Публікації

Посилання на презентацію

https://www.canva.com/design/DAEYR4yiI6g/CTkFeuZM9V4tTVy4Dsm8pg/view?utm_content=DAEYR4yiI6g&utm_campaign=designshare&utm_medium=link&utm_source=publishpresent

Інфографіка

Зображення
 

Посилання на відео:

1.  https://youtu.be/okqTz8GLfa4 2.  https://youtu.be/PhUwvnSnKug 3.  https://youtu.be/mQi-C9F6fmQ

Google Фото і Google Форма

https://photos.app.goo.gl/JYvfxb4HEwewb9GG6 (Google Фото) https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSfp_xg4coghciXyXW16tQBr4foI6cI6lD2GocXqlufyKAYkLg/viewform?usp=sf_link (Google  Форма)

ШІ поліпшує редагування генів

Зображення
Кластеризовані регулярно переміщені короткі паліндромні повтори (CRISPR), зокрема система CRISPR-Cas9 для редагування генів, – це великий стрибок у нашій здатності ефективно редагувати  ДНК . Ця методика спирається на короткі направляючі РНК (sgRNA) для націлювання та редагування конкретного місця ДНК. Але РНК може відповідати декільком місцям розташування ДНК – і це може призвести до  непередбачуваних побічних ефектів . Ретельний підбір керівної РНК з найменш небезпечними побічними ефектами є  головним вузьким місцем  у застосуванні системи CRISPR.     Застосування штучного інтелекту в медицині може значно прискорити розробку направляючої РНК для кожної області людської ДНК а також сприятиме розвитку генотерапії. 

Штучний інтелект в медицині: швидка розробка ліків

Зображення
  Розробка ліків – досить дорогий процес. Багато аналітичних процесів, що беруть участь у розробці ліків, можна зробити ефективнішими за допомогою машинного навчання. Це має потенціал позбавити років роботи та вивільнити сотні мільйонів інвестицій.  ШІ вже успішно застосовується на всіх 4 основних етапах розробки ліків:  Етап 1: Визначення цілей для втручання Етап 2: виявлення ефективних ліків Етап 3: прискорення клінічних випробувань Етап 4: пошук біомаркерів для діагностики захворювання Етап 1: Визначення цілей для втручання Першим кроком у розробці ліків є розуміння джерел біологічного походження захворювання, а також механізмів його резистентності. Тоді вам доведеться визначити хороші мішені (як правило, білки) для лікування захворювання.  Алгоритми машинного навчання дозволяють легше проаналізувати всі наявні дані та, навіть, навчитись автоматично визначати цільові білки.  Етап 2: Знайти ефективне лікарство Далі потрібно знайти...