滑鐵盧大學的研究人員開發(fā)了一種新系統(tǒng)，可以顯著加快新藥的發(fā)現(xiàn)速度，減少對昂貴且耗時的實驗室測試的需求。一項名為模式知識(P2K)的新技術可以在幾秒鐘內(nèi)預測生物序列的組合，并可能減少藥物研究的瓶頸。P2K使用人工智能(AI)來利用數(shù)據(jù)的深層知識，而不是僅僅依靠經(jīng)典的機器學習。
“P2K是改變游戲規(guī)則的一個因素，因為它可以揭示復雜的物理和化學環(huán)境中糾纏在一起的微妙的蛋白質(zhì)結合，只有根據(jù)串行數(shù)據(jù)才能有力地預測相互作用，”系統(tǒng)設計工程教授、模式分析和機器中心創(chuàng)始主任Andrew Wong說。智能(CPAMI)?！皬慕?jīng)過驗證的科學成果中獲得這些深刻知識的能力將促進生物研究的發(fā)展。P2K有能力改變未來數(shù)據(jù)的使用。”雖然已經(jīng)收集了大量的生物序列數(shù)據(jù)，但提取有意義、有用的知識并不容易。P2K算法可以通過解決多個關聯(lián)來識別和預測控制蛋白質(zhì)相互作用的氨基酸結合，從而解決這一挑戰(zhàn)。P2K比現(xiàn)有的生物序列分析軟件快得多，預測準確率提高了近30%，因此可以大大加快新藥的發(fā)現(xiàn)。通過從云中的數(shù)據(jù)庫中提取信息，P2K可以預測腫瘤蛋白和潛在的癌癥治療將如何相互作用。
盡管仍處于早期原型階段，黃教授和他的團隊已經(jīng)公開向研究人員提供了一個在線系統(tǒng)，以開始識別新的生物序列相互作用。系統(tǒng)設計工程研究助理、P2K的共同發(fā)明人Antonio Sze-To說：“將這項AI技術交到生物醫(yī)學研究人員手中，將會產(chǎn)生立竿見影的效果，可用于未來的科學發(fā)現(xiàn)。因為它分析序列數(shù)據(jù)，所以P2K的適用性不僅限于生物醫(yī)學研究。P2K可以通過預測潛在網(wǎng)絡攻擊的可能性，對智能交易或網(wǎng)絡安全進行有用的關聯(lián)和預測，從而使金融行業(yè)受益。
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