Самообучающийся робот позволит ускорить разработку лекарственных препаратов

2016-02-18

Самообучающийся робот позволит ускорить разработку лекарственных препаратов

Лекарственные средства перед массовым выпуском должны пройти тестирования. Процесс это чрезвычайно трудоемкий. Чтобы его оптимизировать, исследователи из Университета Карнеги–Меллона (CMU) создали роботосистему. Благодаря разработке количество тестов можно уменьшить на 70%.

Важнейшим в испытании лекарства является установление последствий его использования. Система CMU показывает, какие эксперименты проводить, основывая выбор на данных о препарате, и предсказывает результаты без фактического проведения исследования. Роботизированная система базируется на методе машинного обучения.

Роботы жидкостной обработки и автоматизированный микроскоп позволяют провести ряд тестов сразу в системе. Общее количество экспериментов – 9216, в ходе которых изучили влияние 96 препаратов на 96 культивируемых клеточных клонов млекопитающих.

Алгоритм машинного обучения фиксировал изображение каждой клетки и белка в ней, а затем записал воздействие препаратов. Это позволило выявить ряд закономерностей в расположении белков, называемых фенотипом.

Методика позволяет накапливать базу данных и анализировать фенотипы без вмешательства специалиста. Итогом стало формирование прогностической модели для оценки результата эксперимента. Точность экспериментов составляет 92%.

Разработчики отмечают большие перспективы в использовании машинного обучения в медицине для практических и экономических сложностей отрасли.

 

По материалам: robo-geek.ru

 

Новости инноваций

02.12.02
Еще больше экспертов, технологий и инноваций: M-Health Congress переносится на весну 2022 года

Команда и эксперты M-Health Congress всегда стремятся рассказывать вам о новейших достижениях в мире мобильной...

13.09.21
Директор департамента развития технологических конкурсов и инициатив Фонда «Сколково» Вячеслав Гершов выступит на M-Health Congress 2021

Ежегодно во всем мире в трети диагнозов допускаются врачебные ошибки. Большинство из них обусловлены человеческим...

09.09.21
Платформа для прогнозирования рисков развития заболеваний Webiomed – экспонент демозоны M-Health Congress 2021

Вы владелец или управляющий клиники и ищете решение, которое поможет повысить эффективность оказания медицинской помощи?...