Celgene棋牌商借助人工智能促进制药研究和发现

实验室,老鼠,白炽灯这是制药研究经常让人联想到的场景。然而实际上,今天的进步越来越多地受到更具前瞻性的东西的推动:人工智能。

对于Celgene一家总部位于新泽西州Summit的全球棋牌生物制药公司 - 现代药物发现的秘诀包括两个AI子集:机器学习和深度学习。机器学习涉及计算分析大量数据的技术,以找到对人类来说过于抽象和耗时的理解。深度学习(机器学习的一个子集)更进一步,使用试图模仿大脑识别非结构化数据模式的能力的代码。机器学习可以搜索历史临床记录以预测患者结果。深度学习可以在医学图像中找到新的行为模式,以帮助医生改善决策。

“你有没有去过医生,并开了一种不起作用的药物?你尝试另一个 - 这是行不通的。然后下一个确实有效,“Celgene的全球规划和技术副总监Lance Smith说。“Celgene旨在让您从直接使用的药物中受益。我们不希望您将宝贵的时间和血汗钱浪费在不会使您受益的处方上。我们也希望医生利用他们的时间来实现最佳的患者结果。“

在制药领域,人工智能正在迅速成为像Celgene这样寻求创新和保持竞争力的公司的必备工具。平均商业药物成本上市超过25亿美元 ,最新棋牌开发时间超过10年。淘汰非开胃菜并快速进入市场不仅对开发药物的公司至关重要,而且对需要它们的患者也至关重要。AI为制药公司提供了两条方面的捷径:它极大地提高了研究人员找到那些对药物发现如此重要的“尤里卡!”时刻的能力。

药物开发的新方法

像癌症这样的疾病非常复杂,但迄今为止的治疗主要遵循传统媒介。这就是机器学习和深度学习正在取得重大进展的地方,让科学家能够对潜在疗法和他们设计的研究进行不同的思考,以便对其进行分析。

史密斯说:“一位Celgene研究员可能会有一个概念。” “我们可能有两条数据,但我们不了解它们之间的关系。我们正在使用人工智能来看看我们是否可以解决这个问题,并且可能找到我们以前从未想过的关系。“

在过去,研究人员依靠不完美的图像处理算法来分析癌细胞,然后他们手工纠正它们。有数万个细胞,这需要大量的时间和精力。但是使用深度学习,图像几乎可以瞬间处理,效果更好。

“挑战在于癌细胞倾向于与肿瘤中的正常细胞聚集和混合,最新棋牌使用经典的图像分析方法很难从大规模识别和区分正常细胞和肿瘤细胞,”IT总监Pascual Starink说。在Celgene。“深度学习的方法是采用和模仿人们的行为。如果研究人员观察带有标记细胞的显微镜图像,他们可以轻松,清晰地识别单个细胞。我们试图做的是教一个神经网络来采用那些识别和决策能力。“

这些分析 - 通常使用Amazon SageMaker机器学习平台和Apache MXNet深度学习框架运行 - 对于毒理学预测尤其重要:虚拟分析潜在药物的生物学影响,而无需将活体患者(甚至是实验室大鼠)有一定风险。

“我们的数据科学家不是经过专业培训的程序员,但他们都将程序作为一种工具来实现他们的工作。SageMaker使得开发AI算法变得更加容易,而无需学习新的复杂编程语言; 它让他们能够专注于他们最擅长的事情,“Starink说。

速度处方

Celgene的另一个成功难题是速​​度。药物研究主要围绕极其复杂的算法进行研究,最新棋牌以预测某些化合物如何与人体相互作用。

为此,Celgene使用由NVIDIA Tesla V100 Tensor Core GPU(图形处理单元)驱动的高性能Amazon EC2 P3实例来处理复杂性。这些NVIDIA GPU具有数千个核心,可加速机器学习模型的培训(例如,可以更快,更准确地测试药物的有效性)。结果改变了游戏规则:曾经花了两个月训练的模型现在可以在四小时内训练。

创新的机器学习工具与基于GPU的计算能力相结合,帮助像Celgene这样的公司在药物开发方面获得更多创造力,让他们能够尝试过去可能被认为过于实验的新疗法。Celgene最新棋牌的科学家们并没有担心浪费时间和追逐错误的线索,而是提出了创新,这些创新在创纪录的时间之前是不可能实现的。

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