{"id":1500,"date":"2022-10-23T18:16:01","date_gmt":"2022-10-23T18:16:01","guid":{"rendered":"https:\/\/schloss-apotheke-kuemmersbruck.de\/produkte\/?p=1500"},"modified":"2022-10-23T18:25:43","modified_gmt":"2022-10-23T18:25:43","slug":"ein-modell-der-kuenstlichen-intelligenz-kann-die-reaktion-einer-person-auf-ein-neues-medikament-genau-vorhersagen","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/schloss-apotheke-kuemmersbruck.de\/produkte\/ein-modell-der-kuenstlichen-intelligenz-kann-die-reaktion-einer-person-auf-ein-neues-medikament-genau-vorhersagen\/","title":{"rendered":"Ein Modell der k\u00fcnstlichen Intelligenz kann die Reaktion einer Person auf ein neues Medikament genau vorhersagen"},"content":{"rendered":"

Der Weg von der Entdeckung eines potenziellen therapeutischen Wirkstoffs bis zu seiner Zulassung durch die Aufsichtsbeh\u00f6rden als neues Medikament kann mehr als 10 Jahre dauern und mehr als 1 Milliarde US-Dollar kosten.<\/h4>\n

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Ein Forschungsteam des CUNY Graduate Center<\/a> hat ein k\u00fcnstliches Intelligenzmodell entwickelt, das die Genauigkeit erheblich verbessern und Zeit und Kosten des Arzneimittelentwicklungsprozesses reduzieren kann.<\/p>\n

Wie in einem k\u00fcrzlich in Nature Machine Intelligence ver\u00f6ffentlichten Artikel beschrieben, kann ein neues Modell namens CODE-AE Kandidatenmedikamente ausw\u00e4hlen und ihre Wirksamkeit beim Menschen genau vorhersagen. In Studien konnte das neue Modell mehr als 9.000 Patienten mit personalisierter Medizin identifizieren, die theoretisch f\u00fcr ihre Krankheit wirksam sein k\u00f6nnten. Die Forscher erwarten, dass das neue Modell die Entwicklung und Entdeckung neuer Medikamente deutlich beschleunigen wird.<\/p>\n

Die genaue und zuverl\u00e4ssige Vorhersage der Reaktion eines Patienten auf die Verwendung einer neuen chemischen Verbindung ist entscheidend f\u00fcr die Identifizierung einer sicheren und wirksamen Behandlung und die Auswahl eines Medikaments f\u00fcr einen bestimmten Patienten. Es ist jedoch nicht m\u00f6glich, die Wirksamkeit dieser Medikamente direkt am Menschen vorab zu testen. Zell- oder Gewebemodelle werden oft als Ersatz f\u00fcr den menschlichen K\u00f6rper verwendet, um die therapeutische Wirkung eines Molek\u00fcls zu bewerten. Leider korreliert die Wirkung eines Medikaments auf ein Krankheitsmodell oft nicht mit der Wirksamkeit und Toxizit\u00e4t des Medikaments bei Patienten. Diese Wissensl\u00fccke ist ein Hauptgrund f\u00fcr die hohen Kosten und die geringe Produktivit\u00e4t der Entwicklung neuer Medikamente.<\/p>\n

Unser neues maschinelles Lernmodell kann das Problem der \u00dcbertragung von Daten von Krankheitsmodellen auf Menschen l\u00f6sen. CODE-AE verwendet biologisches Design und j\u00fcngste Fortschritte, die durch maschinelles Massenlernen inspiriert sind. Zum Beispiel verwendet eine seiner Komponenten die gleiche Technik, um tiefe falsche Bilder zu erzeugen.”<\/p>\n

Lei Xie, Professor f\u00fcr Informatik, Biologie und Biochemie am CUNY Graduate Center und Hunter College.<\/p><\/blockquote>\n

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Wie You Wu, Ph.D., vom CUNY Graduate Center feststellte, k\u00f6nnte das neue Modell eine L\u00f6sung f\u00fcr das Problem bieten, dass gen\u00fcgend Patientendaten f\u00fcr ein verallgemeinertes maschinelles Lernmodell vorhanden sind. \u201eObwohl mehrere Methoden entwickelt wurden, um mithilfe des Zelllinien-Screenings das klinische Ansprechen vorherzusagen, sind ihre Ergebnisse aufgrund von Inkonsistenzen und Unterschieden in den Daten unzuverl\u00e4ssig\u201c, betonte Yu Wu. “CODE-AE kann interne biologische Signale hervorheben, die durch Rauschen und andere Faktoren maskiert sind, wodurch das Problem von Dateninkonsistenzen effektiv beseitigt wird.”<\/p>\n

Folglich verbessert CODE-AE die Genauigkeit und Zuverl\u00e4ssigkeit von hochmodernen patientenspezifischen Vorhersagen des Ansprechens auf Arzneimittel, die ausschlie\u00dflich auf Zelllinieninteraktionen basieren.<\/p>\n

Die n\u00e4chste Aufgabe des Forschungsteams ist es, mit CODE-AE eine Methode zu entwickeln, mit der sich Konzentration und Stoffwechselwirkung neuer Medikamente im menschlichen K\u00f6rper zuverl\u00e4ssig vorhersagen lassen. Die Wissenschaftler fanden auch heraus, dass das KI-Modell besser verwendet werden k\u00f6nnte, um Nebenwirkungen von Medikamenten bei der Anwendung beim Menschen genau vorherzusagen.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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