人工智能专家起见帮助UCL加速冠状病毒的研究

授予的是一家科技公司,它使用人工智能(AI)技术快速阅读、理解和解释巨大的生物医学数据库的知识。该公司使用机器阅读表面证据从3000万年生物医学出版物在几秒钟内,使研究人员能够迅速流行病学数据映射,生物标记基因、分子目标和识别潜在的治疗方案。

生物医学专业知识的协同作用

今年早些时候,伦敦大学学院的创新和企业授予的开始探索基于数据的项目在一起合作的潜力。COVID-19持续升级,这两个组织看到了更大的机会将他们集体专业的大流行。

伦敦大学学院一直积极致力于COVID-19相关研究项目,包括一个低成本的开发和交付呼吸援助,试验的一个潜在的抗病毒和快速基因组测序,以更好地了解疾病的传播。

正在进行的研究的各个方面流行伦敦大学可能被授予的增强的技术和专业知识——例如,帮助识别潜在疾病的分子靶点。

公司一直积极优化技术对当前流行——一起工作行业,政府和学术界。与UCL创新与企业达成协议后,一些研究人员和组织在伦敦大学学院积极致力于COVID-19相关项目现在已经访问权授予的技术,有更多的可能性,研究人员被给予访问在不久的将来。这些项目包括治疗和诊断方法的发展流行病学模型、心理health-focused物流策略和医疗保健系统。

斯皮罗教授Denaxas,从伦敦大学卫生信息学研究所说:“作为一个医学研究人员在护理和研究之间的接口工作,授予的让我迅速吸收,分析和见解来自大量的生物医学文献。重要的是,它可以让我们关注翻译的研究使我们能够满足证据来自研究和临床指导方针。”

Vassilis皮质博士,高级合作经理(制药公司和医疗)在商业与创新伙伴关系团队,伦敦大学学院的创新和企业,补充道:“我们的合作起见加强伦敦大学学院的研究和创新工具来战斗COVID-19大流行,给我们的研究人员高级访问现有的生物医学知识。令人印象深刻的是授予的平台模拟人类如何阅读认知。该公司正在寻求理解数据以文本本身的背景下,提取证据和因果关系,我们希望将为我们的研究提供重要的利益集团致力于COVID-19相关项目。”

人工智能的力量在大流行

COVID-19股票一些分子通路与其他betacoronaviruses相似之处,如严重急性呼吸道Syndrome-CoV(冠)和中东的呼吸Syndrome-CoV (MERS-CoV)。授予的AI平台使所有之前报道的快速识别药物betacoronavirus属和揭示关系不会明显的从传统文献综述搜索。授予的AI另外允许用户找到生物标记基因和疾病的潜在分子靶点。

Yiannis Kiachopoulos,在授予的联合创始人兼首席执行官,说:“通过使用起见,伦敦大学学院的研究人员将能够解锁隐藏在生物医学文献的证据更快,探索行动的机制,治疗,副作用,使用我们的因果关系数据库映射关系超过1.7亿。我们的目标是帮助加速研究成果为COVID-19,我们高兴与伦敦大学学院合作,世界领先的学术研究机构之一,在这个关键时刻。”

伦敦大学学院的副教务长(企业),西莉亚Caulcott博士补充说:“伦敦大学创新与企业,我们一直倡导合作大学,工业,政府和其他创新的合作伙伴是解决一些关键的社会最紧迫的挑战。从来没有比今天更相关,我们动员找到解决前所未有的全球大流行。这与授予的合作使我们最好的基础上一起工作在这个危机,我相信在未来不同的项目。”