Osana Uimastite avastamise edendamine: riiklike teaduste, tehnika- ja meditsiiniakadeemiate veebiseminaride sari, see on kaheosaline sari AI ravimite disainis. 60-minutiline seanss koosneb Harvardi biomeditsiinilise informaatika osakonna abiprofessori dr Marinka Zitniku ettekandest ja Q+A sessioonist.
Selle seminari teine osa keskendub tehisintellekti kasutamisele kliiniliste ravimite väljatöötamisel, et sobitada kandidaatravimeid patsiendi eelistega, ennustada ravimiohutust, leida võimalikke ravimikombinatsioone ja tuvastada paljutõotavaid ravimite taaskasutamise võimalusi. Seansil tutvustatakse TxGNN-i, teadmiste graafikut, mis võimaldab ennustada terapeutilist kasutamist erinevate haiguste puhul, tuues esile selle potentsiaali ravimite taaskasutamiseks haruldaste haiguste korral. TxGNN-i ennustusi hinnatakse kliiniliste retseptide alusel enam kui 1.2 miljonis meditsiinilises dokumendis. See segment illustreerib tehisintellekti rolli uute ravimeetodite väljatöötamisel, nende tarnimise tagamisel õigele patsiendile õigel ajal ja järjepidevate ravitoimete saavutamisel. Lõpuks hõlmab veebiseminar Therapeutics Commonsi, ülemaailmset algatust AI-le juurdepääsuks ja selle hindamiseks terapeutiliste meetodite (sealhulgas väikesed molekulid, makromolekulid, raku- ja geeniteraapiad) ja ravimite avastamise etappide (alates molekulaarsest disainist ja sihtmärgi määramisest kuni modelleerimise tõhususe) ohutus ja ravimite taaskasutamine). Commons pakub võrdlusaluseid, edetabeleid ja mudelikeskusi koos eelkoolitatud mudelite ja multimodaalsete andmekogumitega, et hõlbustada tehisintellekti kasutamist raviteaduses.
Registreerimine ja teave AI kohta ravimite disainis: I osa – Molecular Drug Discovery 26. märtsil
Kõneleja
Marinka Zitnik on Harvardi biomeditsiinilise informaatika osakonna abiprofessor koos täiendavate kohtumistega Harvardi ülikooli loodusliku ja tehisintellekti uuringute Kempneri instituudis, MIT ja Harvardi laiaulatuslikus instituudis ning Harvardi andmeteaduses. Zitnik uurib tehisintellekti aluseid, mis aitavad kaasa meditsiini ja terapeutilise disaini teaduslikule mõistmisele, võimaldades lõpuks tehisintellektil iseseisvalt õppida ja teadmisi omandada. Tema uurimistöö võitis mitmeid parimate paberite ja teadustöö auhindu, sealhulgas riikliku Teaduste Akadeemia Kavli stipendiumi, Rahvusvahelise Arvutusbioloogia Ühingu, rahvusvahelise masinõppe konverentsi, Bayeri teaduse varajase tipptaseme, Amazoni teaduskonna teadustöö, Google'i teaduskonna uurimistöö, Roche Alliance'i auhinnad. tunnustatud teadlaste ja Sanofi iDEA-iTECH auhinnaga. Ta asutas Therapeutics Data Commonsi, ülemaailmse avatud teadusega tehisintellekti fondi, et edendada terapeutilist teadust, ja on AI4Science'i algatuse õppejõud.
Saada sõnum
Ana Ferreras – aferrerasfiel@nas.edu
Foto: National Cancer Institute on Unsplash