# Un modèle d'IA a été formé pour traiter les maladies de Parkinson et d'Alzheimer.
Des chercheurs de l'école de médecine de Harvard ont présenté un modèle d'IA capable d'identifier des combinaisons précises de gènes et de médicaments pour inverser des états pathologiques dans les cellules humaines.
Le système PDGrapher est conçu pour lutter contre certains des défis les plus difficiles de la médecine - les maladies neurodégénératives comme la maladie de Parkinson et d'Alzheimer, ainsi que des états rares tels que la dystonie-parkinsonisme liée à l'X.
Contrairement aux outils de calcul traditionnels qui enregistrent des corrélations, PDGrapher prédit des paires « gène-médicament » pour restaurer la fonction normale des cellules et fournit des explications mécanistes sur la manière dont ces interventions peuvent fonctionner.
Historiquement, le processus de développement de médicaments a été lent, coûteux et plein d'imprécisions. Un modèle d'IA peut accélérer les délais et réduire les coûts, tout en montrant de nouvelles voies thérapeutiques.
L'équipe de Harvard a commencé à tester PDGrapher sur des ensembles de données biologiques réels. Les premiers résultats montrent que le système est capable d'identifier des combinaisons prometteuses de gènes et de médicaments qui correspondent à des interventions thérapeutiques connues. Il définit également de nouvelles paires, encore non confirmées en laboratoire.
Si l'efficacité est prouvée dans des essais cliniques, cette approche pourrait aider la médecine à passer de schémas de traitement universels à des schémas personnalisés, basés sur la biologie unique de chaque patient.
Rappelons qu'en juin, un médicament créé par intelligence artificielle a montré des signes d'efficacité dans le traitement d'une grave maladie pulmonaire.
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Le modèle d'IA a été formé pour traiter les maladies de Parkinson et d'Alzheimer.
Des chercheurs de l'école de médecine de Harvard ont présenté un modèle d'IA capable d'identifier des combinaisons précises de gènes et de médicaments pour inverser des états pathologiques dans les cellules humaines.
Le système PDGrapher est conçu pour lutter contre certains des défis les plus difficiles de la médecine - les maladies neurodégénératives comme la maladie de Parkinson et d'Alzheimer, ainsi que des états rares tels que la dystonie-parkinsonisme liée à l'X.
Contrairement aux outils de calcul traditionnels qui enregistrent des corrélations, PDGrapher prédit des paires « gène-médicament » pour restaurer la fonction normale des cellules et fournit des explications mécanistes sur la manière dont ces interventions peuvent fonctionner.
Historiquement, le processus de développement de médicaments a été lent, coûteux et plein d'imprécisions. Un modèle d'IA peut accélérer les délais et réduire les coûts, tout en montrant de nouvelles voies thérapeutiques.
L'équipe de Harvard a commencé à tester PDGrapher sur des ensembles de données biologiques réels. Les premiers résultats montrent que le système est capable d'identifier des combinaisons prometteuses de gènes et de médicaments qui correspondent à des interventions thérapeutiques connues. Il définit également de nouvelles paires, encore non confirmées en laboratoire.
Si l'efficacité est prouvée dans des essais cliniques, cette approche pourrait aider la médecine à passer de schémas de traitement universels à des schémas personnalisés, basés sur la biologie unique de chaque patient.
Rappelons qu'en juin, un médicament créé par intelligence artificielle a montré des signes d'efficacité dans le traitement d'une grave maladie pulmonaire.