Искусственный интеллект в биомедицине: онкология, старение и анализ ДНК
Краткое изложение авторской публикации врача в сообществе «Врачи РФ» от .
Автор материала рассматривает применение искусственного интеллекта в биомедицине — от персонализированной онкологии до изучения старения и структуры белков. В описанной разработке Oncobox анализ опухолевого материала объединяет полноэкзомное секвенирование, оценку мутационной нагрузки, экспрессии генов и молекулярных путей; алгоритм формирует рейтинг эффективности более чем для 160 таргетных препаратов. Автор также приводит примеры машинного обучения для поиска биомаркеров биологического возраста и молекул-кандидатов для воздействия на них. Языковая модель GENA-LM, представленная Институтом изучения искусственного интеллекта AIRI, обучалась на наборе T2T-CHM13 для работы с последовательностями ДНК. К июлю 2022 года AlphaFold 2 предсказала трехмерные структуры более чем 200 миллионов белков. Автор отмечает, что внедрение подобных разработок в здравоохранение требует подготовки медработников и изменений в регулировании.
Главное
- Автор указывает, что Oncobox формирует рейтинг эффективности более чем для 160 таргетных препаратов.
- По материалу, Deep Longevity обнаружила около 17 глубоких биологических часов старения.
- Автор сообщает, что GENA-LM обучалась на наборе последовательностей ДНК T2T-CHM13.
- К июлю 2022 года AlphaFold 2 предсказала трехмерные структуры более чем 200 миллионов белков.
Подготовлено автоматически с помощью ИИ, возможны неточности. Полный просмотр материала доступен только для медицинских специалистов с высшим медицинским образованием.
Войти Регистрация