Os avanços os mais atrasados no AI para o envelhecimento e a pesquisa da longevidade

A medicina de Insilico, um dos líderes na inteligência artificial para a descoberta da droga, revelação do biomarker, medicina digital, e pesquisa do envelhecimento anunciou hoje a publicação de seu papel recente intitulado “inteligência artificial para o envelhecimento e a pesquisa da longevidade: Avanços e perspectivas recentes” nas revisões da pesquisa do envelhecimento, um dos jornais do alto-impacto no campo. O papel introduz avanços recentes na aprendizagem profundamente para a pesquisa de envelhecimento e fornece a introspecção justa no campo.

A emergência da indústria da biotecnologia da longevidade trouxe a muitos empresas de Biotech e de pharma e as instituições de pesquisa académicos à paisagem da longevidade, e agora uma das tendências chaves que aceleram o campo é avanços recentes na inteligência artificial.

De “a medicina Insilico é dedicada a estender a longevidade humana. Nós viemos acima com diversas realizações muito importantes. Primeiramente, a idade é uma das características biológicas as mais abundantes, e quando seus dados olham como o queijo suíço, idade esta presente. Em segundo, os predictors de aprendizagem (DL) profundos da idade são uma grande maneira de integrar tipos de dados previamente incompatíveis, tais como vídeos e resultados de análise de sangue. Em terceiro lugar, a geração de dados biológicos novos usando redes Adversarial Generative (GANs), com idade como uma condição da geração, é uma grande maneira de produzir os dados sintéticos de alta qualidade. Também, é possível ver o envelhecimento como uma doença encenada para obter uma ideia holística do processo biológico em níveis tecido-específicos e sistemáticos, que faz as redes neurais profundas (DNNs) mais interpretable, gráficos causais das construções, e identifica alvos biológicos. Além disso, é possível treinar o DNNs na idade e treinar novamente o modelo em doenças específicas. Também, é possível usar pulsos de disparo biológicos do envelhecimento para personalizar imunoterapias e vacinações e para identificar maneiras novas de melhorar taxas de resposta. O papel esboça estas realizações e apresenta uma maneira de acelerar a pesquisa do envelhecimento usando tecnologias do AI”, disse Alex Zhavoronkov, Ph.D., fundador e CEO da medicina de Insilico, que conduziu o estudo.

Os resultados da pesquisa foram apresentados o 2 de dezembro na oficina da expo dos ESTREITAMENTOS/expo de NeurIPS em Montreal por Polina Mamoshina e por Alex Zhavoronkov, co-autores do papel.

Source: http://www.insilicomedicine.com/