[Машинное обучение, Искусственный интеллект, Здоровье] МТИ представил модель машинного обучения для поисков вариантов лечения Covid-19
Автор
Сообщение
news_bot ®
Стаж: 6 лет 9 месяцев
Сообщений: 27286
Команда отдела электротехники и компьютерных наук Массачусетского технологического института и Института данных, систем и общества разработала подход на основе машинного обучения для выявления уже имеющихся на рынке лекарств, которые потенциально могут быть перепрофилированы для борьбы с Covid-19.
Система учитывает изменения экспрессии генов в клетках легких, вызванные как заболеванием, так и старением. Этот путь может быть эффективным для поиска лекарств для пожилых людей.Исследователи уже идентифицировали три одобренных препарата, которые могут помочь в лечении коронавируса.Команда обратила внимание на то, что Covid-19 причиняет больше вреда пожилым пациентам. Ученые предположили, что это связано не только с общим старением иммунной системы, но и с возрастными изменениями в легких. У пожилых легочная ткань демонстрирует отличные от молодых паттерны экспрессии генов. Сначала исследователи сгенерировали большой список возможных лекарств с помощью техники машинного обучения, называемой автоэнкодером. Затем они составили карту сети генов и белков, участвующих как в процессе старения, так и в инфицировании SARS-CoV-2. Наконец, ученые использовали статистические алгоритмы, чтобы понять причинно-следственную связь в этой сети, что позволило им точно определить «вышестоящие» гены, вызывающие каскадные эффекты по всей сети. Препараты, нацеленные на эти вышестоящие гены и белки, должны помочь в борьбе с коронавирусом.Чтобы создать первоначальный список потенциальных лекарств, автоэнкодер команды использовал два ключевых набора данных о паттернах экспрессии генов. Один набор данных показал, как экспрессия в различных типах клеток реагирует на ряд препаратов, уже имеющихся на рынке, а другой показывает, как экспрессия реагирует на инфекцию SARS-CoV-2. Автоэнкодер просмотрел наборы данных, чтобы выделить препараты, влияние которых на экспрессию генов, по-видимому, противодействует эффектам SARS-CoV-2. Затем исследователи сузили список потенциальных лекарств, обратив внимание на ключевые генетические пути. Они картировали взаимодействия белков, вовлеченных в процессы старения и заражения Sars-CoV-2. Затем они определили области пересечения двух карт. Эти усилия позволили определить точную сеть экспрессии генов, на которую нужно воздействовать лекарству для борьбы с Covid-19 у пожилых пациентов.Однако исследователям еще предстояло определить, какие гены и белки находятся «в восходящем направлении», то есть каскадно влияют на экспрессию других генов.Команда использовала алгоритмы, которые выявляют причинно-следственные связи во взаимодействующих системах, чтобы превратить ненаправленную сеть в причинную. Она определила RIPK1 как целевой ген/белок для потенциальных препаратов Covid-19, поскольку он имеет множество нисходящих эффектов. Исследователи составили список одобренных препаратов, которые действуют на RIPK1 и могут потенциально лечить Covid-19. Ранее эти препараты были одобрены для использования при раке. Другие препараты, которые также были идентифицированы сетью, включая рибавирин и квинаприл, уже проходят клинические испытания для борьбы с Covid-19.Хотя это конкретное исследование было сосредоточено на Covid-19, исследователи говорят, что его рамки можно расширить и на другие заболевания. Ранее группа ученых из МТИ и Кембриджского и Гарвардского университетов предложили использовать для анализа мутаций коронавируса искусственный интеллект, предназначенный для распознавания текста. Исследователи обнаружили, что вирус может мутировать таким образом, что сохраняет способность к инфицированию, но воспринимается иммунитетом человека по-другому — так же, как замена одного слова в предложении никак не влияет на грамматику и синтаксис, но меняет его значение. Кроме того, в МТИ разработали модель искусственного интеллекта, которая способна распознать тип кашля больных коронавирусом даже при записи с мобильного телефона.
===========
Источник:
habr.com
===========
Похожие новости:
- [Машинное обучение, Управление разработкой, Управление персоналом, Инженерные системы] У традиционных инженерных проектов есть проблема, о которой никто не говорит (перевод)
- [Data Mining, Визуализация данных, Машинное обучение, Искусственный интеллект] Обзор современных инструментов дата-аналитика
- [Машинное обучение] DATA SCIENCE vs COVID-19_ЧАСТЬ 1
- [Машинное обучение, Будущее здесь, IT-компании, Инженерные системы] Как тебе такое, Джефф Безос?
- [Python, Программирование, Машинное обучение] Подбор гиперпараметров ML-модели с помощью HYPEROPT
- [Биотехнологии, Носимая электроника, Медгаджеты, Здоровье] Два датчика здоровья разместили на одном носимом устройстве
- [Алгоритмы, Машинное обучение, Искусственный интеллект, DIY или Сделай сам] Приложение BrowZen отслеживает состояние пользователей по лицам при просмотре сайтов
- [Python, Искусственный интеллект] Искусственные нейронные сети. Часть 2
- [Лайфхаки для гиков, Мозг, Здоровье] Зачем инженеру начинать танцевать танго
- [Здоровье] «Клинит» кисть и стреляет в руку у программистов — почему? Что с этим делать?
