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Gli strumenti di apprendimento automatico e di AI possono aiutare i reclami in relazione con COVID separati

Poichè la pandemia COVID-19 ha spazzato il mondo, i ricercatori hanno pubblicato le centinaia di documenti ogni settimana che riferisce i loro risultati - molti di cui non avessero subito un trattamento accurato della revisione tra pari per misurare la loro affidabilità.

In alcuni casi, la ricerca male convalidata ha influenzato in maniera massiccia l'ordine pubblico, come quando un gruppo francese ha riferito che pazienti di COVID erano essiccati tramite una combinazione di idrossiclorochina e di azithromycin.

Il reclamo ampiamente è stato divulgato e presto i pazienti degli Stati Uniti hanno prescritto questi medicinali nell'ambito di un'autorizzazione di uso di emergenza. Ulteriore ricerca che comprende un gran numero di pazienti ha fatto sorgere i dubbi seri su questi reclami, tuttavia.

Con così tanto informazioni in relazione con COVID che sono rilasciate ogni settimana, come possono i ricercatori, i clinici ed i responsabili della politica continuare?

In un commento pubblicato questa settimana in biotecnologia della natura, l'università di scienziato Tudor Oprea del New Mexico, il MD, il PhD ed i suoi colleghi, molti di cui il lavoro alle società di intelligenza (AI) artificiale, rende al caso che il AI e l'apprendimento automatico hanno il potenziale di aiutare i ricercatori separano il grano dalla pula.

Oprea, professore di medicina e di scienze farmaceutiche e capo della divisione di UNM dell'informatica di traduzione, nota che la sensazione di urgenza sviluppare un vaccino e una disposizione testamentaria che gli efficaci trattamenti per il coronavirus piombo molti scienziati oltrepassare il trattamento tradizionale della revisione tra pari pubblicando “prestampa„ - versioni preliminari del loro lavoro - online.

Mentre quello permette alla diffusione rapida di nuovi risultati, “il problema viene quando i reclami circa determinate droghe che non sono state convalidate sperimentalmente compaiono nel mondo della pubblicazione preliminare,„ Oprea dice. Tra l'altro, le cattive informazioni possono piombo gli scienziati ed i clinici sprecare il tempo e la moneta che inseguono i cavi del capanno mimetico.

Il AI e l'apprendimento automatico possono sfruttare la potenza di calcolo massiccia controllare molti dei reclami che stanno facendi in una pubblicazione, il suggerimento gli autori, un gruppo di ricercatori del settore privato e del pubblico dagli Stati Uniti, dalla Svezia, dalla Danimarca, dall'Israele, dalla Francia, dal Regno Unito, da Hong Kong, dall'Italia e dalla Cina piombo da Jeremy Levin, presidenza dell'organizzazione dell'innovazione di biotecnologia e da Alex Zhavoronkov, CEO della medicina di InSilico.

Penso che ci sia potenziale tremendo là. Penso che siamo sul cuspide degli strumenti di sviluppo che assisteranno al trattamento della revisione tra pari.„

Tudor Oprea, MD, PhD, scienziato, università di New Mexico

Sebbene gli strumenti non siano a sviluppo completo, “stiamo ottenendo realmente, realmente vicino a permettere ai sistemi automatizzati di digerire le tonnellate di pubblicazioni e di cercare le discrepanze,„ dice. “Non sono informato di qualsiasi sistema che è corrente sul posto, ma stiamo suggerendo con il finanziamento che adeguato questo può diventare disponibile.„

L'estrazione mineraria del testo, in cui un computer si pettina con milioni di pagine di testo che cercano i reticoli specificati, già è stata “immensamente utile,„ Oprea dice. “Stiamo realizzando i progressi in quanto.„

Da quando l'epidemia di COVID ha catturato la tenuta, Oprea egli stesso ha usato i metodi di calcolo avanzati per contribuire ad identificare le droghe attuali con attività antivirale potenziale, selezionata da una libreria di migliaia di candidati.

“Siamo non dicendo noi abbiamo una maturazione per la carenza della revisione tra pari, ma stiamo dicendo quello che una maturazione è all'interno dello sbraccio e possiamo migliorare il modo che il sistema corrente è applicato,„ dice. “Non appena l'anno prossimo possiamo potere elaborare molti questi dati e servire da risorse supplementari supportare il trattamento della revisione tra pari.„

Source:
Journal reference:

Levin, J. M., et al. (2020) Artificial intelligence, drug repurposing and peer review. Nature Biotechnology. doi.org/10.1038/s41587-020-0686-x.