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AI系统可以加速癌症发现的搜索

作者:时间:2018-11-30来源:网络收藏

  该系统名为LION LBD,由剑桥大学的计算机科学家和癌症研究人员开发,旨在帮助科学家寻找癌症相关的发现。它是第一个旨在支持癌症研究的基于文献的发现系统。结果发表在生物信息学期刊上。

本文引用地址:http://www.eepw.com.cn/article/201811/395085.htm

  全球癌症研究在全球范围内吸引了大量资金,科学文献现在如此巨大,以至于研究人员正在努力跟上它:现在,关键假设产生的证据在出版后很久就被发现。

  癌症是一类复杂的疾病,尚未完全了解,是全球第二大死因。癌症发展涉及众多化学和生物化学分子,反应和途径的变化,并且正在各种科学领域进行癌症研究,这些领域在描述类似概念的方式上具有可变性。

  “作为一名癌症研究员,即使你知道自己在寻找什么,每天也会有数千篇论文出现,”剑桥语言技术实验室联合主任Anna Korhonen教授说道,他与LION LBD合作领导了这项研究。英国剑桥研究所癌症研究所的Masashi Narita博士和瑞典卡罗林斯卡医学院的Ulla Stenius教授。“LION LBD使用人工智能来帮助科学家及时了解他们所在领域的已发表的发现,但也可以通过结合可能看似无关的来源之间的联系来帮助他们结合文献中已知的新发现。”

  LION LBD中的“LBD”代表基于文献的发现,这是20世纪80年代开发的一个概念,旨在通过梳理来自不连续来源的信息来进行新的发现。原始版本的LBD背后的关键思想是,文献中从未明确链接的概念可能通过中间概念间接联系起来。

  LION LBD系统的设计允许实时搜索以发现数千万个出版物的数据库中的实体之间的间接关联,同时保留用户在其原始上下文中探索每个提及的能力。

  “例如,您可能知道某种癌症药物会影响某种途径的行为,但对于LION LBD,您可能会发现针对完全不同的疾病开发的药物会影响相同的途径,”Korhonen说。

  LION LBD是第一个专门针对癌症研究需求而开发的系统。它特别关注癌症的分子生物学,并使用最先进的机器学习和自然语言处理技术,以检测文本中癌症标志的参考。对系统的评估已经证明了它能够识别未发现的链接并在潜在的连接中高度排列相关概念。

  该系统使用开放数据,开源和开放标准构建,可作为基于Web的交互式界面或可编程API。

  研究人员目前正致力于扩大LION-LBD的范围,以包括更多的概念和关系。他们还与癌症研究人员密切合作,为最终用户提供帮助和改进技术。

  该系统是与剑桥大学语言技术实验室,英国剑桥研究所癌症研究所和瑞典卡罗林斯卡医学院合作开发的,由医学研究委员会资助。



关键词: AI

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