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

05.03.19
Подборка медицинских гаджетов с CES 2019: часть 2

На прошлой неделе M-Health Congress рассказывал о первой шестерке медицинских девайсов с CES 2019, которая...

05.03.19
Мировое здравоохранение в 2019 году: развитие цифровых технологий и персонализированная медицина

По прогнозам аналитиков компании Deloitte, к 2022 году объем расходов на мировом рынке здравоохранения достигнет...

11.03.19
«У российских ученых зачастую нет понимания, как превратить идею в бизнес» — Елизавета Рождественская, Primer Capital

«Напротив, у их американских коллег часто есть значительный опыт в этой области. Тем не менее,...