HỆ THỐNG THÔNG MINH TỰ ĐỘNG (AI) ĐẦU TIÊN PHÂN TÍCH ĐỊNH VỊ PHÔI NGƯỜI ĐÃ SẲN SÀNG HOẠT ĐỘNG

0
863

INSILICO MEDICINE, INC.

Thứ ba, ngày 5 tháng 6 năm 2016, tại Baltimore, tại sự kiện Mensa Annual Gathering 2016, một sự kiện thường niên của cộng động khoa học được tổ chức tại San Diego từ 29/6 đến 3/7. Tiến sĩ Micheal West, giám đốc của tập đoàn BioTime, đã công bố về sự ra đời phiên bản beta của Embryonic.AI, một hệ thống nhân tạo thông minh tự động dùng trong phân tích trạng thái phôi người của các mẫu tế bào sử dụng dữ liệu biểu hiện gen. Ứng dụng Embryonic.AI lần đầu tiên được đưa ra bởi LifeMap Discovery, tập đoàn trực thuộc BioTime, và miễn phí cho bản thử beta. Các nhà khoa học và công ty trên toàn thế giới đều được chào đón để kiểm tra mẫu tế bào gốc và tế bào trưởng thành bằng Embryonic.AI và cùng thảo luận để cộng tác. Dưới đây là video cung cấp các khái niệm chung về Embryonic.AI, https://www.youtube.com/watch?v=MbgZSDqPe78 hoặc thông tin được phát hành bởi BioTime ở đây http://Finance.yahoo.com/news/BioTime-presents-online-applying-artificial-120000254.html

Tiến sĩ Alex Zhavoronkov, Giám đốc tập đoàn Insilico Medicine cho biết: “BioTime hướng đến một bộ sưu tập lớn nhất dữ liệu biểu hiện gen chất lượng cao nhất từ các thử nghiệm thiết kết và kiểm soát tế bào biệt hóa mà chúng tôi biết cho đến thời điểm hiện tại. Dữ liệu đủ lớn để tạo cấu trúc phức tạp các mạng lưới thần kinh bên trong như giúp phân loại và dự đoán trạng thái của phôi. Mới đây, chúng tôi đã kiểm tra hệ thống Embryonic.AI sử dụng dữ liệu của chuột và kết quả đáng ngạc nhiên cho thấy khả năng phân tích dị loại của hệ thống. Các dự án nghiên cứu mà sử dụng hệ thống Embryonic.AI có thể thay đổi các hiểu biết của chúng ta ngày nay về ung thư và một số bệnh khác, và phát triển tốt trong “học củng cố – reinforcement learning” (một lĩnh vực của Machine learning) giúp điều hướng và kiểm soát trạng thái biệt hóa của tế bào.”

Hệ thống sử dụng cấu trúc phức tạp của các mạng lưới nhiều cấp gọi là DNN (deep neutral networks), DNN tập hợp từ hàng ngàn mẫu của nhiều loại tế bào: tế bào gốc phôi, tế bào gốc vạn năng cảm ứng, tế bào gốc tiền thân, tế bào gốc trưởng thành và tế bào trưởng thành để có thể nhận biết lớp và trạng thái của phôi với độ chính xác cao. Các mẫu cụ thể này đã được tạo ra bằng quy trình chuẩn của BioTime và được phân tích trên nền microarray. Sự phân loại mẫu theo nhóm được tăng cường bởi nguồn dữ liệu được thu thập cẩn thận và chính xác từ nhiều thí nghiệm được tiến hành trên các nền tảng khác nhau.

Để thiết kế và cung cấp cấu trúc DNN, BioTime cộng tác với Pharma.AI (bộ phận của tập đoàn Insilico Medicine, trụ sở tại Baltimore), công ty tin sinh học chuyên về dấu chẩn sinh học và phát triển thuốc cho các bệnh liên quan tới lão hóa và tuổi tác. Hệ thống mang lại tiềm năng ứng dụng trong nhiều lĩnh vực từ nghiên cứu ung thư và kiểm soát chất lượng tới sự tái tạo trên in vivo. Trong tương lai, Embryonic.AI có thể ứng dụng trong so sánh nhiều mẫu sinh thiết khối u từ bệnh nhân để tìm tế bào gốc ung thư. Một trong những thách thức lớn trong kỹ nghệ mô cho thử nghiệm thuốc là sự kiểm soát chất lượng của các mô để đảm bảo rằng nó giống với các kết quả mong đợi. Embryonic.AI có thể ứng dụng trong việc phân tích trạng thái phôi của các mô này và đánh giá hiệu quả tác động của nhiều loại thuốc một cách chính xác.

Gần đây, Insilico Medicine công bố vài bài báo chủ chốt trong áp dụng kỹ thuật học sâu vào trong ứng dụng y sinh trên các tạp chí chuyên ngành uy tín như “Deep learning applications for predicting pharmacological properties of drugs and drug repurposing using transcriptomic data” trên Molecuar Pharmaceutics và công bố ACS. Bài báo đã nhận được giải thưởng Editors’ Choice Award của Hiệp hội Hóa học Mỹ. “Applications of Deep Learning in Biomedicine” trên Molecular Pharmaceutics và “Deep biomarkers of human aging: Application of deep neural networks to biomarker development” trên Aging, một trong những tạp chí có sức ảnh hưởng nhất trong lĩnh vực nghiên cứu lão hóa. Các nghiên cứu trên đã được trình bày tại hội nghị Machine Intelligence tại Berlin ngày 30 tháng 6.

Về Insilio Medicine

Tập đoàn Insilio Medicine là một công ty tin sinh học có trụ sở tại Emerging Technology Centers ở Đại học Johns Hopkins, Baltimore với nguồn R&D từ Bỉ, Nga, Ba Lan được tuyển thông qua các cuộc thi lập trình. Mục tiêu của công ty là thay đổi sự phát triển và khám phá thuốc bằng cách nhanh chóng tạo và cải tiến hàng ngàn thuốc cho nhiều bệnh và phát triển các dấu chẩn sinh học mới sử dụng kĩ thuật gọi là “Học sâu = Deep learning”. Công ty theo đuổi các chương trình khám phá thuốc nội sinh trong ung thư, Parkinson’s, Alzheimer’s, sarcopenia và tiềm năng geroprotector. Pharma.AI còn cung cấp các dịch vụ học máy (machine learning) tiên tiến đến các công ty công nghệ sinh học, dược phẩm và chăm sóc da. Từ 2014, các nhà khoa học trong công ty đã công bố hơn 40 bài báo trên tập san uy tín và hợp tác với hơn 150 viện nghiên cứu, phòng thí nghiệm và các công ty trên khắp thế giới.Video giới thiệu về công ty: https://www.youtube.com/watch?v=l62jlwgL3v8

lvtrinh 21 2016

Hình minh họa: Logo công ty dược Insilico..

LÊ VĂN TRÌNH – LÊ PHẠM TIẾN TRIỀU dịch

Theo: eurekalert.org