В рамках Продвижение открытия лекарств: серия вебинаров Национальной академии наук, инженерии и медицины, это серия из двух частей ИИ в дизайне лекарств. 60-минутная сессия будет состоять из презентации доктора Маринки Зитник, доцента Гарвардского университета на кафедре биомедицинской информатики, и сессии вопросов и ответов.
Вторая часть этого семинара посвящена использованию искусственного интеллекта для клинической разработки лекарств для сопоставления потенциальных лекарств с пользой для пациентов, прогнозирования безопасности лекарств, поиска потенциальных комбинаций лекарств и выявления перспективных возможностей повторного использования лекарств. На сессии будет представлен TxGNN, граф знаний для прогнозирования терапевтического использования при разных заболеваниях, подчеркивающий его потенциал для повторного использования лекарств при редких заболеваниях. Прогнозы TxGNN сравниваются с клиническими предписаниями из более чем 1.2 миллиона медицинских записей. Этот сегмент иллюстрирует роль ИИ в разработке новых методов лечения, обеспечении их доставки нужному пациенту в нужное время и достижении стабильного медицинского эффекта. Наконец, вебинар включает в себя Therapeutics Commons, глобальную инициативу по доступу и оценке ИИ в различных терапевтических методах (включая малые молекулы, макромолекулы, клеточную и генную терапию) и этапах открытия лекарств (от молекулярного дизайна и определения цели до моделирования эффективности, безопасность и перепрофилирование лекарств). The Commons предлагает тесты, таблицы лидеров и центры моделей с предварительно обученными моделями и мультимодальными наборами данных для облегчения использования ИИ в терапевтической науке.
Динамик
Маринка Зитник является доцентом кафедры биомедицинской информатики Гарварда с дополнительными должностями в Институте Кемпнера по изучению естественного и искусственного интеллекта Гарвардского университета, Институте Броуда Массачусетского технологического института и Гарварда, а также Гарвардском институте науки о данных. Зитник исследует основы ИИ, которые способствуют научному пониманию медицины и разработке терапевтических методов, что в конечном итоге позволяет ИИ учиться самостоятельно и приобретать знания автономно. Ее исследования получили несколько наград за лучшие статьи и исследования, в том числе стипендию Кавли Национальной академии наук, награды Международного общества вычислительной биологии, Международной конференции по машинному обучению, Bayer Early Excellence in Science, Исследования факультета Amazon, Исследования факультета Google, Альянс Roche. с выдающимися учеными и наградой Sanofi iDEA-iTECH. Она основала Therapeutics Data Commons, глобальный открытый научный фонд искусственного интеллекта для развития терапевтической науки, а также является руководителем факультета инициативы AI4Science.
Контакты
Ана Феррерас – aferrerasfiel@nas.edu
Фото Национальный институт рака on Unsplash