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AI与闲置的智能手机网络处理大量数据，帮助发现食物中数百种抗癌分子
2019年07月12日 由 明知不问 发表
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一个使用数千台闲置智能手机的众包项目可帮助发现日常食品和药物的抗癌特性。该项目由伦敦帝国理工学院的研究人员领导，在智能手机在夜间充电的同时，通过AI在云计算网络上处理大量数据。最新研究结果包括了解现有的糖尿病和感染药物及其可能被重新定位于癌症的可能性，以及在日常食品（如橙子，卷心菜和葡萄）中鉴定数百种抗癌分子。
团队由Kirill Veselkov博士领导，与制作DreamLab应用程序的沃达丰基金会合作开展研究。通过下载这款应用程序并在晚上给手机充电时运行，公众可以捐出部分手机未使用的处理能力来处理数据，在睡觉时帮助他们加速癌症研究。
该项目的最新发现发表在“科学报告”杂志上，该平台分析了8000多种日常食品的分子含量数据，确定了超过110种抗癌分子。这些分子中的许多都是黄酮类化合物，这是一类巨大的化合物，为水果和蔬菜提供颜色。
他们还发现了与许多现有药物相关的抗癌特性，突出了药物被重新利用以靶向癌症的可能性。该团队表示，由于这些药物已经被用于治疗用途，它们被批准用于癌症治疗的风险更小，成本更低，比开发全新的药物所需的时间更短。
虽然这些早期研究结果令人鼓舞，但研究人员表示，现在需要进一步开展工作，以确认食品中鉴定的分子的临床特性以及重新利用药物的有效性。他们现在希望进一步探索食物分子的不同组合，使用AI模拟来研究它们可能对癌症产生的潜在影响。Kirill Veselkov博士说：“这对我们来说是一个突破性的时刻。下一步是利用人工智能技术探索不同药物和食物组合的影响，我们已经建立了一个由分子美食家，计算机科学家，生化/微生物科学家，感官科学家，米其林星级厨师，健康经济学家和临床医生组成的团队来推动该项目。”
云计算网络
DreamLab项目利用移动超级计算网络上的机器学习技术，可以分析现有药物、基于食物的分子和基因相互作用的数十亿种组合，以确定此前未知的抗癌特性。
智能手机网络可以在超级计算机的一小部分时间内分析数据。虽然使用传统计算方法需要数十年时间，但基于云的网络可能会在几个月内处理相同数量的数据。
例如，每天24小时运行的个人计算机需要300年才能处理所需数据，而每晚运行6小时的10万部智能手机可以在三个月内完成工作。
该项目展示了技术的力量，通过下载DreamLab应用程序，你可以在预防癌症方面提供真正有用的帮助。
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