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Google如何用機器學習幫助藥物研發?

藥物

從在搜索中回答與健康相關的問題,到給開發者提供健身數據平台,Google在我們的日常健康中越來越重要。但其實互聯網巨頭們也在努力加快研發治愈人類頑疾的關鍵藥物。

與斯坦福大學的Pande Lab合作,Google Research發表了一篇題為“ 針對藥物研發的大規模多任務網絡 ”的文章。該文章描述瞭如何用不同來源的數據,更好地確定哪種化合物將作為“治療多種頑疾的有效藥物”。

文章本身並沒有顯示任何重大醫學突破,它只是指出如何利用深度學習來處理巨大的數據庫,並加速藥物開發。深度學習指用大量數據訓練人工神經網絡系統,並從中提取出新信息。

Google Research博客的聯合撰稿人解釋說:
這項工作一個令人鼓舞的結論是,模型能夠利用不同的實驗數據,提高多種疾病的預測精度。據我們所知,這也是首次對增加額外數據的效果進行量化檢驗,而且研究結果表明,更多的數據可以進一步的提高量化性能。

Google表示,這次的工作量“比以往大18倍”,挖掘了200多個生物實驗的37.8萬個數據點。

隨著許多大型科技公司開始進軍深度學習領域,去年Twitter、Google和Yahoo都收購了深度學習創業公司,而Facebook和Baidu則聘用了大量的員工來研發這一領域,Netflix和Spotify也在開展相關工作。

另外,我們也不斷看到未來的醫療如何倚重機器人、技術分析和人工智能。對於疾病治療,它也同樣越來越多依賴人工智能、大數據和深度學習,這和我們在Google和斯坦福的這項研究中看到的一樣。

通過自動化和提高預測技術,這不僅加快了藥物的研發過程,而且降低了成本。發現新治療方法是一個高難度挑戰,藥物的各方面必須直擊疾病的源頭,同時還要滿足嚴格的代謝和毒性的限制。而傳統的藥物研發需要許多年才能完成,並且研發過程中失敗率很高。

簡而言之,對數百萬的化合物進行測試需要很長的時間,因此任何能增加成功組合機率的事,都是一件好事,而這也是機器學習可能有所幫助的地方。
Google如何用機器學習幫助藥物研發? Reviewed by wnews on 4:06 上午 Rating: 5

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