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[探索频道] AI和ML:生物技术的终结者?威力如何彰显

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 楼主| 发表于 2018-3-18 01:59 | 显示全部楼层 |阅读模式
提起人工智能(AI),我们就不禁想起科幻电影中威力无穷的终结者。人工智能离我们并不遥远,甚至已经在影响着我们生活的方方面面,深刻地改变着时代的面貌——当然也改变着整个生物技术领域的面貌。随着数据获得性越来越容易、计算机性能越来越强大,人工智能(AI)和机器学习(ML)在科技初创公司中得到普遍运用。在这个时代,对于一家科技初创公司而言,ML或AI已经是入门级配置。在过去的几年中,AI和ML已开始深深扎根于生物技术领域。制药巨头和生物技术初创公司之间,采用AI和ML开展药物发现等工作的合作越来越多。

时代已经将这个问题摆在我们面前:AI和ML在生物技术领域到底发挥着什么样的作用?本文列举药物发现、实验室助理、诊断三大应用以供大家更好的理解AI和ML在生物技术领域的催化,更好的理解在这个领域所彰显出来的强大威力。

药物发现

可以说,AI和ML在生物技术上最令人兴奋的应用是药物研发。 目前的药物发现在经济上是难以承受的,一种药物的平均成本超过25亿美元,研发时间平均达12年以上。低悬的果实早已被摘光,但新的研发方法还够不着更高的果实。AI和ML提供的新的解决方案。计算机技术有望使药物发现变得更便宜、更快速,从而有效地将药物发现所需的时间大大缩短。在这方面,年轻的创业公司和制药巨头之间已经开展了诸多合作。

一些初创公司专注于利用不断增加的基因数据量和廉价的测序,从遗传学的角度来进行药物发现。一些公司正在使用计算机视觉来分析已经用药物化合物处理过的细胞的图像,而这些工作以前需要数十名博士埋头于显微镜来筛选化合物。一些公司正在采用基于结构的方法进行药物发现,使用ML来寻找可以基于已知的靶结构提供治疗的小分子。另外,像Benevolent BIO这样的创业公司使用AI来挖掘庞大的现有科学数据,发现以前试验中可能的失误,进行更优化的药物设计。

由于AI在生物技术领域的独特优势,大量资源正在投入AI生物技术公司,初创公司如雨后春笋。也许在不久的将来,我们就能看到这一领域的激烈竞争,看到行业执牛耳者的崛起。

实验室助理

实验室中的一些乏味的助理工作,例如设计基因编辑或数据分析的构造,也正在逐步交给AI程序来完成。 Desktop Genetics创造了一个新颖的平台来设计基因编辑构造,用CRISPR通过人工智能来工作。他们的基因编辑平台贯穿整个试验过程,从选择合适的sgRNA分子到分析实验数据。AI的强大功能能够更快、更有效地构建CRISPR文库。尤其对于那些在CRISPR-Cas9方面工作经验不多的人来说,这个平台不仅有助于加速从设计到实验的过程,而且还能确保指南的有效性,提高基因编辑的效率。对于想要更快和/或更简单的数据分析的科学家来说,有些创业公司专注于使用AI来查看许多类型的数据。H2O.ai是一个开源平台,人们可以使用数千种不同的统计分析模型分析数据。H2O.ai许多行业都在用,一些初创公司将其用于医疗和生物技术数据领域,减轻了医疗服务提供商的数据分析负担。

诊断

目前,诊断分析通常只会进行一次,只有在发生重大的范式转变时才会更新。因此,如果我们有以前的诊断结果,在当前实验中继续使用,就可能会错过改进试验的机会。然而,ML技术可以立即使用真实结果来改进诊断测试。这意味着,诊断测试运行得越多,测试就越准确。目前,ML技术在诊断中最引人注目的应用在于遗传分析。2011年成立的瑞士创业公司Sophia Genetics就是其中的代表。他们从患者身上采集活检或血液样本、处理样本,然后使用强大的人工智能算法分析数据。在这里,Sophia Genetic的数据分析只需要几天时间就能完成,而传统方法需要几个月。除了速度更快之外,AI分析的优势还在于,机器学习算法使诊断程序在每次迭代时变得更加智能。遗传分析之外,ML技术还可以用于任何可以数字化的诊断,使算法能够确定嵌入其最终决策过程的正确“特征”。DNAlytics展示了ML在诊断中的另一种用途,使用先进的计算来帮助诊断类风湿性关节炎。
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