As deel van Advancing Drug Discovery: 'n Webinarreeks van die Nasionale Akademies vir Wetenskappe, Ingenieurswese en Geneeskunde, dit is 'n tweedelige reeks oor KI in dwelmontwerp. Die sessie van 60 minute sal bestaan uit 'n aanbieding van dr. Marinka Zitnik, Assistent Professor by Harvard in die Departement Biomediese Informatika, en 'n V+A-sessie.
Die tweede deel van hierdie werkswinkel fokus op die gebruik van KI vir kliniese geneesmiddelontwikkeling om kandidaatmedisyne by pasiëntvoordele te pas, medisyneveiligheid te voorspel, potensiële geneesmiddelkombinasies te vind en belowende geleenthede vir hergebruik van geneesmiddels te identifiseer. Die sessie stel TxGNN bekend, 'n kennisgrafiek vir die voorspelling van terapeutiese gebruike oor siektes, wat die potensiaal daarvan vir dwelmhergebruik in seldsame siektes beklemtoon. TxGNN se voorspellings word in meer as 1.2 miljoen mediese rekords teen kliniese voorskrifte geëvalueer. Hierdie segment illustreer KI se rol in die ontwikkeling van nuwe terapieë, om te verseker dat dit op die regte tyd aan die regte pasiënt gelewer word, en om konsekwente medisinale effekte te bereik. Laastens sluit die webinar Therapeutics Commons in, 'n wêreldwye inisiatief om toegang tot KI te verkry en te evalueer oor terapeutiese modaliteite (insluitend klein molekules, makro-molekules, sel- en geenterapieë) en stadiums van geneesmiddelontdekking (wat strek van molekulêre ontwerp en teikennominasie tot modelleerdoeltreffendheid, veiligheid en dwelmhergebruik). Die Commons bied maatstawwe, ranglyste en modelspilpunte met vooraf-opgeleide modelle en multimodale datastelle om die gebruik van KI in terapeutiese wetenskap te fasiliteer.
Marinka Zitnik is 'n Assistent Professor aan Harvard in die Departement Biomediese Informatika met bykomende aanstellings by die Kempner Instituut vir die Studie van Natuurlike en Kunsmatige Intelligensie aan Harvard Universiteit, Broad Instituut van MIT en Harvard, en Harvard Data Science. Zitnik ondersoek die grondslae van KI wat bydra tot die wetenskaplike begrip van medisyne en terapeutiese ontwerp, wat KI uiteindelik in staat stel om op sy eie te leer en outonoom kennis te bekom. Haar navorsing het verskeie toekennings vir beste artikels en navorsing gewen, insluitend Kavli. Fellowship van die Nasionale Akademie vir Wetenskappe, toekennings van die Internasionale Vereniging vir Berekeningsbiologie, Internasionale Konferensie in Masjienleer, Bayer Vroeë Uitnemendheid in Wetenskap, Amazon Fakulteitsnavorsing, Google Fakulteitsnavorsing, Roche Alliance with Distinguished Scientists, en die Sanofi iDEA-iTECH-toekenning. Sy het Therapeutics Data Commons gestig, 'n wêreldwye oopwetenskap-KI-stigting om terapeutiese wetenskap te bevorder en is die fakulteitsleier van die AI4Science-inisiatief.
Ana Ferreras - [e-pos beskerm]
Foto deur Nasionale Kanker Instituut on Unsplash
