Künstliche Intelligenz verwendet größte Krankheit-Datenbank zur Bekämpfung von Krebs (Op-Ed)



Dieser Artikel erschien ursprünglich in The Conversation. Die Publikation beigetragen zu LiveScience des Artikels Experten stimmen: Op-Ed & Einblicke.

Wir leben in einer aufregenden Epoche, wo neue Technologien sind erlauben es, uns, riesige Datenmengen über Krebs zu sammeln. Und große Datenbanken mit den genetischen Profilen von Tumoren und anderen Informationen haben das Potenzial, potenzielle neue Medikamente zu entdecken.

International Cancer Genome Consortium ist bereits bis zu 20.000 Krebspatienten Profilierung und die weltweit größte einzelne Datenbank von Krebspatienten hat gerade gestartet. Es wird in der Nähe von Echtzeit-Krebs kombinieren Daten über 350.000 Krebserkrankungen diagnostiziert jedes Jahr in England, zusammen mit klinischen Informationen und über 11 m historischen Krebs Datensätze.

Mit all diesen Informationen erwarten Sie neue Durchbrüche in der Krebsbehandlung zu dick und schnell kommen. Aber je mehr von diese Goldminen des Rohstoffs, die wir haben, desto schwieriger wird es tatsächlich um Sinn. Um dies zu tun, wir brauchen eine ganze Batterie von anderen Informationen – wie wie verschiedene Medikamente kann interagieren mit Patienten Gene, welche Gene für Medikamentenentwicklung geeignet sein dürften, und welche wichtigen Labor Experimente erhalten uns auf unserem Weg zu einer neuen Droge.

Um dies zu erleichtern haben wir eine einzigartige CanSAR-Datenbank um die rohen Goldminen genetischer Daten zu einer ganzen Reihe von unabhängigen Chemie, Biologie, Patienten und Krankheiten Informationen verknüpfen entwickelt. Es sammelt Milliarden von experimentellen Ergebnissen von auf der ganzen Welt, darunter auch solche auf das Vorhandensein von Genmutationen, die Ebenen der Gene und ihrer daraus resultierenden Proteine in einen Tumor und die gemessene Aktivität einer Substanz oder Medikament auf getestete Proteine.

Das System übersetzt"dann" diese Daten in eine gemeinsame Sprache so, dass sie verglichen und verknüpft werden können. Es kann sogar erkunden die Muster der Interaktion zwischen Proteine in einer Zelle mit ähnlichen Systemen, die verwendet werden, um menschliche Interaktion in sozialen Netzwerken zu erkunden.

Sobald diese Massen von Daten gesammelt und übersetzt sind, nutzt CanSAR dann anspruchsvolle maschinelles lernen und künstliche Intelligenz zu zeichnen Wege dazwischen, Vorhersagen, Risiken und Medikament-relevante Vorschläge, die im Labor getestet werden können.

Es ist ein bisschen wie Vorhersage wahrscheinlich Gewinner eines 100m Olympischen Rennen. Der Computer lernt"zuerst" wichtigen Faktoren vom letzten Rennen Gewinner wie z. B. Herz-Kreislauf-Fitness, Muskelmasse, Performance in der Vergangenheit ihren Trainingsplan und dann es nutzt dieses Lernen zu Rang neue Athleten basierend auf wie gut sie das Profil der Gewinner passen.

Mit CanSAR mögliche Krebs Ziele kann von vielen Quellen der vorhandenen Daten an einem Ort zusammenzuführen und zu entschlüsseln wichtige Eigenschaften von früheren erfolgreichen Drogeziele gesichtet werden. Wir brauchen State-of-the-Art High-Performance-computing um crunch die Milliarden von Zahlen, um diese Vorhersagen zu können. Wir stellen dann die Ergebnisse zur Verfügung, damit sie von den Forschern verwendet werden können.

Eine Ressource ist natürlich nur ein Erfolg, wenn es weit verbreitet ist. Damit die Datenbank zugänglich gemacht worden ist für alle frei und wir erwarten, dass es zu einem Grundnahrungsmittel in der Krebsforscher Toolkit. Eine viel kleinere Prototyp-Datenbank wurde von 26.000 unique User in mehr als 70 Ländern auf der ganzen Welt verwendet. Der Prototyp wurde verwendet, um 46 möglicherweise "druggable" Krebs-Proteine zu identifizieren, die bisher übersehen worden war. Einige von Ihnen haben da gewonnen Interesse an der Gemeinschaft und sind besser untersucht. CanSAR werden in der Lage, diese Art von Arbeit in einem viel größeren Maßstab zu tun.

Und eines der wertvollsten unmittelbare Vorteile ist, dass es hilft, "what if" Fragen und Hypothesen erzeugt, als im Labor getestet werden können. Es gibt viele Entscheidungen, die auf dem Weg zur Entdeckung und Entwicklung eines Medikaments vorgenommen werden müssen. Die Verknüpfung dieser Informationen hilft diese Entscheidungen beschleunigen und telefonieren, die am ehesten zu uns schneller Richtung nutzen für den Patienten.

Bissan Al-Lazikani wird gefördert von Cancer Research UK.

Dieser Artikel erschien ursprünglich in The Conversation. Lesen Sie die

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