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DeepGenomics：AI-Driven基因组学公司求助于药物
2017年05月07日 由 荟荟 发表
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可以开发下一大片药物在机器学习技术的帮助下,从人工智能的研究迅速蔓延,药理学实验室。
深的基因组学使用机器学习的加拿大公司,跟踪潜在的疾病遗传原因,周二宣布,进入药物开发。它加入越来越多的AI公司认为,他们的技术能帮助产生强大的新药通过微妙的信号大量基因组数据。
基因组学是由布伦丹·弗雷多伦多大学的教授专门从事机器学习和基因组医学。他的公司使用深度学习,或非常大的神经网络,分析基因组数据。识别一个或多个基因疾病可以帮助研究人员开发一种药物,地址异常基因的行为。
直到现在,公司一直专注于洗涤难以探测的基因组突变,可能有一个因果关系与特定疾病。公司将重点,首先,在孟德尔疾病药物的早期发展,单个基因突变而导致的遗传性疾病。据估计,这些疾病影响全球3.5亿人。没有人真正知道如何做他们所做的最先进的算法。这可能是一个问题。
急于应用人工智能技术医学和药物开发部分是由强大的新算法的出现,但也具有成本效益的测序整个基因组的新方法,整个读出一个人的DNA。“开放数据丰富的新时代,以信息为基础的医学,”弗雷说。“有很多不同类型的数据可以获得。我们有最好的技术来处理大量数据的机器学习和人工智能。”将人工智能开发下一个重磅药品吗?
你怎么认为?
深度学习已成为近年来一个非常强大的方式来发现使用大量训练数据的抽象模式。它已被证明特别有用语音识别和分类(参见“2013年10突破性技术:深入学习”)。现在的方法是迅速找到新的应用领域包括医药、提供现货疾病的迹象在医学图像和显示潜力预测疾病病人的记录.
弗雷被训练成一名计算机科学家,在多伦多大学学习杰弗里?辛顿重要人物、深度学习的发展,说深基因组学将寻求在药物开发与制药公司合作。但他补充说,该公司提供了关键技术。
“这真的会有大规模重组医药、“弗雷说。“在五年左右,制药公司要成功要有一个文化的使用这些人工智能工具。”
深基因组学还专门寻找难以捉摸和少直接疾病触发一个人的基因组。例如,该公司已发表工作展示深度学习可以帮助识别DNA中的模式可能导致疾病,如脊髓性肌肉萎缩症和非息肉病性大肠癌。
深的基因组学使用机器学习的加拿大公司,跟踪潜在的疾病遗传原因,周二宣布,进入药物开发。它加入越来越多的AI公司认为,他们的技术能帮助产生强大的新药通过微妙的信号大量基因组数据。
基因组学是由布伦丹·弗雷多伦多大学的教授专门从事机器学习和基因组医学。他的公司使用深度学习,或非常大的神经网络,分析基因组数据。识别一个或多个基因疾病可以帮助研究人员开发一种药物,地址异常基因的行为。
直到现在,公司一直专注于洗涤难以探测的基因组突变,可能有一个因果关系与特定疾病。公司将重点,首先,在孟德尔疾病药物的早期发展,单个基因突变而导致的遗传性疾病。据估计,这些疾病影响全球3.5亿人。没有人真正知道如何做他们所做的最先进的算法。这可能是一个问题。
急于应用人工智能技术医学和药物开发部分是由强大的新算法的出现,但也具有成本效益的测序整个基因组的新方法,整个读出一个人的DNA。“开放数据丰富的新时代,以信息为基础的医学,”弗雷说。“有很多不同类型的数据可以获得。我们有最好的技术来处理大量数据的机器学习和人工智能。”将人工智能开发下一个重磅药品吗?
你怎么认为?
深度学习已成为近年来一个非常强大的方式来发现使用大量训练数据的抽象模式。它已被证明特别有用语音识别和分类(参见“2013年10突破性技术:深入学习”)。现在的方法是迅速找到新的应用领域包括医药、提供现货疾病的迹象在医学图像和显示潜力预测疾病病人的记录.
弗雷被训练成一名计算机科学家,在多伦多大学学习杰弗里?辛顿重要人物、深度学习的发展,说深基因组学将寻求在药物开发与制药公司合作。但他补充说,该公司提供了关键技术。
“这真的会有大规模重组医药、“弗雷说。“在五年左右,制药公司要成功要有一个文化的使用这些人工智能工具。”
深基因组学还专门寻找难以捉摸和少直接疾病触发一个人的基因组。例如,该公司已发表工作展示深度学习可以帮助识别DNA中的模式可能导致疾病,如脊髓性肌肉萎缩症和非息肉病性大肠癌。
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