我很高兴与您分享我们在癌症研究领域的重大进步,这是我和我的团队最近努力的结晶。我们已经在《Bioinformatics Advances》(2023年11月)杂志上发表了关于“SynAI” 的研究。SynAI是一个由人工智能驱动的平台,旨在预测癌症药物组合的协同效应,有望从根本上改变我们发现和评估癌症治疗方法的方式。
SynAI 旨在预测癌症药物的组合效应,也就是药物协同作用。这种由人工智能驱动的解决方案既灵活又创新,专注于早期药物发现,以确定各种化合物组合的治疗潜力。
与传统方法不同,SynAI 并不依赖于实际的药物组合或特定的细胞系。相反,它利用化合物的简化分子输入线性系统(SMILES, Simplified Molecular Input Line Entry System)序列。我们的AI模型经过超过120万种不同癌症细胞系的体外测试数据的训练,可以预测药物组合中可能的协同或拮抗作用,无需昂贵且耗时的物理合成或结构分析。
图1. SynAI界面示例,您可以选择目标细胞系和感兴趣的药物组合进行药物协同预测
SynAI 的潜力远超其当前的应用。我们计划融入类器官和临床数据,为个性化医疗铺平道路。想象一个未来,癌症治疗可以根据个体定制,最大化治疗效率并最小化副作用。
总结来说,SynAI 的突出之处不仅在于现有的能力,还在于其随着研究的进行而进化出的潜力。它不仅仅是一个平台,也是我们持续与癌症斗争中一个希望的灯塔。