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ucd与fujitsu和洞察中心合作进行数据分析,目标是新的癌症疗法

发布于2017年3月3日

  • 识别细胞信号传导网络的构建块可用于开发新的癌症疗法

fujitsu是大学学院的数据分析和系统生物学知识洞察中心都柏林联合开发了一个自动化系统,用于预测导致癌症等疾病的生化反应。

新的自动化引擎将为科学家提供一种强大的工具,通过使他们能够进行更精确的计算引导实验,发现下一代药物以针对这些反应。

最近的生物医学研究表明,许多严重的疾病,特别是癌症,是由细胞通讯过程的持续破坏引起的。

这些过程使用称为磷酸化的生化反应来控制信息流。

图为:沃尔特科尔奇教授,ucd医学院和系统生物学爱尔兰主任,它与fujitsu和数据分析洞察中心联手开发了一个自动化系统,用于预测引起癌症等疾病的反应;以及以下,使用磷酸化处理信息的细胞内通信网络的图形

这些生化反应在癌症中是错误的,阻断流氓磷酸化反应的药物已被证明是有效的癌症治疗方法。

尽管进行了半个世纪的激烈研究,但由于需要大量的手工操作,这些关键的磷酸化反应的发现仍然很慢。

科学家现在希望通过使用这种新的自动化引擎,他们能够更准确地预测以前未知的磷酸化。

他们也相信这将导致细胞计算的发现率大幅提高,从而可以为更高效的抗癌药物提供目标。

富士实验室公司, 富士通爱尔兰在nui galway进行数据分析的洞察中心 自2015年开始在tomoe工作,这是一个基于知识图和统计关系学习的新型发现信息平台。

统计关系学习是人工智能和机器学习的一个分支学科,它涉及既具有不确定性又具有复杂关系结构的领域模型。

由pierre-yves v和enbussche博士和vit novacek博士领导的tomoe团队的爱尔兰部分最近发起了一场概念验证合作 系统生物学爱尔兰 在都柏林大学学院,由沃尔特科尔奇教授领导。

该团队已将自动发现技术应用于磷酸化预测的用例。

与fujitsu的这项工作是药物目标发现的未来的一个令人兴奋的一瞥,其中计算机模拟将简化艰苦的实验过程,“沃尔特科尔奇教授,系统生物爱尔兰,365体育教授。

截至2017年3月,该团队已完成预测引擎的第一个功能原型。

该原型目前正在一个全面的知识图上进行测试,该图涵盖了人体中已知的磷酸化反应和相关的蛋白质相互作用,它们以机器可读的形式提供。

进一步的实施细节和初步结果将于今年晚些时候公布。

通过 杰米deasy,数字记者,ucd大学关系