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遗传学家许田:生物医学遇到AI将改变所有人的命运(3)

来源:网络整理 编辑:采集侠 时间:2018-05-09

我们建了一个,把两万个人的样本,每一个样本都有基本表达,有24000个基因表达,乘上2万,这就是数据量。我们建立这个来进行训练,想办法要把人类基因表达的形状能够抽提出来,能够简化,能够分析这个复杂数据。这个结果是非常成功的。

第一,这个神经网络建了之后,它能不能有效还原这个数据?结果发现能够。这是没有发表的结果,希望大家也不要拍照,这都是没有发表的。你可以看到它的还原结果非常好。

第二,如果说这个信息处理非常成功的话,那么如果一个样本是从皮肤细胞来的,另一个样本是从肝脏细胞来的,它应该能够区别这两者的差别。如果两者都是从皮肤细胞来的,它们应该非常类似。当我们用神经网络把这个信号变成三四维时,我们把它投影到二维图像时,看到确实如此,一样的组织来的细胞,同样颜色,在同一个位置,不一样的在不同位置。接下来我们问,能不能把癌症细胞区别开来?确实如此,能够区分开。

接下来,我们又做了什么?我们又做了,有指导的训练,告诉他这是肿瘤,能够做癌症的鉴定。做出来的结果非常好,可以看到90%以上的准确度。这是非常厉害的。耶鲁病理系的教授,十年工作经验,对癌症的诊断准确度大概80%。可以看到人工智能的力量是非常强的。

我们又另外做了一个东西,在其他的深度学习过程中,大家知道如果你能够把前面训练抽提特征的网跟后面的鉴定网连接起来,能从头到尾不断训练的话,能更加提高准确度,我们如此做了,结果是更加的好,96%的准确度。这是我们现在称为癌症诊断的神经网络。

稍微总结一下,我们发现了新的神经网络可以来处理其他复杂的生物医学大数据,以前没有办法用现在的方法来做的。人类基因组的基因表达神经网络建起来的话,非常有用,对诊断癌症有用,对其他的一系列诊断都有用。

跟大家讲一下,这是我们基础的研究。在应用方面,我讲几个案例。这是我们当年在我们实验室解决了一个罕见病的致病原因以及信号转导通导以及可能的治疗药物,这个病叫TSC。我这个朋友和他的孩子有这个病,在我们两人住的镇上建立了一个研究所,这个研究所想干什么?希望能够把前沿的科学研究和产业结合起来,因为科学研究非常好非常前沿非常灵活,但它的缺点是目标性很差,做到哪里是哪里,发一篇文章算数。第二,团队能力很差,联合起来解决问题的动力没有。这后面两点恰恰是工业界的优势。但是工业界对前沿对灵活很差,所以在这里,我们把它结合起来。这个结果是非常满意的。其中一个,你们可能不大知道,在2003年时,非典大爆发时,我们说要来做点事情,当时我们想了各种各样的办法,其中一条我们找到计算机科学家一起讨论时,他们说可以把计算机连接起来,共同来设计药物。这实际上是2003年,实际上是云计算实践的一个最早的案例之一。当时我们没有申请专利,也没有成立公司,因为这是非常紧急的事情。而且我们拿出一百万美金悬赏,来解决问题。

其他还有什么?这个团队研发出了世界第一台测序仪。现在你听到的基因测序产业以及用基因测序来进行研究,都是基于最早的这个测序仪。第二代测序仪也是我们研发的,这直接在半导体芯片上进行测序,不用拍照,DNA合成的时候不一样,直接感受出来。这个意义非常重大,为什么?人类基因组计划,15年时间,30亿美元,全世界人来做,把它拼了一个人类基因组,但不是每个人的个人基因组的测序,怎么样?应用不能应用,太贵了。现在的情况是,如果一辆宝马车以前10万美金能买一辆,那么现在这个价格是一美分就可以买一辆宝马车。这是现在个人基因组测序的价格的改变,因为测序仪的发明。所以彻底改变了这个现状,使测序技术可以在各方面进行应用。不单单在理论研究方面进行应用,而且产业化应用程了一个新兴的产业。

这是2016年科学家到美国白宫授予科技奖,非常有幸我陪他一起去领奖。刚才提到我们的实验室发现了TSC进行癌症治疗,他们发现有的病人有效,有的病人没效。比如膀胱癌的病人里45人只有一个有效,美国提出这是神奇反应者。那时有测序仪了给他测序,发现他果然有TSC图片。后来美国展开了测序计划,奥巴马提出要根据每个人基因表达不一样来进行针对性的治疗,这一定是未来生物医学的方向。

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