2. 个性化医疗的先进诊断
患乳腺癌妇女的治疗变得更加个性化 。 乳腺癌现在被分为不同的亚型 ， 可以进行相应的治疗 。 例如 ， 许多肿瘤产生雌激素受体的女性 ， 可能会接受专门针对这些受体的药物以及标准的术后化疗 。 今年 ， 研究人员发现 ， 有相当一部分患者的肿瘤具有表明它们可以安全放弃化疗的特征 ， 并避免通常引发的严重副作用 。
诊断工具的进步加速了许多疾病的个性化或精确治疗的发展 。 这些技术可以帮助医生检测和量化多种生物标志物(标示疾病存在的分子) ， 将患者分成不同的亚组 ， 这些亚组在对疾病的易感性、预后或对特定治疗的反应可能性方面存在差异 。 早期的分子诊断工具着眼于单个分子 ， 例如糖尿病患者的葡萄糖 。
然而 ， 在过去的十年里 ， “组学”(omics)技术取得了巨大的进步 ， 能够快速、可靠、廉价地对个人的整个基因组测序 ， 或者测量体液或组织样本中所有蛋白质(蛋白质组)、代谢副产物(代谢组)或微生物(微生物组)的水平 。 该技术的常规应用同时开始产生巨大的数据集 ， AI可以挖掘这些数据集 ， 以发现对临床有用的新的生物标记 。 这种高通量组学技术与AI相结合 ， 正在引领先进诊断技术的新时代 ， 这将改变人们对许多疾病的理解和治疗 ， 使医生能够根据单个患者的分子特征定制治疗方法 。
有些先进的诊断技术已经应用于癌症 。 比如Oncotype DX可检查21个基因 ， 许多乳腺癌患者可以据此避免化疗 。 FoundationOne CDx可以检测实体肿瘤中300多个基因的基因突变 ， 并指出特定的基因靶向药物可能对特定患者有用 。 除了癌症 ， 还有一种令人兴奋的方法可以应用于子宫内膜异位症 。 这是一种令人痛苦的疾病 ， 子宫组织在不属于它的地方生长 ， 诊断过程通常也需要手术 。 而来自DotLabs基于唾液的无创检测方式可以通过测量名为microRNAs的小分子 ， 来识别子宫内膜异位症 。
目前 ， 通过临床医生对症状的主观评估来诊断的大脑紊乱 ， 如自闭症、帕金森症和阿尔茨海默症 ， 血液测试正在开发中 。 研究人员甚至在探索是否能对整个基因组进行测序 ， 分析微生物群落 ， 测量健康人体内数百种蛋白质和代谢物的水平 ， 从而为这些人如何预防疾病提供个性化的指导 。
需要提醒的是 ， 医疗机构和使用这种诊断工具的研究人员 ， 必须严格执行保护病人隐私的保障措施 。 此外 ， 还需要明确的管理准则 ， 以一致的方式评估生物标志物作为诊断工具的价值 。 这些指导将加速将新的生物标志物引入医疗实践 。 即便如此 ， 先进的诊断技术已经开始瓦解诊断和治疗疾病的标准 。 通过引导病人接受最有效的治疗 ， 他们甚至可以减少医疗支出 。 将来 ， 许多人可能会拥有生物标记数据的个人云 ， 随着时间的推移 ， 这些数据将积累起来 ， 并帮助提供个性化治疗 。
3. 分子设计AI
想要设计新的太阳能材料、抗癌药物或者能阻止病毒攻击农作物的化合物吗？首先 ， 你必须解决两大挑战：为这种化合物找到正确的化学结构 ， 以及确定哪些化学反应将正确的原子连接到所需的分子或分子组合中 。 这个过程非常耗时 ， 并且涉及许多失败的尝试 。 例如 ， 某个综合计划可以有数百个单独的步骤 ， 其中许多步骤会产生副反应或副产品 ， 或者根本不起作用 。 然而现在 ， AI开始提高设计和合成的效率 ， 使这个过程变得更快、更容易、更便宜 ， 同时减少化学废物 。
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