使用疾病相关基因指纹来反映特定疾病的“内在痕迹”,并且使用基因集合富集分析(GSEA)来评估化合物对疾病的潜在疗效。研究人员将这种方法和模型称为基于深度学习的药效预测系统,中文名为灵素系统。在预测基因表达变化部分,系统可以准确的预测新分子对转录组造成的影响,测试组预测平均相关性达到0.74,分布峰值为0.90 (图3)。
近日,北京大学国际癌症学院谢正伟团队在Nature Biotechnology期刊发表论文,开发了名为灵素系统(DLEPS)的药效预测系统,能够通过基因指纹和深度学习预测化合物治疗疾病的效果(论文解读见下文)。 谢正伟于2016年开始在北京大学建立独立实验室,开展AI...
《生物世界》借此机会专访了谢正伟博士,对灵素系统和AI制药领域的问题展开了深入交流,谢正伟博士表示,自己的初衷是研发延长寿命的药物,而灵素系统正是其中的关键工具。以下是访谈内容以及对该论文的解读。 人工智能作为一种新兴的颠覆性技术,正在逐步释放着科技革命和产业变革积蓄的巨大能量,并深刻改变了人类生产生活方式...
2021年6月17日,Nature Biotechnology在线发表了题目为 “Prediction of drug efficacy fromtranscriptional profiles with deep learning”的科研论文,揭示了一种基于基因指纹和深度学习的药效预测系统(DLEPS,中文名灵素系统)在创新药物研发中的应用...
近日,北京大学国际癌症学院谢正伟团队在Nature Biotechnology期刊发表论文,开发了名为灵素系统(DLEPS)的药效预测系统,能够通过基因指纹和深度学习预测化合物治疗疾病的效果(论文解读见下文)。 谢正伟于2016年开始在北京大学建立独立实验室,开展AI新药算法和抗衰老研究,并于2018年创立了AI制药公司亿药科技(GigaCeuticals),通...
2021年6月17日,亿药科技在Nature Biotechnology(影响因子36.6)在线发表了题目为“Prediction of drug efficacy from transcriptional profiles with deep learning”的科研论文,揭示了一种基于基因指纹和深度学习的药效预测系统(DLEPS,灵素系统)在创新药物研发中的应用。
和传统的基于靶点的方法相比,灵素系统更加灵活,仅基于基因指纹就可预测候选分子,可以在复杂疾病上得到更好药效的化合物,更快的找到工具分子,然后通过倒推的方式发现疾病的新靶点,从而实现在药效预测和靶点上开发双管齐下、同步进行。在文章涉及的三个实例中,作者先是发现了紫苏烯可以显著降低尿酸水平,然后发现它作用在...
和传统的基于靶点的方法相比,灵素系统更加灵活,仅基于基因指纹就可预测候选分子,可以在复杂疾病上得到更好药效的化合物,更快的找到工具分子,然后通过倒推的方式发现疾病的新靶点,从而实现在药效预测和靶点上开发双管齐下、同步进行。在文章涉及的三个实例中,作者先是发现了紫苏烯可以显著降低尿酸水平,然后发现它作用在...
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