AI助力突破:17000种疾病候选药发现
创始人
2024-10-21 17:25:43
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哈佛科学家近日开发出一种名为TxGNN的AI模型,该模型利用零样本学习技术识别现有药物的新用途,特别针对罕见疾病的治疗缺口。与同类AI模型相比,TxGNN在识别候选药物方面平均提升近50%,预测禁忌症准确率也高出35%。这是首个专为罕见病及无药可治病症候选药物识别而设计的方法,已在Nature Medicine上发表。

TxGNN基于图神经网络(GNN),通过分析大型医学数据集中的复杂关系,包括疾病、药物和蛋白质信息,预测药物对特定疾病的影响。它不仅能利用已知的药物与疾病关系,还能通过医学知识图谱预测任何给定疾病的潜在治疗药物,为超过17000种疾病提供了候选药物建议。

实验结果显示,TxGNN在零样本环境下显著优于其他方法,治疗预测准确率提升高达19%,禁忌症预测也表现出色。其独特的解释模块通过多跳路径展示药物与疾病间的潜在联系,提高了模型的可解释性和信任度。

哈佛医学院的Marinka Zitnik教授表示,TxGNN有望为罕见病患者带来新的治疗方案,特别是在药物研发难度大、成本高的背景下,该模型能显著减少开发时间和成本。全球超过3亿人受罕见病影响,而TxGNN的出现为这些患者带来了希望,有望加速药物发现进程,使更多罕见病患者“有药可用”。

(综合财中社内容)

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