La Inteligencia Artificial De Google Ha Estudiado La Estructura Del Coronavirus - Vista Alternativa

La Inteligencia Artificial De Google Ha Estudiado La Estructura Del Coronavirus - Vista Alternativa
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Vídeo: La Inteligencia Artificial De Google Ha Estudiado La Estructura Del Coronavirus - Vista Alternativa

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Vídeo: El potencial de la inteligencia Artificial para detectar una pandemia 2024, Marzo
Anonim

DeepMind, el brazo de inteligencia artificial (IA) de Google, se ha unido a la comunidad de investigación global que estudia el nuevo coronavirus, COVID-19.

DeepMind es mejor conocido por su IA que derrotó fácilmente a los mejores jugadores de Go y StarCraft II del mundo. El laboratorio de investigación está utilizando actualmente su sistema para ayudar a los investigadores a combatir la epidemia.

Para estudiar un virus y desarrollar una vacuna, los científicos deben comprender primero cómo funciona, es decir, la estructura de las proteínas virales. Este es un proceso largo que lleva meses y puede que no siempre dé resultados. Los científicos han recurrido a las predicciones informáticas mediante un sistema de aprendizaje profundo conocido como AlphaFold.

Se está trabajando sobre el coronavirus en laboratorios de todo el mundo. DeepMind espera ayudar a estos estudios al "publicar predicciones estructurales para varias proteínas poco conocidas asociadas con el SARS-CoV-2, el virus que causa el COVID-19". El sistema utiliza un método de aprendizaje automático sin modelos ambientales, que se puede utilizar para predecir estructuras de proteínas en ausencia de estructuras de proteínas similares.

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DeepMind espera ahorrar a los científicos los meses que normalmente se necesitan para determinar la estructura proteica del virus. “Conocer la estructura de una proteína proporciona un recurso importante para comprender cómo funciona, pero los experimentos para determinar la estructura pueden llevar meses o más”, dice el blog oficial de la compañía.

Dada la "gravedad potencial y el marco de tiempo", DeepMind dijo que se saltará el proceso de validación experimental o esperará la revisión por pares de la comunidad académica antes de la publicación. Esto está en línea con otros estudios de investigación sobre el tema que aparecen tanto en revistas revisadas por pares como en preprints no revisados por pares, ya que el proceso puede llevar meses.

“Hacemos hincapié en que estas predicciones de estructura no se han probado experimentalmente, pero esperamos que puedan contribuir al trabajo de la comunidad científica sobre cómo funciona el virus y servir como plataforma para generar hipótesis para futuros trabajos experimentales sobre el desarrollo de agentes terapéuticos”. dijo en una publicación de blog.

El equipo señala que los datos proporcionados "no son el foco principal de la actividad terapéutica actual", pero pueden ayudar a una comprensión general. “Es importante señalar que nuestro sistema de predicción de estructuras todavía está en desarrollo y no podemos estar seguros de la precisión de las estructuras que proporcionamos, aunque estamos seguros de que el sistema es más preciso que nuestro sistema CASP13 anterior. Hemos confirmado que nuestro sistema proporciona una predicción precisa para la estructura del SARS-CoV-2 determinada experimentalmente almacenada en el banco de datos de proteínas, lo que nos da la confianza de que las predicciones de nuestro modelo para otras proteínas pueden ser útiles”, dijeron los investigadores.

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Una licencia abierta permitirá a cualquier investigador desarrollar, adaptar o compartir los resultados de la investigación de DeepMind. Google adquirió la organización de investigación con sede en Londres DeepMind por £ 400 millones en 2014. La compañía ha utilizado previamente la inteligencia artificial para la investigación de la salud, desarrollando modelos para identificar enfermedades oculares y detectar el cáncer de cuello.

Alibaba también está investigando el coronavirus. Así, investigadores de una corporación china anunciaron el desarrollo de un algoritmo de aprendizaje automático que puede detectar la neumonía provocada por el nuevo coronavirus COVID-19 con una precisión del 96%, distinguiéndola de inflamaciones de distinta naturaleza. Según la Nikkei Asian Review, el análisis requerirá una tomografía computarizada del tórax del paciente. Después de analizar la imagen durante 20 segundos, el sistema da una respuesta: el médico necesitaría numerosas imágenes y al menos 15 minutos de tiempo.

El algoritmo ha sido entrenado en 5,000 imágenes de los pulmones de pacientes con infección confirmada por coronavirus y ya se está utilizando en al menos 100 hospitales en China.

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