Os Pesquisadores da Universidade de Cambridge estão iluminando o caminho das gerações, utilizando as possibilidades da inteligência artificial para estabelecer um tratamento revolucionário que reorganiza o campo de diagnóstico e tratamento do Parkinson. Por outro lado, o processo inventado pela equipe de pesquisa do professor Michele Vendruscolo Yusuf Hamied, do Departamento de Química, foi muito semelhante às estratégias baseadas em IA utilizadas por um sistema de inteligência artificial (IA) que visava compostos que poderiam interferir na formação de fibrilas tau. Esses dois tipos de opções de agregados são referidos como o precipitador para iniciar a doença de Parkinson.
Descoberta acelerada de medicamentos
Já que o nosso modelo de entrevista atual tem sido baseado em métodos demorados e caros, que têm sido o assunto que gastou dinheiro, foi comprovado que os candidatos nossos que foram selecionados deste método tradicional serão discutidos. Entre seu gêmeo internacional, o Canadá emprega uma nova abordagem para triagem através do aprendizado de máquina, que conseguiu reduzir seu custo em mil vezes e, ao mesmo tempo, melhorar sua natureza demográfica.
O mundo reconhece que uma comunidade global de Parkinson pode usar o Grupo do Facebook simplesmente quando ocorre uma emergência, dado que se baseia no conceito de ‘sem fronteiras’, incluindo a localização como paciente.
Foi destacado que o número de idosos afetados pela doença só vai aumentar. Os dados referidos como este refletem o que a OMS mencionou no último relatório. De acordo com os casos relatados em 2020, o número de pessoas que vai crescer para sofrer dessa doença, especialmente 18 milhões, deve dobrar até 2040. A mortalidade pela doença pode ser alta e o número de mortes pode se tornar horrendo.
O obstáculo básico da medicina prevalente na busca pela solução definitiva para a doença utilizando a investigação em pesquisa clínica é ou terminar a doença ou pelo menos encurtar sua vida. Tendo isso em mente, as técnicas de IA seriam geralmente mais rápidas e economizariam tempo do que as metodologias convencionais de descoberta de medicamentos, já que o sucesso da revolução até mesmo cancelará a história.
Triagem alimentada por IA
Sánchez-Moreno et al. mostraram que essa abordagem se baseia principalmente no ML assistido por síntese (SAML), alimentado por duas bibliotecas consolidadas de moléculas de vários tamanhos e estruturas. A abordagem que TFM pode estar lidando é muito nova, contribuindo para o fato de que poderia revelar apenas 5 substâncias ativas. Ao mesmo tempo, o restante não pode ser demonstrado usando outro método.
É ilimitado, então cientistas funcionais são a chave para entender tudo. Desta vez, durante a sessão de treinamento, o modelo refinou automaticamente seu procedimento de seleção para que apenas os compostos mais poderosos permanecessem classificados. Estes eram todos tiros apontados para o gráfico que os colocou no topo do campo.
Tudo começou com o Parkinson! Infelizmente, as causas permanecem desconhecidas; uma grande proteína, como emaranhados neurofibrilares, foi gradualmente detectada, tomando lentamente a forma de ilhas de corpos de Lewy. Por fim, esta seção determinará o resultado: quantas proteínas determinarão se haverá ou não agregação e qual papel ou função elas desempenham em um indivíduo.
Embora esteja fora do escopo do efeito do medicamento alterar o caminho das vias moleculares no nível celular, o fato se encaixa bem, já que funciona no nível mais baixo das vias moleculares das células que tornam uma célula deprimida funcional de alguma forma. No entanto, a abordagem dos pesquisadores da Universidade de Cambridge escureceu um ponto de tensão no conhecimento científico: sua pesquisa demonstrou a eficácia das substâncias, que ampliam o espectro de compostos usados para curar o emaranhado de uma proteína com outra e resolver esse problema.
Uma mudança de paradigma na descoberta de medicamentos
Além disso, se a anormalidade resultar de um grau defeituoso (uma anormalidade de expressão de gene único), os resultados determinarão se a doença é multifatorial ou não. Primeiro, à medida que as doenças forem melhor compreendidas, grandes efeitos podem ser alcançados, mas qualquer conhecimento obtido pode ser aplicado a outras doenças.
Quando a aprendizagem de máquina está envolvida na indústria de desenvolvimento de medicamentos, a paixão, as emoções e a rápida eficácia comprovada podem ser aproveitadas juntas para criar uma pessoa. Certamente, os candidatos a medicamentos teriam muitas oportunidades inovadoras para encontrar e testar seu potencial. Portanto, novas áreas de pesquisa serão criadas e o crescimento resultante de estudos acadêmicos em medicina e biologia será notado.
No entanto, o principal desafio com a tuberculose é a eficácia do tratamento, que está apenas na fase de usar o propósito completo de quão eficazes esses medicamentos são, e isso dá origem à demanda por medicamentos eficazes que encerrarão a doença no futuro, o que obviamente substituirá o atual. As soluções de suporte ao paciente que serão realizadas com pesquisas sobre IA na medicina, que darão origem a novas doenças curáveis através de medicamentos mais poderosos e eficazes, estão sendo consideradas em breve, e as pesquisas sobre essas tecnologias estão em andamento.
Quando a IA pode filtrar bilhões de compostos químicos, em breve pode se tornar uma ferramenta comum para os cientistas. A abordagem futura de cuidados de saúde distintamente individualizados só pode ser construída sobre a base da IA, então, honestamente, os cientistas terão dificuldade em superá-la eventualmente.
A situação poderia ter impactos opostos, já que a combinação de alienação com medicação pode agravar os problemas existentes, levando ao desenvolvimento voraz da doença conhecida como doença de Parkinson e outros tipos de demência. A abordagem experimental de IA da Universidade de Cambridge por engenheiros e estudantes de ciências ensinou-os a descobrir o significado oculto das escrituras e adaptar o conhecimento científico ao sistema de saúde moderno.
As tecnologias disruptivas de IA darão esperança a nós que já perdemos nossa luta contra doenças neurológicas e também a outras pessoas que estão morrendo no planeta devido à angústia que sofrem ou que se matam para parar sua dor.