一种新的人工智能工具可以加速寻找旧药物的新用途，特别是未经食品和药物管理局批准的治疗方法的罕见疾病。
总体情况：哈佛医学院的研究人员开发了名为 TxGNN 的工具，今天在《自然医学》杂志上撰文称，它可以识别 17,000 种病症的候选者，这是迄今为止任何单一人工智能模型可以处理的疾病数量最多的。
该团队正在免费提供该工具，以促进对影响全球 3 亿人的未经治疗或治疗不足的疾病进行更多研究。
详细信息：该工具有两个功能：一个可以识别候选药物和可能的副作用，另一个可以解释该决定的基本原理。
在最初的实验中，它从近 8,000 种药物中确定了候选药物，包括已经批准的药物和仍在试验中的药物。
言外之意：市场上还有其他工具可以识别可以重新利用的药物。但研究人员写道，这个过程往往是“偶然和机会主义的”。
研究人员表示，他们发现与领先的人工智能模型相比，该工具在识别候选药物方面平均要好 50%，在预测哪些药物可能产生潜在有害影响方面准确率要高出 35%。
是的，但是：研究人员承认该工具的成功取决于它用来得出结论的医学知识。
“必须解决知识图中的数据偏差和潜在过时信息等挑战，”他们写道。
底线：首席研究员 Marinka Zitnik 在一份声明中表示，与从头开始设计新药相比，人工智能模型可以提供一种更具成本效益的疗法开发方法。
“我们预计这种模型可以帮助缩小或至少缩小造成严重健康差异的差距，”哈佛医学院布拉瓦尼克研究所生物医学信息学助理教授齐特尼克说。
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