วิธีประดิษฐ์ย้อนกลับวิศวกรชีวฟิสิกส์ได้โรคมะเร็ง - หงุดหงิด Labs

โดย: aboriginalkeyst [IP: 115.87.121.xxx]
เมื่อ: 2017-06-25 20:25:47
AI และการวิเคราะห์ข้อมูลเป็นการจับคู่ในสวรรค์และนักวิจัยกำลังใช้ประโยชน์จากแนวคิดเหล่านี้อย่างเสรีในภูมิทัศน์ของการวิจัยทางการแพทย์ที่ทันสมัย ถ้าคุณต้องการฆ่ามะเร็งคุณอาจต้องการความช่วยเหลือจาก AI




เขตข้อมูลในโลกกว้างใหญ่ของการวิจัยทางวิทยาศาสตร์ทุกคนกำลังมองหาสิ่งที่ AI สามารถทำเพื่อพวกเขาและโดยการขยายเพื่อเป็นส่วนที่เหลือของมนุษยชาติอาจเป็นเหมือนสิ่งที่เราเรียกว่า 'คำจำกัดความ' แต่เป็นความจริงและการวิจัยใหม่ ๆ จาก University of Maryland

และ Tufts University

เป็นตัวอย่างที่ดีของ เราสามารถยืนยันได้ คุณอาจไม่คิดว่าข้อมูลวิทยาศาสตร์และการแพทย์ผสมผสานสิ่งเหล่านั้นได้ดี แต่คุณจะผิด ทีมวิจัยจากทั้งสองมหาวิทยาลัยได้ใช้ประโยชน์จากแพลตฟอร์มการเรียนรู้ด้วยเครื่องจักรเพื่อช่วยในการทำความเข้าใจเกี่ยวกับการพัฒนาเซลล์มะเร็งแต่ก่อนที่เราจะมุ่งความสนใจไปที่การวิจัยทางการแพทย์มากเกินไปลองใช้เวลาสักนิดเพื่อระลึกถึงสิ่งที่เราใช้อยู่ในภูมิทัศน์ทางเทคโนโลยีในปัจจุบันซึ่งเป็น Industry 4.0

ก่อน เครือข่ายประสาทการเรียนรู้ลึก

เรามีพื้นฐาน AI ที่เหมาะสมสำหรับคนร้ายที่เล่นวิดีโอเกมและการตอบสนองต่อโปรแกรมพื้นฐาน (อ่าน: ไร้ประโยชน์) เมื่อเราเริ่มถามเครือข่ายต้นนี้เพื่อแก้ไขปัญหาที่ซับซ้อนเราสังเกตเห็นว่าพวกเขาไม่สามารถใช้ประสบการณ์ในการคำนวณที่ผ่านมาเพื่อแก้ไขปัญหาในปัจจุบัน การไม่ได้รับการเรียกคืนนี้เป็นที่รู้จักว่า ภัยพิบัติที่ลืมไป

เครื่องช่วยให้การเรียนรู้ได้ลึกซึ้งในการจดจำข้อสรุปที่ผ่านมาและความสามารถของพวกเขาขยายออกไป

เนื่องจากการเรียนรู้ลึกเราเห็นสายพันธุ์ใหม่ของเครื่องคิด และ 'เครื่องคิด' เป็นถ้อยคำที่ถูกต้องเพราะจุดรวมทั้งหมดของ AI แบบสมัยใหม่คือพวกเขาสามารถคิดเรียนรู้และปรับปรุงความสามารถในการตัดสินได้ กาลครั้งหนึ่งฉันกำลังเต้น Tetris AI ในโหมดยากและตอนนี้ฉันมีผู้ช่วยที่อาศัยอยู่ในเมฆและเตือนฉันที่จะเปิด

ความฝันของเราในการแปลหุ่นยนต์เช่น C-3PO ไม่ได้ค่อนข้างไม่สมจริงในตอนนี้พวกเขา? ขอบคุณผู้ผลิต

ตอนนี้ที่เราอยู่ในหน้าเดียวกันขอคุยเรื่องยากันหมด

ในทางทฤษฎีมนุษยชาติสามารถเข้าใจปฏิสัมพันธ์หลายอย่างของกระบวนการทางชีววิทยาในระดับเซลล์ได้โดยการสังเกต แต่ในทางปฏิบัติเราไม่ได้มีอายุขัยที่จะใช้เพื่อบันทึกและวิเคราะห์การโต้ตอบเหล่านั้นจนถึงจุดที่สามารถทำได้ เพื่อรักษาโรคต่างๆเช่นโรคมะเร็ง

รับทำ SEO
หรือ Alzheimer's

นั่นคือสิ่งที่เราต้องการ AI: ไม่ใช่เพื่อแทนที่นักวิจัยของเรา แต่เพื่อเพิ่มความสามารถในการทำวิจัยการทดลองมะเร็งกลับไปที่ U of M and Tufts นักวิจัยกำลังทำงานอย่างหนักเพื่ออนาคตที่มีสุขภาพดีขึ้นและพวกเขาใช้ความช่วยเหลือจาก AI ในการทำเช่นนี้ทีมงานใช้ AI เพื่อเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับชีวฟิสิกส์ของโรคมะเร็งโดยรวมการวิจัยทางการแพทย์อันทันสมัยกับข้อมูลล่าสุดที่ถูกต้องแม่นยำ นักวิจัยพบว่าเซลล์เม็ดสีที่เรียกว่า melanocytes

