概览：
新的人工智能模型可以从现有药物中识别出针对数千种疾病的可能疗法，包括目前尚无治疗方法的罕见疾病。
人工智能工具会自行生成新的见解，将其应用于未经训练的条件，并为其预测提供解释。
人工智能可以加快开发更精确的治疗方法，副作用更少，成本远低于传统药物研发。
全球有超过 7,000 种罕见和未确诊的疾病。
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虽然每种疾病只发生在少数人身上，但这些疾病总共造成了惊人的人类和经济损失，因为它们影响着全世界约 3 亿人。
然而，只有 5 到 7 人患有这种疾病。这些疾病中的 1% 拥有 FDA 批准的药物，但它们在很大程度上仍未得到治疗或治疗不足。
开发新药是一项艰巨的挑战，但新的人工智能工具可以推动从现有药物中发现新疗法，为患有罕见和被忽视疾病的患者以及治疗他们的临床医生带来希望。
合著者包括 Kexin Huang、Payal Chandak、Qianwen Wang、ShreyasHavaldar、Akhil Vaid、Jure Leskovec、Girish N. Nadkarni、Benjamin S. Glicksberg 和 Nils Gehlenborg。
这项工作得到了国家科学基金会职业奖（赠款 2339524）、美国国立卫生研究院（赠款 R01-HD108794）、美国国防部（赠款 FA8702-15-D-0001）、亚马逊学院研究、谷歌研究学者计划、阿斯利康研究中心、罗氏杰出科学家联盟、赛诺菲 iDEA-TECH 奖、辉瑞研究中心、陈·扎克伯格倡议、HMS 约翰和弗吉尼亚·卡内布奖学金、Biswas 家族基金会与米尔肯研究所合作的变革计算生物学资助、HMS 院长创新奖Use of Artificial Intelligence、哈佛大学肯普纳自然与人工智能研究所以及英国皇家医学院苏珊·E·丘吉尔博士夏季生物医学信息学研究所。