近日，IBM向開源社區(qū)發(fā)布了三個(gè)旨在克服治愈癌癥的AI項(xiàng)目。在本月晚些時(shí)候?qū)⒃谌鹗颗e行的第18屆歐洲計(jì)算生物學(xué)大會(huì)(ECCB)和第27屆分子生物學(xué)智能系統(tǒng)大會(huì)(ISMB)上，將會(huì)深入介紹PaccMann項(xiàng)目。

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2018年，癌癥導(dǎo)致全球960萬人死亡，此外，同年增加了1800多萬新的癌癥病例。IBM計(jì)算系統(tǒng)生物學(xué)小組的研究人員已經(jīng)開始研究基于AI和機(jī)器學(xué)習(xí)的方法，通過它們幫助我們快速了解這些誘導(dǎo)這些癌癥的主要因素和分子機(jī)制，除此之外，重點(diǎn)還在于提高對腫瘤的構(gòu)成認(rèn)知。

通過遺傳，污染，吸煙和飲食方面的傾向都被認(rèn)為是引發(fā)癌癥的可能性因素，但仍然還有許多需要去探索的因素，IBM表示：我們的目標(biāo)是加深對癌癥的理解，以便有朝一日我們能夠?yàn)樾袠I(yè)和學(xué)術(shù)界提供新的治療方向或知識。

此次IBM開源的三個(gè)項(xiàng)目如下：

1、PaccMann

PaccMann項(xiàng)目旨在利用基于注意力的多模式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來預(yù)測抗癌化合物的敏感性，ML算法自動(dòng)分析化合物并預(yù)測最有可能對抗癌癥菌株的化合物。

該算法使用基因表達(dá)數(shù)據(jù)和化合物的分子結(jié)構(gòu)。IBM表示，早期識別潛在的抗癌化合物可能會(huì)降低藥物開發(fā)的成本。目前開發(fā)單一藥物治療癌癥就需花費(fèi)數(shù)百萬美元，正是因?yàn)檫@高昂的研發(fā)成本阻礙了我們開發(fā)新藥物和療法的步伐。(地址：https://www.zurich.ibm.com/paccmann/)

2、INtERAcT

INtERAcT能夠幫助研究人員從大量的科學(xué)文獻(xiàn)中自動(dòng)提取有價(jià)值的數(shù)據(jù)。每年在癌癥研究領(lǐng)域出版約17,000種出版物，研究人員做不到一一閱讀這些內(nèi)容，INtERAcT目前正在測試提取與蛋白質(zhì) - 蛋白質(zhì)相互作用的相關(guān)數(shù)據(jù)，該研究領(lǐng)域，已被確定為包括癌癥在內(nèi)的多種疾病中生物過程中斷的可能因素。(地址：https://www.zurich.ibm.com/interact/)

3、PIMKL

第三個(gè)項(xiàng)目PIMKL是一種使用數(shù)據(jù)集的算法，該算法利用描述我們目前在分子相互作用方面的數(shù)據(jù)集，以此來預(yù)測癌癥的進(jìn)展和患者復(fù)發(fā)的可能，這是多核學(xué)習(xí)的一種，可以識別分子路徑，這對于患者分類至關(guān)重要，可以為醫(yī)療保健專業(yè)人士提供個(gè)性化和調(diào)整治療計(jì)劃的方案。(地址：https://www.zurich.ibm.com/pimkl/)

以上這三個(gè)項(xiàng)目都已經(jīng)開源，PaccMann和INtERAcT的開源代碼可以在各自的官網(wǎng)中找到，PIMKL已部署在IBM云上，源代碼也已發(fā)布。

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項(xiàng)目地址：https://www.techzine.be/nieuws/41092/ibm-maakt-drie-ai-projecten-gericht-op-kankeronderzoek-opensource.html