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药物研发新手段:谷歌用大数据搞淬炼

木马童年 2018-11-9 20:17 6 0

全球搜索引擎巨头谷歌已经大举进军医疗领域,构建健康数据平台,着重提高了医疗资讯在搜索结果页面的地位。诚然如我们所见,在健康医疗这方面,谷歌着实下 了不少功夫,从在搜索中回答与健康相关的问题,到给开发者 ...

全球搜索引擎巨头谷歌已经大举进军医疗领域,构建健康数据平台,着重提高了医疗资讯在搜索结果页面的地位。诚然如我们所见,在健康医疗这方面,谷歌着实下 了不少功夫,从在搜索中回答与健康相关的问题,到给开发者提供健身数据平台,谷歌在我们的日常健康中扮演的角色越来越重要。这家互联网大腕如今也在努力进 行药物的研发,争取为治疗人类顽疾,攻克医学难题贡献出自己的力量。

同斯坦福大学的潘德实验室(Pande Lab)合作,谷歌研究(Google Research)发表了一篇题为“针对药物研发的大规模多任务网络”的文章。这篇文章主要研究如何使用不同来源的数据,更好地甄别判断出哪些化合物可以作为“有效治理人类顽疾的药物”。

文章本身并没有透露出任何重大的医学突破,它只是阐明了如何利用深度学习来处理巨大繁复的数据库,并将有效的数据集合起来,筛选出切实有效的药物成分,从而加快药物研发。具体来说,深度学习是一个系统,可以将从关键数据中获取的大量信息输入到人工神经网络,并进行加工培训,从而提炼出新的信息内容。

Google Research博客的联合撰稿人解释说:“通过这项工作,我们得出了一个倍受鼓舞的结论,我们所研制的模型能够从各种各样的实验中获取相关数据,并利用这些数据提高多种疾病的预测精度。据我们所知,在数字化医疗领域,这是第一次对增加额外数据的效果进行量化检验,而且研究结果表明,更多的数据可以进一步提高量化性能。”

药物研发新手段:谷歌用大数据搞淬炼

谷歌表示,这次任务繁重复杂,总共在200多个生物实验中挖掘了37.8万个数据信息点,工作量相当于日常工作的18倍。

“这次任务的规模之大,投入的人力物力财力之多,促使我们更加认真地研究这些模型的敏感性,分析不同的模型结构,并记录相关数据输入后所产生的变化,”谷歌明确表态,“在这篇文章里,我们不仅要检查模型的性能,测试其表现是否良好,还要为将来构建类似的模型提供有效数据。”深度学习领域优势明显,发展前景更被许多大型科技公司看好,他们纷纷选择对此进行投资,并汇聚了大量资源,力争在这一领域做出属于自己的品牌。去年,Twitter,谷歌和雅虎力争上游,首先发力,直接收购了深度学习创业公司,随后Facebook和百度也针对此项领域,集结了大量与此相关的专业员工,希望凝聚专业力量做出有效的成绩。Netflix和Spotify不甘落后,也想要在深度学习领域分一杯羹,正在积极筹备有利的资源,策划系列活动,并开展相关工作。

在去年10月VentureBeat HealthBeat会议上,谷歌观察到了在未来医疗保健的发展可以倚重机器人、技术技术和人工智能。实际上,从诊断到治疗的过程中,人们越来越频繁地求助于大数据和人工智能。在此基础上,谷歌报告指出,通过科技手段利用大数据筛查出有效治疗疾病的药物成分,提高预测技术,将会加快新药物的研发,降低药物成本,而且有利于人类健康的发展。正基于此目的,我们才看到了谷歌和斯坦福大学合作的最新研究。

如今诸多医学难题攻不可破,对治疗人类顽疾,医学专家们也束手无策,人们正在面临着一个庞大而复杂的挑战,迫切需要提出新的治疗手法,在不断尝试的中才有可能挑战成功。药物必须有效地直击疾病根源,同时还要满足严格的新陈代谢规律和限制性毒性的条件。实际上,药物研发是一个复杂且缓慢发展的过程,需要经得起时间的检验和无数次失败的磨练,才能研发出真正有效的治疗药物。

简而言之,世上存在着数百万种化合物,需要长时间对此做各种各样的组合测试,而任何能够增加成功机率的做法,都会得到鼓励和支持,在这一方面,机器学习可能会有所帮助。

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