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人工智能進軍基因檢測市場

2019年05月30日 栏目:生活

冠心病的临床特点冠心病的预防和治疗冠心病的运动治疗  据加拿大《环球邮报》报道,在利用机器学习检测DNA(脱氧核糖核酸)中的致病突变十多年后
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  据加拿大《环球邮报》报道,在利用机器学习检测DNA(脱氧核糖核酸)中的致病突变十多年后,加拿大多伦多大学生物医学工程教授布伦丹弗雷近日成立了深基因组学公司,准备将其团队开发的新技术推向市场。

  弗雷將深基因組學技術比喻成基因突變領域的谷歌搜索:研究人員可對一個DNA序列進行查詢,系統將鑒別出突變,并告知這些突變將會導致什么疾病及致病原因。該系統采用的正是人工智能研究的一個分支深度學習技術。

  目前,基因检测市场正在以每年翻番的速度蓬勃发展。麦肯锡公司预测,2018年基因检测市场的价值将达到80亿美元。虽然深基因组学公司并不是首家提供突变分析服务的企业,但弗雷表示,其竞争对手提供的服务内容不够丰富,他们一次只分析一个核苷酸,寻找一个特定核苷酸和一种疾病之间的关联性,但关联性并不意味着突变一定会引发疾病。弗雷团队并不训练其系统来预测疾病,而是通过测量细胞内的内容物(如特定蛋白浓度等指标),将细胞系统作为一个整体得出终结论。

  弗雷解释说,他们开发的系统不是将突变与疾病一一对应,而是会学习这种突变所带来的问题。因为突变在蛋白水平可能会引发某种疾病,而蛋白水平的降低才能导致这种疾病。这对诊断来说是非常有价值的,如此设计出的靶向突变的药物才会真正起效。

  通常的基因组学诊断程序是:实验室从患者身上进行DNA采样,通过连续测定检查是否存在与癌症相关的典型突变;然后,诊断医师会将这些基因突变与已知的实例进行比对;,医生会根据上述信息提出疗程建议。但有时第二个步骤会失效,因为诊断医师可能会遇到一个未知的新突变。这可能会导致并发症,并延误正确的治疗。

  而深基因组学公司的系统可帮助诊断医生弄清这些神秘突变,因此治疗可得以继续。系统允许诊断者更快地生成报告,并给出全新水平的信息来弄清问题的症结。

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