人工智能在识别阿尔茨海默病组合疗法的作用
Feixiong Cheng1, Zhendong Sha2, Yadi Zhou2
1Cleveland Clinic Genome Center, Cleveland Clinic Research, Cleveland Clinic, Cleveland, OH 44195, USA; Department of Genomic Medicine, Cleveland Clinic Research, Cleveland Clinic, Cleveland, OH 44195, USA; Department of Molecular Medicine, Cleveland Clinic Lerner College of Medicine, Case Western Reserve University, Cleveland, OH 44195, USA.
人工智能 (AI) 为设计针对阿尔茨海默病 (AD) 和相关痴呆症 (AD/ADRD) 的有效药物组合提供了一种强大的方法. 人工智能可以合成复杂的数据,以加快新疗法的发现,解决关键的未满足需求.
科学领域:
- 神经科学是一个神经科学.
- 药理学 药理学是指药理学的学科.
- 数据科学数据科学数据科学
背景情况:
- 全球阿尔茨海默病 (AD) 和与AD相关的痴呆症 (AD/ADRD) 的患病率正在增加,尽管有大量的研究投资.
- 对于AD/ADRD有效的疾病修饰疗法存在大量未满足的需求.
研究的目的:
- 为应用数据科学和人工智能 (AI) 来合理设计AD/ADRD药物组合提供批判性观点.
- 探索人工智能的潜力,以改变治疗发展和解决治疗差距.
主要方法:
- 检查AI在AD/ADRD治疗发现中的当前和未来能力.
- 确定人工智能如何通过合成各种生物医学数据 (临床试验,多omics,现实世界数据) 来增强药物组合开发.
- 探索AI在优先考虑药物组合和估计临床效果大小方面的实用性.
主要成果:
- 人工智能可以合成大量的AD/ADRD数据,包括多omics和现实世界患者数据.
- 由人工智能驱动的网络医学可以优先考虑针对AD/ADRD共同病理的药物组合.
- 人工智能可以帮助优先考虑潜在的药物组合方案,并估计临床效果的大小.
结论:
- 人工智能为加速AD/ADRD药物组合的合理设计提供了巨大的潜力.
- 多学科合作对于利用人工智能工具来解决AD/ADRD治疗差距至关重要.
- 在将人工智能驱动的治疗策略转化为AD/ADRD的临床实践方面仍然存在挑战.
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