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Médecine d'intelligence artificielle et de précision

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Quand la recherche a commencé sur le génome humain au début des années 90, beaucoup de médecins ont anticipé un âge de la médecine de précision (P.M.), avec des patients prenant les drogues fortement adaptées aux besoins du client visant les conducteurs génétiques spécifiques de la leur maladie ou état.

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Aujourd'hui, en tant que l'intelligence artificielle (AI) et apprentissage automatique (ml) jouez un plus grand rôle dans la thérapie génique, médecine taille unique est sur la sortie.

Les patients prendraient les drogues fortement adaptées aux besoins du client visant les conducteurs génétiques spécifiques de la leur maladie ou état.

Après des années des reculs, la thérapie génique produit maintenant des titres pour toutes les bonnes raisons. En mars 2017, on lui a annoncé qu'un adolescent français avait été guéri de l'anémie à hématies falciformes après réception de la thérapie génique en 2015. L'année dernière a également vu les USA Food and Drug Administration approuver les premières thérapies géniques pour traiter des formes de leucémie et de lymphome, aussi bien que la dystrophie rétinienne, une maladie héritée.

Aucune de ces thérapies, basé sur la technologie maintenant-périmée, bénéficiée de l'AI dans leur développement. Pourtant la quantité rapidement croissante de données genomic étant produites et partagées soutient la demande des traitements génétiques qui sont encore plus efficaces, stables et sophistiqués. L'AI se trouve au coeur de cette progression.

« Les technologies se développantes de P.M. telles que la thérapie génique conduisent l'industrie pharmaceutique vers des drogues pour des populations des patients toujours plus étroites, » a dit Claes Gustafsson, co-fondateur et dirigeant commercial en chef à ATUM, une entreprise de services basée sur Californie de bio-ingénierie qui s'applique l'apprentissage automatique à la synthèse de gène. « En trouvant intersectez entre la drogue droite et la population des patients droite est de plus en plus AI exiger. »

AI dans la pratique

Les développements dans le « gène éditant » les scientifiques moyens changent maintenant l'ADN des patients vivants, donnant des occasions sans précédent dans la médecine genomic. Pourtant l'édition de l'ADN sans risque et exactement peut être des affaires délicates. L'AI peut aider en amplifiant la précision du processus de montage.

Utilisant des données dérivées des études globales d'expression du gène et des expériences épigénétiques, l'expert en matière basé sur Edimbourg Synpromics de contrôle de gène emploie des algorithmes de ml pour prévoir quels ordres genomic sont impliqués dans le règlement type-spécifique de cellules de l'expression du gène. Ceci a conduit le développement de la plate-forme rapide de la société, qui permet à la conception « des instigateurs synthétiques » de régler l'activité de gène et avec précision la production de protéine de contrôle.

ATUM, le plus grand fournisseur basé aux EU des gènes synthétiques pour l'usage industriel et scolaire, a utilisé AI/ML pour développer le son Saut-dans la technologie de transposase, qui permet à n'importe quel ordre d'ADN recombiné de se comporter comme transposon. Un transposon est un ordre d'ADN qui peut changer sa position dans un génome, créant ou renversant des mutations et changeant l'identité génétique et la taille genomic des cellules. L'ingénierie basée sur ml utilisée récemment de société pour rendre un transposon de grenouille 300 fois plus efficaces à présenter des gènes dans les cellules mammifères.

« Les algorithmes regardent juste les données pour trouver des modèles. »

Une des percées technologiques récentes les plus prometteuses dans la médecine genomic est le développement du gène CRISPR-Cas9 éditant, qui emploie l'enzyme Cas9 et un morceau d'ARN pour subir une mutation l'ADN. Douzaine environ les procès CRISPR-Cas9 est en cours ou prévue, plus mené par les chercheurs chinois pour combattre de diverses formes de cancer.

Pour amplifier l'exactitude dans CRISPR éditant, le nouveau projet de l'altitude de Microsoft emploie des données et l'AI genomic pour prévoir où mieux éditer un brin de l'ADN pour alléger des effets secondaires et pour accélérer le processus de montage. L'altitude et un outil complémentaire pour prévoir des effets de sur-cible appelés l'azimut ont été rendus publiquement - disponible pour libre.

Futur foyer

La compréhension du génome humain et accroître cette compréhension dans la médecine genomic sont des tâches exigeant la capacité analytique surhumaine. À cet égard, l'AI est un commutateur de jeu. « Etant donné l'échelle des données de génomique étant produites, nous sommes déjà au point où les ordinateurs remplacent les observateurs humains, » avons dit le Dr. Michael Roberts, fondateur et dirigeant scientifique en chef chez Synpromics.

Le génotype et le phénotype humains étant rapporté par des processus et des interactions biophysiques innombrables, plus dont ne sont pas entièrement compris, les défis faisant face à ceux impliqués dans la thérapie génique sont raides. « Le fait que ces processus et interactions sont si mal compris est exactement pourquoi l'AI est si puissante, » a expliqué Gustafsson d'ATUM. « Il ne se fonde pas sur “la compréhension” comment tous les morceaux allés ensemble. Les algorithmes regardent juste les données pour trouver des modèles. »

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