徹底改變帕金森病的治療：人工智慧加速藥物發現

因此，劍橋學者們一直在照亮一代人的道路，利用人工智慧的可能性來建立一種革命性的治療方法，重新安排帕金森氏症的診斷和治療領域。 另一方面，化學系 Michele Vendruscolo Yusuf Hamied 教授的研究團隊發明的過程與人工智慧 (AI) 系統採用的基於人工智慧的策略非常相似，該策略針對可能干擾形成的Compoundtau 原纖維。 這兩種綜合選擇被稱為帕金森病的誘發因素。

加速藥物發現

由於我們現在的面試模式已經是費時又費錢的方法，已經是花錢的題目了，事實證明，我們這些被傳統方法篩選出來的候選人會討論。 在其國際雙胞胎之間，加拿大採用了一種通過機器學習進行篩查的新方法，該方法成功地將成本降低了千倍，同時改善了其人口特徵。

世界認識到，全球帕金森氏症社區可以在緊急情況發生時使用 Facebook 群組，因為它基於「無國界」概念，包括患者的位置。

人們強調，受這種疾病影響的老年人數量只會增加。 這些數據反映了世界衛生組織在上一份報告中提到的內容。 根據2020年報告的病例，預計到2040年，罹患這種疾病的人數將增加一倍，尤其是1800萬人。這種疾病的死亡率可能會很高，死亡人數可能會變得可怕。

流行醫學利用臨床研究尋找疾病最終解決方案的基本障礙是終止疾病或至少縮短其壽命。 記住這一點，人工智慧技術通常會比傳統的藥物發現方法更快、更省時，因為革命的成功甚至會取消歷史。

人工智慧驅動的篩查

桑切斯-莫雷諾等人。 已經表明，這種方法主要依賴於綜合輔助機器學習 (SAML)，由兩個不同大小和結構的分子綜合庫提供支持。 TFM 可能採用的方法非常新，導致它只能揭示 5 種活性化學物質。 同時，其餘的部分無法用其他方法來證明。

它是無限的，因此功能科學家是理解一切的關鍵。 這一次，在訓練過程中，模型自動完善了其選擇程序，以便只有最強大的Compound保持分類。 這些都是針對K線走勢圖的針對性鏡頭，使他們處於頂級領域。

這一切都是從帕金森病開始的 遺憾的是，原因仍然未知。 一種主要蛋白質，如神經原纖維纏結，逐漸被發現，並慢慢形成路易體胰島的形狀。 最後，本節將確定結果：有多少蛋白質將決定是否會聚集以及它們對個體發揮什麼作用或功能。

雖然在細胞水平上改變分子途徑的途徑超出了藥物作用的範圍，但事實發揮了作用，因為它在分子途徑細胞的非常低的水平上發揮作用，使受抑制的細胞以某種方式發揮功能。 然而，劍橋大學研究人員的方法卻在科學知識中抹黑了一個電壓點：他們的研究證明了這些物質的有效性，這些物質拓寬了用於治癒一種蛋白質與另一種蛋白質纏結的Compound譜並解決了這個問題。

藥物發現的範式轉變

此外，如果異常是由某一程度的缺陷（單一基因表達異常）引起的，則結果將確定該疾病是否是多因素的。 首先，隨著對疾病的了解越來越多，可能會產生巨大的影響，但獲得的任何知識都可以應用於其他疾病。

當機器學習涉足藥物開發行業時，激情、情感和快速有效且經過驗證的速度可以結合在一起創造一個人。 當然，候選藥物將有許多新的機會來發現和測試其潛力。 因此，新的研究領域將會誕生，醫學和生物學領域的學術研究也會隨之增長。

然而，結核病的主要挑戰是治療效果，只有在充分利用這些藥物的作用階段才能發揮作用，這就產生了對一些有效藥物的需求，以最終結束該疾病。未來顯然將取代當前。 由於很快就會考慮通過醫學人工智慧研究來完成患者支持解決方案，從而通過更強大、更有效的藥物產生新的可治癒疾病，因此對此類技術的研究正在進行中。

當人工智慧可以篩選數十億種Compound時，它可能很快就會成為科學家的常用工具。 未來獨特的個性化醫療保健方法只能建立在人工智慧的基礎上，所以說實話，科學家最終將很難超越它。

這種情況可能會產生相反的影響，因為疏遠與藥物治療的結合可能會加劇現有的問題，導致帕金森病和其他痴呆症類型的疾病迅速發展。 劍橋大學的工程師和理科生的人工智慧實驗方法教會了他們如何揭示文字中隱藏的含義，並將科學知識應用到現代醫療保健系統中。

人工智慧顛覆性技術將為我們這些已經在與神經系統疾病的鬥爭中失敗的人們帶來希望，也給地球上因痛苦而死亡或為了止痛而自殺的人們帶來希望。

這個故事最初出現在《自然》雜誌上。