AI是复杂疾病基因的“代码书”

《科学技术日报》，北京，6月13日（张·梅格兰记者）西北大学团队开发了一个计算工具，可以从有限的基因表达数据中提取重要信息，并识别多种复杂疾病背后的多种斑点组合。技术基于人工智能（AI），为将来的精密医学和药物开发提供了强大的工具。这项研究工作发表在美国国家科学院的最后几分钟。许多疾病取决于多个基因的联合作用，而不是简单的“不良”基因。这个复杂的基因网络使科学家难以确切确定哪些基因的组合会引起疾病。为了应对这一挑战，团队开发了一种名为TWAVE的新模型。该模型使用生成的AI技术来模拟Expressgene和病态状态，这与表型变化的基因活性变化相对应。除了识别人口参与该疾病发展的基因NS，我们还使用优化算法来确定重要的遗传变化，这些变化更可能引起细胞状态过渡。当前，广泛使用的基因组关联研究（GWAS）主要是寻找与特定特征相关的个体基因，但缺乏检测多个基因之间协同作用的统计能力。 TWAVE不取决于基因本身的序列，而是关注基因表达的水平。该团队使用临床试验数据来训练模型，以允许他们识别代表健康或病态状况的表达概况。对于某些基因，他们结合了实验数据以观察网络中这些基因的影响，这使他们可以找到与疾病相关的基因基因的更精确的基因。该方法具有几个优点。通过避免基因测序提出的隐私问题，基因表达自然意味着环境的影响Al因素，使该模型可以间接反映外部因素的作用。为了验证真正的TWAVE应用程序益处，设备在几种复杂疾病中进行了测试。结果是该方法不仅成功地识别已知的致病基因，而且还允许发现几种以现有方式忽略的新基因。更重要的是，它表明，同一疾病可能是由不同人群的基因组合引起的。这一发现为基于个体患者的机制实现了个性化治疗的未来实现提供了理由。 [编辑圈]在生命科学领域，人工智能正在成为破译复杂疾病背后遗传组合代码的重要工具。科学家很难使用传统方法来解决多基因协同作用的致病机制。人工智能技术的优势OGY是，它适合通过分析大型基因组和临床数据分析多基因组合和疾病之间的隐藏关系。科学研究的这种进步不仅为人类对疾病性质提供了更深入的了解，而且还为早期诊断和对疾病的个性化治疗提供了强有力的支持。这意味着人工智能正在促进前药物中的加速到达。