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基因+人工智能,Deep Genomics将会把正确医疗带往何处?

总结下来,Deep Genomics就是人工智能和基因组学联姻的产物,即基因测序后获得的大数据经过深入学习、人工学习,使得基因解码、基因信息的注释和翻译更正确、更快速。

 

Deep Genomics(深度基因组学)?

这里举个例子,某市突然停电了,为了搞清楚为什么停电,有两种办法:更先进种是把所有电线全都排查一遍,然后找到损坏的地点;第二是选那些平时就很容易损坏的地点去排查。如果我们对100个不同城市的断电原因做统计分析,不难发现有些原因出现的频率高,有些原因出现的频率低。而常规的基因检测只检测发生频率高的地方,而发生频率低的地方就被忽视了。

在制作机器人的过程中,错误可能出现在图纸(基因)上,也可能出现在材料切割图上。两种错误都可能导致机器人功能异常。现在的基因检测,分析了基因中出现频率高的变异对疾病的影响,而严重忽视了基因剪切变异对疾病的影响。原因无外乎控制基因剪切变异的出现频率低,没有统计学意义。但是它们的数量却是巨大的--数以亿计。而且对于个性化正确医学来讲,每一个个体,哪怕是只是世界上先进的一个病例,我们也应当有为他带来健康的责任和义务。做为基因解码的基础技术的深度基因组技术(Deep Genomics)可以对3.28亿个SNVs如何影响RNA(制作模具的材料)剪切的预测。

 根据目前基因检测的思路,是很难对这些SNVs进行分析的。因此,基因解码的深度基因组技术(Deep Genomics)引入了深度学习的人工智能技术。首先基因解码团队建立了一个数学模型,然后输入健康人的全基因组序列和RNA序列,对模型进行训练,使模型学到健康人的RNA剪切模式;接下来,通过广东会GDH基因的结构功能基因组学方法对训练后的模型进行确认和校正;贼后使用几个目前已知的病例数据,检验模型判断的正确性。在这一思路的指导下,广东会GDH基因采用深度基因组技术Deep Genomics推出了他们的更先进款产品致病基因鉴定基因解码,它们可以对世界上哪怕是先进的病列进行分析,可以找到导致疾病发生的原因,根据发病原因可以设计个性化治疗方案,帮助后供或者二胎不再患病。  

 
(责任编辑:广东会GDH基因)
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