利用人工智能发现已知药物的新用途

据ScienceDaily消息，科学家们开发了一种机器学习的方法，该方法可以处理大量数据，以帮助开发现有药物的新用途，改善非处方疾病的预后。

这项工作的目的是加快药物再利用的进程。该研究主要为俄亥俄州立大学的研究人员，他们将庞大的患者护理相关数据与强大的计算机功能相结合。

尽管这项研究的重点是为预防冠心病患者心力衰竭和中风而提议的药物的新用途，但它具有灵活性-可以应用于大多数疾病。

该研究2021年1月4日发表在《 Nature Machine Intelligence》上。

重新调整药物用途是一项有吸引力的追求，因为它可以降低药物的安全风险，并大大减少将药物投入临床使用所需的时间。

随机临床试验是确定药物对疾病有效性的金标准，但是研究者指出，机器学习可以解释大量人群中成百上千的人体差异，这可能会影响药物在体内的工作方式。这些因素或混杂因素，从年龄，性别和种族到疾病的严重程度以及其他疾病的存在，在该框架所基于的深度学习计算机算法中充当参数。

该信息来自“真实证据”，这是关于通过电子医疗记录或保险索赔和处方数据捕获的数百万患者的纵向观察数据。

研究者说：“现实世界的数据有这么多混杂因素。这就是我们必须引入能够处理多个参数的深度学习算法的原因。”

在新药研发中心，常需要进行细胞水平的药物筛选，这时细胞需要无外源小分子的培养体系，因而也要用透析胎牛血清

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