人工智能如何助力疾病检测与加速医疗突破
发布于3天前
随着人工智能在解码DNA、追踪病原体及加速药物研发中扮演日益重要的角色，实际能力与过度宣传之间的界限往往模糊不清。莱斯大学（Rice University）专家能提供基于技术的清晰视角，阐明这些工具如何切实推进疾病检测、公共卫生准备及治疗设计。
图片来源：莱斯大学
由莱斯大学肯·肯尼迪研究所（Ken Kennedy Institute）支持的AI2Health研究集群，汇聚了计算生物学、机器学习和系统生物学领域的专家，致力于开发人工智能驱动的解决方案，以应对人类健康与健康治理中的关键挑战。AI2Health是肯·肯尼迪研究所内12个研究集群之一，旨在弥合院系专业知识鸿沟，推动负责任的人工智能与计算发展。
除推进基础研究外，AI2Health成员及合作者专注于构建实用的、受生物启发的人工智能工具，使复杂数据更易于解读与应用。其方法可广泛应用于人类健康多个领域，专家知识亦能助力公共讨论，为以下议题提供背景：
- 基于DNA的建模预测阿尔茨海默病等复杂疾病
- 传染病追踪与疫情缓解的病原体监测
- 通过计算分析提升癌症检测与靶向治疗
- 人工智能加速疫苗与药物设计
以下是可提供背景知识、解释当前研究趋势或解答专业问题的莱斯大学专家：
公共卫生领域的生物安全与生物监测
- 托德·特兰根（Todd Treangen）专注于计算方法以支持公共卫生行动（如快速疫情响应）。其实验室开发机器学习算法及开源软件，帮助科学家快速识别合成DNA和宏基因组数据中的有害病原体，应对生物安全与传染病监测的新挑战。特兰根是AI2Health集群的首席研究员。
解码健康与疾病的多组学方法
- 维姬·姚（Vicky Yao）开发机器学习与统计方法分析大规模生物数据集，提取关键见解。其工作强调可解释性与数据整合，以揭示癌症和阿尔茨海默病等复杂疾病的分子机制。
基因组学与宏基因组学的人工智能应用
- 圣地亚哥·塞加拉（Santiago Segarra）运用人工智能与高级数学模型解读复杂生物数据，重点研究基因组和宏基因组数据集的图机器学习方法。其研究为理解大规模生物系统及蛋白质互作、基因组织和微生物生态的复杂网络提供基础工具。
生物医学创新的计算生物物理学
- 伊万·科卢扎（Ivan Coluzza）作为计算生物物理学家，采用基于物理学的方法研究蛋白质功能与分子设计。其工作融合计算与理论推进生物医学创新，将模型扩展至设计受蛋白质折叠原理启发的仿生材料。
下一代治疗的计算与系统生物学
- 坎莫·格拉斯科克（Cameron Glasscock）结合计算生物学、蛋白质设计与合成生物技术，工程化具有新功能或增强功能的蛋白质。其研究通过基于物理学和人工智能增强的建模，为下一代治疗提供依据。
- 莉迪亚·卡夫拉基（Lydia Kavraki）利用其在物理计算与机器人学的深厚专长，推进蛋白质柔性与功能的计算建模方法。其工作创建创新的人工智能算法与软件工具，加速药物发现、提升治疗效果预测精度，并实现个性化癌症免疫疗法的精准设计。
进化生物学
- 卢艾·纳赫莱赫（Luay Nakhleh）开发计算方法研究基因、基因组和细胞网络的演化过程。其研究阐明驱动疾病发生与发展的进化机制，在癌症基因组学等人类健康相关领域具有应用价值。
健康与疾病中的人类基因组与结构变异
- 弗里茨·塞德拉泽克（Fritz Sedlazeck）开发新一代人工智能与机器学习方法，解码人类基因组变异的全谱系。其研究助力改进诊断、个性化疾病风险预测，并揭示神经、心血管及发育障碍的生物学机制。
“作为计算生物学家，我认为该领域正处于一个有趣的转折点，我们可预期在基因组数据分析的速度与规模上取得显著进展，从而更快获取生物学见解，”莱斯大学乔治·布朗工程与计算学院院长兼计算机科学与生物科学教授卢艾·纳赫莱赫表示，“未来持续的跨学科合作及对工具伦理维度的关注至关重要，这一承诺正是AI2Health研究集群的核心。”
来源：莱斯大学
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