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深算院“去病”系統(tǒng)獲數(shù)據(jù)庫(kù)領(lǐng)域國(guó)際頂會(huì)VLDB 2024 唯一最佳系統(tǒng)演示獎(jiǎng)

2024-09-04 10:50 來(lái)源:中國(guó)企業(yè)網(wǎng) 次閱讀
 
深算院“去病”系統(tǒng)獲數(shù)據(jù)庫(kù)領(lǐng)域國(guó)際頂會(huì)VLDB 2024 唯一最佳系統(tǒng)演示獎(jiǎng)

2024年8月26日至30日,備受矚目的數(shù)據(jù)庫(kù)理論和系統(tǒng)領(lǐng)域國(guó)際頂級(jí)學(xué)術(shù)會(huì)議VLDB 在廣州召開(kāi),深圳計(jì)算科學(xué)研究院樊文飛院士科研團(tuán)隊(duì)攜“去病”生物創(chuàng)新藥研發(fā)AI系統(tǒng)(Graph Association Analyses for Early Drug Discovery)參會(huì),獲大會(huì)唯一最佳系統(tǒng)演示獎(jiǎng)(BEST DEMO AWARD)。

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藥物研發(fā)領(lǐng)域一直面臨著“10億、10年、10%”的挑戰(zhàn),即從藥物發(fā)現(xiàn)到最終上市,需要10年時(shí)間、耗費(fèi)10億美金,卻只有不到10%的成功率。隨著人工智能的快速發(fā)展,業(yè)界正在努力尋求利用AI技術(shù)提高研發(fā)效率,加速藥物發(fā)現(xiàn)和開(kāi)發(fā)過(guò)程。

深圳計(jì)算科學(xué)研究院開(kāi)發(fā)的“去病”系統(tǒng),旨在解決傳統(tǒng)藥物研發(fā)過(guò)程中的一些關(guān)鍵問(wèn)題,如依賴專家經(jīng)驗(yàn)、需要大量的實(shí)驗(yàn)以及數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊等。該系統(tǒng)采用自主研發(fā)的內(nèi)嵌機(jī)器學(xué)習(xí)的邏輯規(guī)則“AI+”體系,具備自動(dòng)化、高精度、可解釋性和低成本優(yōu)勢(shì),顯著提升了藥物早期研發(fā)的效率,從而大幅縮短了藥物發(fā)現(xiàn)的周期。以下是“去病”系統(tǒng)的幾個(gè)核心特點(diǎn):整合大規(guī)模生物醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)構(gòu)建識(shí)圖譜,揭示藥物與疾病的復(fù)雜關(guān)聯(lián)關(guān)系;通過(guò)邏輯推理與深度學(xué)習(xí)相結(jié)合的方式,增強(qiáng)模型的預(yù)測(cè)能力;提供AI模型預(yù)測(cè)結(jié)果的可解釋性,為研發(fā)人員提供論據(jù)并滿足醫(yī)藥領(lǐng)域的監(jiān)管要求;利用高效的崖山數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)強(qiáng)大的數(shù)據(jù)管理功能;配置數(shù)據(jù)質(zhì)量控制和增強(qiáng)模塊,為藥物早期發(fā)現(xiàn)提供了前所未有的智能支持。

與通用的大模型相比,“去病”系統(tǒng)在靶點(diǎn)識(shí)別、藥物-疾病關(guān)聯(lián)分析以及藥物相互作用等領(lǐng)域表現(xiàn)出更高的效率、準(zhǔn)確性和專業(yè)性,并具備更深層次的行業(yè)融合能力。

例如,在靶點(diǎn)識(shí)別方面,“去病”系統(tǒng)通過(guò)對(duì)PPI(蛋白質(zhì)相互作用)網(wǎng)絡(luò)的自動(dòng)發(fā)現(xiàn),能夠預(yù)測(cè)目標(biāo)蛋白的相互作用。在一個(gè)具體案例中,系統(tǒng)只用了三天時(shí)間便發(fā)現(xiàn)了SYT2蛋白質(zhì)的自相互作用,并且這種蛋白質(zhì)后來(lái)被《Nature》雜志的一篇論文證實(shí)與一種呼吸道疾病相關(guān)聯(lián)。在蛋白質(zhì)相互作用的初步識(shí)別中,相比于黑盒模型,“去病”系統(tǒng)的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率提升了43%。

在藥物-疾病關(guān)聯(lián)關(guān)系方面,“去病”系統(tǒng)持續(xù)匯聚、融合、清洗10多個(gè)生物醫(yī)藥數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù),構(gòu)建了一個(gè)統(tǒng)一的知識(shí)圖譜?;诖藞D譜,“去病”系統(tǒng)自動(dòng)發(fā)現(xiàn)圖關(guān)聯(lián)規(guī)則,并運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)內(nèi)嵌于規(guī)則體系的GAR技術(shù)深入分析藥物、生物通路、基因以及疾病之間的復(fù)雜拓?fù)浣Y(jié)構(gòu),從而預(yù)測(cè)現(xiàn)有藥物與疾病之間的潛在關(guān)聯(lián)。在實(shí)際應(yīng)用中,“去病”系統(tǒng)僅用4小時(shí)便識(shí)別出5個(gè)與帕金森病相關(guān)的藥物候選,這極大地縮短了先導(dǎo)化合物的發(fā)現(xiàn)時(shí)間,降低了研發(fā)成本,并加速了藥物研發(fā)的整個(gè)流程。

VLDB(International Conference on Very Large Databases) 是數(shù)據(jù)庫(kù)領(lǐng)域頂級(jí)的國(guó)際會(huì)議,在全球?qū)W術(shù)界和工業(yè)界享有極高的聲譽(yù)。它與SIGMOD、PODS以及ICDE并稱為數(shù)據(jù)庫(kù)四大頂級(jí)會(huì)議,是展示和分享數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)和數(shù)據(jù)管理領(lǐng)域前沿研究理論和技術(shù)成果的年度重磅國(guó)際學(xué)術(shù)盛會(huì)。

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