Теги для поиска: #_mashinnoe_obuchenie (Машинное обучение), #_iskusstvennyj_intellekt (Искусственный интеллект), #_zdorove (Здоровье), #_mti (мти), #_mashinnoe_obuchenie (машинное обучение), #_koronavirus (коронавирус), #_preparaty (препараты), #_covid19, #_pozhilye_ljudi (пожилые люди), #_mashinnoe_obuchenie (
Машинное обучение
), #_iskusstvennyj_intellekt (
Искусственный интеллект
), #_zdorove (
Здоровье
)
Вы не можете начинать темы
Вы не можете отвечать на сообщения
Вы не можете редактировать свои сообщения
Вы не можете удалять свои сообщения
Вы не можете голосовать в опросах
Вы не можете прикреплять файлы к сообщениям
Вы не можете скачивать файлы
Текущее время: 22-Ноя 15:51
Часовой пояс: UTC + 5
| Автор | Сообщение |
|---|---|
|
news_bot ®
Стаж: 6 лет 9 месяцев |
|
|
Команда отдела электротехники и компьютерных наук Массачусетского технологического института и Института данных, систем и общества разработала подход на основе машинного обучения для выявления уже имеющихся на рынке лекарств, которые потенциально могут быть перепрофилированы для борьбы с Covid-19.  Система учитывает изменения экспрессии генов в клетках легких, вызванные как заболеванием, так и старением. Этот путь может быть эффективным для поиска лекарств для пожилых людей.Исследователи уже идентифицировали три одобренных препарата, которые могут помочь в лечении коронавируса.Команда обратила внимание на то, что Covid-19 причиняет больше вреда пожилым пациентам. Ученые предположили, что это связано не только с общим старением иммунной системы, но и с возрастными изменениями в легких. У пожилых легочная ткань демонстрирует отличные от молодых паттерны экспрессии генов. Сначала исследователи сгенерировали большой список возможных лекарств с помощью техники машинного обучения, называемой автоэнкодером. Затем они составили карту сети генов и белков, участвующих как в процессе старения, так и в инфицировании SARS-CoV-2. Наконец, ученые использовали статистические алгоритмы, чтобы понять причинно-следственную связь в этой сети, что позволило им точно определить «вышестоящие» гены, вызывающие каскадные эффекты по всей сети. Препараты, нацеленные на эти вышестоящие гены и белки, должны помочь в борьбе с коронавирусом.Чтобы создать первоначальный список потенциальных лекарств, автоэнкодер команды использовал два ключевых набора данных о паттернах экспрессии генов. Один набор данных показал, как экспрессия в различных типах клеток реагирует на ряд препаратов, уже имеющихся на рынке, а другой показывает, как экспрессия реагирует на инфекцию SARS-CoV-2. Автоэнкодер просмотрел наборы данных, чтобы выделить препараты, влияние которых на экспрессию генов, по-видимому, противодействует эффектам SARS-CoV-2. Затем исследователи сузили список потенциальных лекарств, обратив внимание на ключевые генетические пути. Они картировали взаимодействия белков, вовлеченных в процессы старения и заражения Sars-CoV-2. Затем они определили области пересечения двух карт. Эти усилия позволили определить точную сеть экспрессии генов, на которую нужно воздействовать лекарству для борьбы с Covid-19 у пожилых пациентов.Однако исследователям еще предстояло определить, какие гены и белки находятся «в восходящем направлении», то есть каскадно влияют на экспрессию других генов.Команда использовала алгоритмы, которые выявляют причинно-следственные связи во взаимодействующих системах, чтобы превратить ненаправленную сеть в причинную. Она определила RIPK1 как целевой ген/белок для потенциальных препаратов Covid-19, поскольку он имеет множество нисходящих эффектов. Исследователи составили список одобренных препаратов, которые действуют на RIPK1 и могут потенциально лечить Covid-19. Ранее эти препараты были одобрены для использования при раке. Другие препараты, которые также были идентифицированы сетью, включая рибавирин и квинаприл, уже проходят клинические испытания для борьбы с Covid-19.Хотя это конкретное исследование было сосредоточено на Covid-19, исследователи говорят, что его рамки можно расширить и на другие заболевания. Ранее группа ученых из МТИ и Кембриджского и Гарвардского университетов предложили использовать для анализа мутаций коронавируса искусственный интеллект, предназначенный для распознавания текста. Исследователи обнаружили, что вирус может мутировать таким образом, что сохраняет способность к инфицированию, но воспринимается иммунитетом человека по-другому — так же, как замена одного слова в предложении никак не влияет на грамматику и синтаксис, но меняет его значение. Кроме того, в МТИ разработали модель искусственного интеллекта, которая способна распознать тип кашля больных коронавирусом даже при записи с мобильного телефона. =========== Источник: habr.com =========== Похожие новости:
Машинное обучение ), #_iskusstvennyj_intellekt ( Искусственный интеллект ), #_zdorove ( Здоровье ) |
|
Вы не можете начинать темы
Вы не можете отвечать на сообщения
Вы не можете редактировать свои сообщения
Вы не можете удалять свои сообщения
Вы не можете голосовать в опросах
Вы не можете прикреплять файлы к сообщениям
Вы не можете скачивать файлы
Вы не можете отвечать на сообщения
Вы не можете редактировать свои сообщения
Вы не можете удалять свои сообщения
Вы не можете голосовать в опросах
Вы не можете прикреплять файлы к сообщениям
Вы не можете скачивать файлы
Текущее время: 22-Ноя 15:51
Часовой пояс: UTC + 5