AI只是可以预测数以百万计的药物组合的副作用

人工智能2020-03-23 16:01:07
导读全世界有数百万人每天服用多种药物,由于难以预测相关的相互作用,医生往往不了解潜在的副作用。考虑到当今市场上过多的药物,几乎不可能与

全世界有数百万人每天服用多种药物,由于难以预测相关的相互作用,医生往往不了解潜在的副作用。考虑到当今市场上过多的药物,“几乎不可能与其他所有药物一起测试一种新药,因为只有一种药物可以进行五千次新实验,”计算机科学博士后Marina Zitnik说。

幸运的是,对于患者来说,情况即将发生变化 - 在2018年芝加哥国际计算生物学会会议期间,Zitnik及其同事推出了一种新的人工智能系统,称为Decagon,不仅能够跟踪,还能预测复杂的相互作用。不同的药物之间。

为了解决分析所有可能药物对之间近1250亿可能副作用的近乎不可克服的任务,研究小组决定关注个体药物如何影响体内潜在的细胞机制。

为此,Zitnik和合作者建立了一个庞大的网络,描述了我们身体中的蛋白质(其中有近19,000种)如何相互作用并与不同的药物相互作用。

利用药物和副作用之间超过400万种已知的关联,Zitnik的小组部署了一种深度学习算法,根据药物靶向不同身体蛋白质的方式,找出特定的相互作用模式,并预测服用两个人的尚未看到的后果同时服用药物。

为了验证Decagon确定的模式是否与实际结果实际相关,研究人员用医学文献交叉引用了人工智能(原始数据中不存在)预测的一些副作用,发现他们中的许多人都有最近确认。

在未来,研究人员希望开发一个加强且用户友好的系统版本,其中包括对更复杂的治疗方案的评估,以协助医生和医学研究人员。

“今天,药物副作用基本上是偶然发现的,” 6月27日发表在生物信息学杂志上的论文的共同作者Jure Leskovec说,“我们的方法有可能带来更有效和更安全的医疗保健。

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