
中国新闻局,上海,7月19日(记者Xia bin)中国新闻服务记者最近了解到,福丹大学在医学领域取得了成功的成果。在发现了帕金森氏病(PD)的新治疗靶点之后,阿尔茨海默氏病(AD)早期筛查以及早期审查和试剂测试也将在今年年底之前在主要医院和体格检查中心推出。这些研究均由Fudan University和Alibaba Cloud创建的CFFF平台CO的AI计算能力支持。
与中国新闻社的Fudan University有关的Huashan医院的Yu Jintai教授说,生物医学产生的大型数据的使用需要强大的算法和计算能力支持,还需要一些相对较新的算法。
图片中的第一个与Fudan University有关的Yu Jintai教授Yu Jintai教授。 (面试官提供的图片)
2023年,CFFF是中国最大的科学研究智能计算平台云。该平台包括“世界领先的问题编号,全球范围内的异源异质计划融合功率融合,等级存储技术,AI集成技术和大数据,它连接到了真正的“超级计算机”。
其中,阿里巴巴云rigqab数据中心为全国的许多科学研究机构在公共云模式下的科学研究机构的许多项目提供了多公斤的智能计算,以1000亿参数支持大规模的模型培训。我们期待通过生物医学大数据提供相关的生物标志物或治疗靶标,并解决预防,早期诊断和治疗疾病的预防措施。但是前提是数据可以真正具有计算,算法支持的力量,算法支持和解决临床问题。” Yu Jintai说。
Yujintai教授的团队依靠CFFF平台彼此取得重大成功,提前15年达到了阿尔茨海默氏病的风险,准确性超过98.7%。结果已在自然界发表。该小组还发现了帕金森氏病的新治疗靶标,并使用AI筛查候选人。研究结果列在领先的国际期刊(例如细胞和自然)中。
阿尔茨海默氏病和帕金森氏病是严重威胁人类健康的神经退行性疾病。对于两种疾病,预警和准确的干预是关键。但是,传统的研究方法可以更少的数据处理,花费很长时间并具有有限的效率。在开发了CFFF平台后,研究人员可以使用“ Data +算法”双轮驱动器来替换传统的“假设驱动器”模型,并在更少的时间内处理更多数据。
在阿尔茨海默氏病领域,Yukintai团队基于脑脊液蛋白质组学DA尝试了超过6,361个蛋白质TA,这些蛋白质指标将改变疾病的发展。使用传统方法筛选蛋白质的方法可以找到十二条或什至道路(可能的“诊断蛋白”),科学研究人员将仅仅证明每种蛋白质的诊断结果,这是无效的。 Yujintai的团队使用AI计算能力研究并使用创新的数据驱动方法和独特的蛋白质评估技术进行研究,并模型6361个脑脊液蛋白质组学数据,并筛选出5个最佳重要蛋白质可将诊断精度提高98.7%。
在帕金森领域,病理α-突触核蛋白是帕金森氏病的主要病原体蛋白。以前,基于现有的理论系统,研究人员认为特定蛋白质可以在病理α-突触核蛋白的传播中起重要作用,然后设计了实验来确认它。但是,人体中基因蛋白的数量很大,并且采用这种方法手段忽略现有理论系统之外的许多可能性。
在AI计算能力和大型模型技术的Tulong中,Yujintai团队能够筛选所有基因中的潜在目标,使用人工智能技术来预测其蛋白质结构,然后几乎可以筛选5年。
Yujintai说:“过去,科学研究就像在干草堆和缓慢捕鱼的情况下找到一根针,这花费了很多时间;现在人工智能就像一个大型网络一样,它可以快速而准确地发现大量数据中的关键指标和潜在的治疗计划,从而大大提高了研究技能和卓越性。”
富丹大学(Fudan University)类似脑智力科学技术研究所的研究员郑魏(Cheng Wei)说:“现在,已经处理了成千上万的人的形象,他们几天都不会完成他们,并且近年来不会完成。”
目前,AI Cloud的AI基础架构支持全面的UPGRACFFF平台的DE,提供了47个独特的学科模型,这些模型具有各种文科,科学,医学和工程学的学科,以及40,000多个科学数据集用于开放使用,并支持CNS高水平高水平的高水平发表。 (超过)
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