娛樂城|使用AI尋找現有藥物的新用途

科學家已經開發出一種機器學習方法,可以處理大量數據,以幫助確定哪些現有藥物可以改善未開處方的疾病的結局,這項工作的目的是加快藥物的重新用途,這不是一個新概念–想想肉毒桿菌注射液,最初被批准用於治療雙眼,現在是偏頭痛治療和頂級美容策略,以減少皺紋的出現。但是,要達到這些新用途,通常需要進行偶然性和耗時且昂貴的隨機臨床試驗,以確保俄亥俄州立大學的研究人員創建了一個框架,該框架將龐大的患者護理相關數據集與強大的計算能力相結合,從而得出了可重新用途的候選藥物以及估計的藥物療效。那些現有的藥物具有確定的結果。儘管這項研究的重點是擬議中的dru用途該框架非常靈活,可以預防冠心病患者的心力衰竭和中風,並且可以應用於大多數疾病。“這項工作表明瞭如何利用人工智能對患者進行“測試”藥物並加快治療速度假設的產生,並有可能加快臨床試驗的速度,”俄亥俄州立大學計算機科學與工程與生物醫學信息學助理教授張平說。 “但是我們永遠不會取代醫生-藥物決策將始終由臨床醫生做出。”研究於今天(2021年1月4日)發表在 自然機器智能藥物再利用是一項有吸引力的追求,因為它可以降低與新藥安全性測試相關的風險,並大大減少將藥物推向臨床市場所需的時間。隨機化臨床試驗是確定藥物有效性的金標準。張博士指出,機器學習可以解決大量人口中數百或數千個人類差異,這可能會影響藥物在體內的工作方式。這些因素或混雜因素,包括年齡,性別,種族,疾病的嚴重程度以及其他疾病的存在,在該框架所基於的深度學習計算機算法中充當參數。這些信息來自“真實世界的證據”,這是關於通過電子醫療記錄或保險理賠和處方數據捕獲的數百萬患者的縱向觀察數據。“現實世界的數據有這麼多混雜因素。這就是我們必須引入可處理多個參數的深度學習算法的原因,”醫學實驗室人工智能負責人,俄亥俄州立大學轉化數據分析研究所的核心教員張說。 “如果我們有成百上千的混雜因素,那麼沒有人娛樂城推薦 存在可以與之合作。因此,我們必須使用人工智能來解決問題。“我們是第一個引入深度學習算法的使用的團隊,以處理現實世界的數據,控制多個混雜因素並模擬臨床試驗。”聲稱有將近120萬心髒病患者的數據,其中提供了有關他們指定的治療方法的信息娛樂城推薦優點和潛在混雜因素的各種價值。深度學習算法還具有在每次就診,處方和診斷測試中考慮每位患者經歷時間的流逝的能力。藥物的模型輸入基於其有效成分。研究人員採用所謂的因果推理理論,將在臨床試驗中發現的活性藥物和安慰劑患者類別進行了分類。該模型跟踪了兩年的患者-並比較了該患者的疾病狀況,是否服藥,服用了何種藥物以及何時開始治療。“通過因果推論,我們可以解決接受多種治療的問題我們不回答藥物A或藥物B是否對這種疾病有效,但要弄清楚哪種治療方法效果更好。”他們的假設是:該模型將識別出可以降低心力衰竭風險的藥物。該模型產生了9種可能被認為可以提供這些治療益處的藥物,其中3種目前正在使用中-這意味著該分析確定了6種候選藥物用於再利用。除其他發現外,該分析還建議使用糖尿病藥物二甲雙胍和依他普崙治療抑鬱症 娛樂城評價和焦慮可能會降低模型患者群體中發生心力衰竭和中風的風險。事實證明,目前正在對這兩種藥物治療心髒病的功效進行測試。張強調,研究小組在此案例研究中發現的重要性不及如何獲得娛樂城e。“我的動力是與其他專家一起運用這種方法來尋找無需任何當前治療方法即可治療疾病的藥物。這非常靈活,我們可以根據具體情況進行調整。”他說。 “如果可以定義疾病的結局,則通用模型可以應用於任何疾病。”參考:Liu R,Wei L.和ZhangP。通過模擬真實患者數據的臨床試驗,實現藥物再利用的深度學習框架。 納特·馬赫(Nat Mach Intell)。 2021. doi:10.1038 / s42256-020-00276-w本文已通過以下材料重新發表。注意:材料的長度和內容可能已被編輯。有關更多信息,請聯繫引用的來源。