A A A

Sztuczna inteligencja pomoże w walce z rakiem?

25 lipca 2019, 15:40
Firma IBM udostępniła trzy projekty wykorzystujące sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe do badań nad leczeniem nowotworów. Każdy ma charakter open source. Otwierając kody źródłowe dla badaczy i naukowców, IBM chce zwiększyć szanse na wynalezienie skutecznego sposobu na raka.
Sztuczna inteligencja pomoże w walce z rakiem?

Projekty bazują na sztucznej inteligencji (AI – Artificial Intelligence) i mają służyć m.in. zwiększeniu wiedzy na temat powstawania i rozwoju nowotworów na poziomie molekularnym. Choć bowiem wiele już wiadomo o możliwych ich przyczynach: genetycznych, środowiskowych, związanych z nałogami czy dietą, to wciąż powodują one miliony zgonów każdego roku.


Działająca w Zurychu grupa IBM zajmująca się zaawansowanymi systemami obliczeniowymi, angażująca środowiska naukowe i branże przemysłowe, pracuje nad AI i uczeniem maszynowym w celu lepszego zrozumienia głównych czynników i mechanizmów molekularnych nowotworów oraz różnic w poszczególnych ich typach. Zdobycie tej wiedzy ma doprowadzić do opracowania nowych metod diagnostyki i leczenia. W przyspieszeniu i ukierunkowaniu badań nad rakiem mogą pomóc trzy wypracowane przez IBM projekty oparte na uczeniu maszynowym.

Przewidzieć działanie leku
Pierwszy – o nazwie PaccMann – koncentruje się na tym, w jaki sposób uczenie głębokie (deep learning) może pomóc w przewidywaniu i wyjaśnianiu skuteczności leków. Opracowywanie leku na raka to proces bardzo kosztowny – może pochłonąć miliony dolarów, co znacznie osłabia potencjał rozwoju nowych terapii.

Algorytm PaccMann (Prediction of anticancer compound sensitivity with Multi-modal attention-based neural networks) ma automatycznie analizować związki chemiczne i przewidywać, które z nich najczęściej zwalczają szczepy nowotworowe. Wykorzystuje on dane na temat ekspresji genów i struktury molekularnej związków chemicznych. Uwzględnia też wiedzę na temat interakcji białek.

Maksymalnie wykorzystać badania naukowe
Drugi projekt – nazwany INtERAcT (Interaction Network infErence from vectoR representations of words) – ma na celu automatyczne pozyskiwanie wiedzy z prac naukowych dotyczących nowotworów. Twórcy projektu wyszli z założenia, że ogromna ilość wiedzy na temat kluczowych interakcji białek znajduje się w niezliczonej ilości tekstów, obrazów i wykresów zawartych w publikacjach naukowych. Próba samodzielnego zapoznania się choćby z częścią z nich byłaby z góry skazana na porażkę. Pomóc w tym ma INtERAcT – system przeszukujący w zadany sposób duże zbiory publikacji biomedycznych pod kątem wyszukiwania informacji na temat interakcji między białkami. Jego szczególną zaletą jest zdolność wnioskowania na temat danej interakcji w kontekście konkretnej choroby.

Więcej wiedzieć o rozwoju choroby
Trzeci projekt to PIMKL (Pathway-Induced Multiple Kernel Learning) – algorytm wykorzystujący dostępną już wiedzę na temat interakcji na poziomie molekularnym (pozyskaną np. z próbek tkanek chorych) do przewidywania rozwoju raka i potencjalnych jego nawrotów u pacjentów.

Projekt PIMKL został wdrożony w chmurze IBM Cloud, dzięki czemu naukowcy mają do niego dostęp i mogą wykorzystywać własne dane do prowadzenia eksperymentów i uzyskiwania potrzebnych wyników. Także kody PaccMann i INtERAcT umieszczono na stronach internetowych tych projektów.

fot. 123RF


Barbara Blaczkowska
Ocena:
Oceń:
Komentarze (0)

Redakcja nie ponosi odpowiedzialności za treść komentarzy. Komentarze wyświetlane są od najnowszych.
Najnowsze aktualności

Rusza certyfikacja Wi-Fi 6
16 września 2019
Organizacja Wi-Fi Alliance rozpoczyna certyfikowanie urządzeń zgodnych ze standardem 802.11ax.



Gracz ukarany więzieniem za swating
16 września 2019
Jeden z graczy Call of Duty zrewanżował się koledze za przegraną, nasyłając na niego oddział SWAT. "Dowcip" skończył się śmiercią...
Załóż konto
Co daje konto w serwisie pcformat.pl?

Po założeniu konta otrzymujesz możliwość oceniania materiałów, uczestnictwa w życiu forum oraz komentowania artykułów i aktualności przy użyciu indywidualnego identyfikatora.

Załóż konto