来自苏黎世IBM计算系统生物学小组的研究人员正在使用人工智能(AI)和机器学习(ML)来帮助提高我们对癌症及其治疗的理解。
近日,IBM向开源社区提供了三个这样的项目,以便其他研究人员和学者为他们的发展做出贡献。“我们的目标是深化我们对癌症的认识,为行业和学术界提供可能有一天有助于推动新疗法和治疗的知识,”IBM表示。
IBM将在第18届欧洲计算生物学会议(ECCB)和第27届智能分子生物学系统会议(ISMB)上详细解释每个项目,该会议定于本月晚些时候在瑞士举行。
第一个名为PaccMann的项目被描述为“基于多模态注意力的神经网络预测抗癌复合物的敏感性”。PaccMann算法旨在自动分析化合物,并确定最有可能对抗癌症菌株的化合物。
IBM表示,早期识别潜在的抗癌化合物有助于降低与药物开发相关的成本。
第二个项目被称为“来自vectoR代表语言的交互网络信息”或INtERAcT。
该工具旨在通过自动从有价值的科学论文中提取信息,使学术研究更容易。目前,该工具正在测试提取与蛋白质——蛋白质相互作用相关的数据——这一研究领域已被标记为包括癌症在内的疾病中生物过程中断的潜在原因。
第三个也是最后一个项目是“路径诱导的多核学习”或PIMKL。该算法利用描述我们目前在分子相互作用方面所知的数据集来预测癌症的进展和患者的潜在复发。
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