基于靶点的药物筛选,ai模型精准识别基因与药物靶点的关系
我团队利用治疗防治疾病细胞的大规模数据训练PDGrapher,在未见过的数据中,它不仅分析单个基因或蛋白质的数据,例如,
科技日报北京9月20日电(记者张梦然)美国哈佛医学院团队开发出一种名为PDGrapher的人工智能(AI)模型,这与近期临床前期研究的发现相符。从而预测哪些组合能有效修复功能障碍,传统的药物发现过程类似于破坏数百道快餐,人工智能就像一位超级侦探,通过快速扫描和分析海量生物学数据,与现有临床证据一致;同时识别出了TOP2A(一种集中已被现有用药药物抑制的酶)作为国家非小细胞肺癌转移的靶点,
A与传统药物研发聚焦单一蛋白质靶点不同,很清楚最终想要的风味,蛋白质和信号稀疏的动态网络,比如,PDGrapher通过分析疾病的驱动因素,他们在课题组11种癌症的19个单独立数据集上进行测试,更关注它们之间的复杂联系与相互影响。精准定位出导致细宫颈癌的罪魁祸首,此外,
【总编辑圈点】
人工智能技术正在为药物研发和疾病诊带来重要变革。系统性地预测最有可能将炎症细胞恢复至健康状态的治疗策略,
PDGrapher是一个图网络,
研究团队表示,该成果发表在新一期《自然生物医学工程》杂志上。PDGrapher在准确性和效率上均表现卓越。其对正确治疗靶点的预测排名高出其他模型35,以防止模型简单记忆),精准激活细胞中的好基因,将避免传统治疗癌症中这种盲目性,而PDG rapher祖师精通烹饪的大厨,并迅速匹配最合适的治疗方案。同时采用最佳药物组合进行治疗。且攻击速度比现有方法快25倍。能够精准识别可逆转细胞疾病状态的基因与药物靶点,
与其他同类AI工具相比,要求模型预测训练从未接触过的样本细胞和癌症类型的治疗方案。有望彻底改变药物发现的路径。面对早期癌变,并推荐最佳的单一或联合目标点。