ในลูกอ๊อดอาจถูกแปลงเป็นรูปแบบที่คล้ายกับโรคมะเร็งและต้องขอบคุณ AI ที่สามารถทำวิศวกรรมย้อนกลับได้ พวกเขาค้นพบว่า melanocytes ทั้งหมดในตัวอ่อนตัวเดียวกลายเป็นมะเร็งหรือไม่เปลี่ยนเลยจากการศึกษาครั้งนี้นักวิจัยได้ตั้งเป้าหมายเพื่อหาวิธีการเปลี่ยนแปลง melanocyte บางส่วนภายในสัตว์ตัวเดียวกัน เวลานี้ทีมมอบหมายให้ AI ตอบคำถามนั้นและส่งผลให้น่าพอใจมาก

ตามรูปแบบ AI ของพวกเขา, สาม reagents สามารถบรรลุการแปลง melanocyte บางส่วน: altanserin

, reserpine

และ VP16-XICreb1

ค็อกเทลสารเคมีนี้ถูกนำมาใช้ในร่างกายกับลูกอ๊อดทำให้เกิดการเปลี่ยนแปลงของ melanocytes ในพื้นที่เฉพาะภายในตัวอ่อนกบแต่ละชิ้นส่วนที่ไม่ได้แปลงสภาพ เป็นมูลค่า noting ที่จุดนี้ว่าผลนี้ไม่เคยเห็นมาก่อน

accordi

ng ไป ไมเคิลเลวิน

, Ph.D. , "ระบบของเราทำนายการรักษาสามส่วนซึ่งเราไม่เคยมีมาด้วยตัวเราเองที่บรรลุผลลัพธ์ที่แน่นอนที่เราต้องการและที่ เราไม่เคยเห็นมาก่อนในหลายปีของการทดลองที่หลากหลาย "แบบจำลองที่ค้นพบโดย AI ถูกนำมาใช้ในการทดลองเสมือนจริง 576 ครั้งซึ่งแต่ละขั้นตอนจำลองกระบวนการพัฒนาตัวอ่อน 100 ครั้งภายใต้การผสมผสานยาต่างๆ 575 ของการทดสอบเหล่านี้ก็ไม่ได้ให้นักวิจัยสิ่งที่พวกเขากำลังมองหา แต่ที่ 576 ลองใช้การรวมกันที่แม่นยำของทั้งสามน้ำยาดังกล่าวและมันปลดล็อคสิ่งที่นักวิจัยได้รับการหวังสำหรับแบบจำลองที่ได้รับจากเอไอคาดว่าจะมีกี่ลูกอ๊อดเก็บรักษา melanocytes ตามปกติได้ภายใน 1% ของผลในร่างกายขณะที่รวมตัวลูกอ๊อดที่จะได้รับการเปลี่ยนแปลงบางส่วนหรือทั้งหมดในร่างกาย จากที่นี่ทีมวางแผนที่จะรวมข้อมูลชุดเวลาที่จะช่วยให้พวกเขาปรับการเปรียบเทียบที่แม่นยำยิ่งขึ้นระหว่างคอมพิวเตอร์และในรูปแบบวิฟ

การทดลองแสดงหลักฐานของแนวคิดสำหรับสิ่งที่เราพูดถึงก่อนหน้านี้ การใช้ AI เพื่อรวบรวมข้อมูลจำนวนมากมีประสิทธิภาพมากกว่าการทำเช่นนั้นด้วยตนเอง

ดังนั้นถ้าการทดลองนี้เป็นหลักฐานของแนวคิดแนวคิดนี้จะนำเราไปได้อย่างไร?ความหมายการทดลองครั้งนี้แสดงให้เราเห็นว่าผลกระทบสำหรับการวิจัยด้วยความช่วยเหลือจาก AI สามารถแทรกซึมเข้าไปในเขตข้อมูลใด ๆ ที่จำเป็นต้องมีการวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมหาศาล

แต่ทีมงานวิจัยมีความสนใจในการประยุกต์ใช้ทางการแพทย์และถูกต้อง หลังจากที่ทุกการวิจัยของพวกเขาอาจนำไปสู่ ​​bullet bullet มายากลที่ป้องกันมะเร็ง นอกจากนี้นักวิจัยหวังว่าวิธีการนี้สามารถขยายไปสู่ด้านการปฏิรูปการแพทย์โดยการค้นพบวิธีการ reprogram เนื้องอกเร่งฟื้นฟูและควบคุมการเปลี่ยนแปลงของเซลล์ต้นกำเนิดเครือข่ายสรีรวิทยาเช่นเซลล์ที่แปลง melanocytes มีความซับซ้อนอย่างไม่น่าเชื่อ เราสามารถเรียงลำดับข้อมูลทั้งหมดในโลกเกี่ยวกับพวกเขาได้ แต่เราต้องการ AI เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลเหล่านี้จริงเพื่อให้ข้อมูลที่เราต้องการโดยไม่ต้องกังวลกับสิ่งที่เราไม่ทำ ถ้าเราต้องการควบคุมกระบวนการทางชีววิทยาต่างๆของเราเราจำเป็นต้องเข้าใจระบบทางสรีรวิทยาเหล่านี้ ขอบคุณนักวิจัยที่ U of M และ Tufts และการเรียนรู้ด้วยเครื่องเพียงเล็กน้อยเราก็อยู่ในระดับของความเข้าใจ

ใครจะรู้เราอาจจะเตะมะเร็งไปที่ขอบ




ชื่อผู้ตอบ: