19:50 2023-03-28
science - citeste alte articole pe aceeasi tema
Comentarii Adauga Comentariu
_ Avansarea descoperirii medicamentelor prin tehnici de învățare multitask
_ Avansarea descoperirii de medicamente prin învățarea multitask tehnici
O echipă de cercetători de la Institutul de Știință și Tehnologie Skolkovo, Universitatea din Viena și Universitatea de Știință și Tehnologie Sirius a publicat un studiu în Journal of Computer-Aided Molecular Design care prezintă linii directoare pentru îmbunătățirea procesului de descoperire a medicamentelor prin utilizarea tehnicilor de învățare multitask.
În universități, studenții urmează adesea cursuri conexe, cum ar fi fizică și matematică, ceea ce duce la o mai bună înțelegere a ambelor materii. În mod similar, învățarea unei limbi noi este mai ușoară pentru cei care au deja experiență cu limbile, în special cu cele înrudite. Același principiu se aplică învățării automate, unde o rețea neuronală poate înțelege mai bine mai multe „subiecți” dacă le învață simultan. Având în vedere că rețelele neuronale sunt una dintre cele mai bune abordări pentru prezicerea proprietăților biologice ale noilor compuși chimici, se pune întrebarea: Cum putem ajuta o rețea neuronală să învețe și să prezică simultan proprietățile compușilor chimici în relație cu mai multe ținte biologice?
Cercetătorii au analizat trei seturi de date în acest scop: un set de date cu informații despre activitatea antivirală a moleculelor și două seturi de date cu informații despre impactul moleculelor asupra diferitelor proteine din corpul nostru. Seturile de date au variat în ceea ce privește caracterul complet al informațiilor despre fiecare proteină sau virus. În timpul studiului, oamenii de știință au descoperit că adăugarea de date la setul de date este o metodă eficientă pentru îmbunătățirea acurateței predicțiilor. Mai mult, ei au demonstrat că cu cât setul de date original este mai informativ, cu atât mai vizibilă această îmbunătățire. În urma acestei lucrări, echipa de cercetare a pregătit un set de recomandări pentru utilizarea tehnologiei de îmbogățire a datelor pentru îmbunătățirea calității și stabilității predicțiilor, precum și metode de evaluare obiectivă a îmbunătățirii obținute.
„Învățare multitask”. este utilizat pe scară largă în multe domenii științifice. Deloc surprinzător, este aplicat din ce în ce mai mult pentru dezvoltarea de noi medicamente. Cu toate acestea, potențialul acestei abordări nu a fost încă pe deplin explorat, prezentându-ne numeroase sarcini nerezolvate", autorul principal al studiului, Skoltech. Ph.D. candidata Ekaterina Sosnina, notează. „Am fost inspirați de posibilitatea de a folosi învățarea multitask pentru a dezvolta noi candidați la medicamente și am căutat modalități de a îmbunătăți această abordare. Urmând recomandările noastre, cercetătorii în descoperirea medicamentelor vor îmbunătăți acuratețea predictivă a modelelor lor și vor accelera identificarea de noi candidați la medicamente. „
Comentarii:
Adauga Comentariu