新的加密系統(tǒng)可以讓制藥公司和學(xué)術(shù)實(shí)驗(yàn)室共同合作，更快地開發(fā)新的藥物,而不會向競爭對手透露任何機(jī)密數(shù)據(jù)。
該計(jì)算系統(tǒng)的核心是一種稱為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人工智能程序。AI研究哪些藥物與人體內(nèi)的各種蛋白質(zhì)相互作用以預(yù)測新的藥物蛋白質(zhì)相互作用的信息。
更多的培訓(xùn)數(shù)據(jù)產(chǎn)生了更聰明的人工智能，這在過去是一個(gè)挑戰(zhàn)，因?yàn)樗幬镩_發(fā)人員通常不會因知識產(chǎn)權(quán)問題而共享數(shù)據(jù)。研究人員在10月19日的“ 科學(xué)”雜志上報(bào)告說，新系統(tǒng)允許人工智能將數(shù)據(jù)眾包，同時(shí)保持信息的私密性，從而鼓勵(lì)合作伙伴加快藥物開發(fā)。
確定新的藥物蛋白質(zhì)相互作用可以揭示各種疾病的潛在新療法。或者它可以揭示藥物是否與非預(yù)期的蛋白質(zhì)靶標(biāo)相互作用，這可能表明藥物是否可能引起特殊的副作用，匹茲堡大學(xué)的計(jì)算生物學(xué)家Ivet Bahar說，他沒有參與這項(xiàng)工作。
在新的AI培訓(xùn)系統(tǒng)中，從研究組匯集的數(shù)據(jù)在多個(gè)服務(wù)器之間進(jìn)行分配，每個(gè)服務(wù)器的所有者看到的似乎只是隨機(jī)數(shù)?！斑@就是加密魔法發(fā)生的地方，”位于夏洛茨維爾的弗吉尼亞大學(xué)的計(jì)算機(jī)科學(xué)家大衛(wèi)吳說，他沒有參與這項(xiàng)工作。雖然沒有個(gè)體參與者能夠看到組成訓(xùn)練集的數(shù)百萬種藥物蛋白質(zhì)相互作用，但是服務(wù)器可以共同使用該信息來教導(dǎo)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來預(yù)測先前看不見的藥物蛋白質(zhì)組合的相互作用。
“這項(xiàng)工作具有遠(yuǎn)見卓識，”伊利諾伊大學(xué)厄巴納香檳分校的計(jì)算機(jī)科學(xué)家簡鵬說?！拔艺J(rèn)為它將為生物醫(yī)學(xué)合作的未來奠定基礎(chǔ)?！?/p>
麻省理工學(xué)院計(jì)算生物學(xué)家Bonnie Berger及其同事Brian Hie和Hyunghoon Cho通過在大約140萬個(gè)藥物蛋白質(zhì)對上訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來評估他們系統(tǒng)的準(zhǔn)確性。這些對中的一半來自已知藥物蛋白質(zhì)相互作用的STITCH數(shù)據(jù)庫; 另一半包含不相互作用的藥物蛋白質(zhì)對。當(dāng)顯示已知相互作用或不相互作用的新藥物蛋白質(zhì)對時(shí)，AI選擇哪些組以95％的準(zhǔn)確度相互作用。
為了測試該系統(tǒng)是否能夠識別迄今未知的藥物蛋白質(zhì)相互作用，Berger團(tuán)隊(duì)隨后在近200萬個(gè)藥物蛋白質(zhì)對上訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：已知相互作用的整個(gè)STITCH數(shù)據(jù)集，以及相同數(shù)量的非相互作用對。經(jīng)過充分培訓(xùn)的人工智能建議進(jìn)行了幾次以前從未報(bào)告或已報(bào)告但未在STITCH數(shù)據(jù)庫中進(jìn)行的互動。
例如，AI鑒定了雌激素受體蛋白與開發(fā)用于治療乳腺癌的藥物（稱為屈洛昔芬）之間的相互作用。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)還發(fā)現(xiàn)了白血病藥物伊馬替尼與蛋白質(zhì)ErbB4之間從未見過的相互作用，該蛋白質(zhì)被認(rèn)為與不同類型的癌癥有關(guān)。研究人員證實(shí)這與實(shí)驗(yàn)室實(shí)驗(yàn)相互作用。
該安全計(jì)算網(wǎng)絡(luò)還可以鼓勵(lì)在藥物開發(fā)之外的領(lǐng)域中的更多協(xié)作。彭說，醫(yī)院可以分享機(jī)密健康記錄，以培訓(xùn)預(yù)測患者預(yù)后或設(shè)計(jì)治療策略的人工智能項(xiàng)目。
“無論什么時(shí)候你想研究大量的人的行為，基因組學(xué)，醫(yī)療記錄，法律記錄，財(cái)務(wù)記錄,任何對隱私敏感的東西，這些技術(shù)都非常有用，”吳說。
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