38个利用人工智能发现新药的初创公司
将机器学习应用到新药发现当中，这一领域的规模将足以产生长尾效应。今天我们就来盘点一下目前在药物研发中应用人工智能的初创公司。根据新药研发阶段，目前AI在药物研发中的应用主要有以下10个方面：汇总和合成信息；重新利用现有药物；生成新型候选药物；验证候选药物；设计药物；设计临床前实验；运行临床前实验；设计临床试验；为临床试验招募患者；优化临床试验。根据这些AI应用的方向，可以把
人工智能给生物医药行业带来了什么？
AI：新药研发工业化的开始人工智能（AI）——从计算机算法中学习如何解开复杂的基因组数据，例如疾病的基因表达模式——已经准备好为药物开发，临床研究和医学治疗等各个方面带来革命。但它也可能为人类实现又一个里程碑——降低药品价格。即使不能彻底消除目前这种效率低下、时间密集、不断试错的创新过程，人工智能也能为其带来显着改观。这正是许多人工智能专家所强调的价值。要知道，美国药物研究与制造商协会
数字病理+人工智能，推动精准诊断新发展
近年来，人工智能与智慧医学成为医学界、乃至全社会热议的话题。其中，医疗影像与人工智能的结合正在发生。而病理向来是医疗领域的“金标准”，病理诊断是对疾病下最终判断的环节。人工智能与病理结合能擦出怎样的火花呢？在日前召开的中华医学会病理学分会第二十三次学术会议暨第七届中国病理年会，中华医学会病理学分会主任委员步宏教授指出：“大力发展数字病理是本届中华医学会病理学分会的工作重点之一。在加快数字病理网络平
人工β细胞智能调节血糖水平 有望引领糖尿病治疗新方式
美国北卡罗莱纳大学（UNC）和北卡州立大学（NCSU）联合生物医学工程系教授顾臻带领团队开发了一种人造β细胞，可以根据血液中的葡萄糖水平，释放胰岛素。治疗1型糖尿病和某些2型糖尿病需要长期进行痛苦和频繁的胰岛素注射或使用机械的胰岛素泵。相比于这两种方式，来自顾臻团队的人造β细胞是一种更有利于病人的选择：当葡萄糖水平升高时，人造细胞会自动释放胰岛素到血液中。这些“人造β细胞”
科研人员发现：人工构建酵母工程菌能够自动化合成内酯化合物
愈创木烷型内酯具有诸多药用活性，很多这类化合物具有较强抗癌功效，此类化合物分子结构中的内酯基团是其活性基团。中国科学院武汉植物园科研人员近日揭开了内酯基团形成的神秘面纱，发现人工构建的酵母工程菌能够自动化合成内酯化合物。愈创木烷型内酯类化合物在植物中通常只有万分之几的含量，如此低含量的合成限制了该类化合物的开发利用，但由于其显着药用价值，部分该类化合物仍然被用于临床抗癌实验，比如人们从
人工智能可以诊断结肠直肠癌 准确率达86%
AI在医疗领域有着广泛的应用前景，比如预测心脏病、侦测老年痴呆症。新研究告诉我们，AI可以用来诊断癌症。日本研究人员找到一套方法，可以用AI诊断结肠直肠癌肿瘤，在肿瘤变成恶性肿瘤之前就能发现。怎么做到的？研究人员用3万多张照片组建一个数据库，里面有癌细胞照片，也有癌化之前的照片，然后他们用AI寻找二者的差异。机器学习将图片处理完成之后，研究人员输入大肠息肉(colorectal polyp)照片，
FASEB J：利用人胚胎干细胞开发出人工程心脏组织
图片来自FASEB Journal, doi:10.1096/fj.13-228007。2017年10月27日/生物谷BIOON/---科学家们有可能开发出人心脏的组织模型。其他器官的组织模型都已存在，但是对于人心脏而言，这一直很难实现。在一项新的研究中，研究人员利用人胚胎干细胞培养出的工程心脏组织具有显著类似于人心肌的肌肉。相关研究结果近期发表在FASEB Journal期刊上，论文标题为“Ad
科学家使用人工智能改善早期乳腺癌诊断
每年，仅仅在美国就有40，000女性因乳腺癌死亡。当癌症在早期阶段得到发现，它们往往就可以被治愈。乳房X光检查是一个最佳的可选诊断方法，但是这种方法也有不足之处，它经常会得到假阳性的结果，从而导致不必要的手术。常见的导致假阳性的原因称之为“高风险”病变，在X光检查上看上去非常可疑，而生物活检中也能看到异常的细胞。在这种情况下，患者通常会通过手术去除病变；然而，在90%的情况中病变是良性
烧伤病人或无需“割肉补疮”：国产“人工真皮”进入临床试验
用牛跟腱制成的人工真皮已完成小猪实验，最快两三年就可进入临床试验阶段。图片来自浙江在线澎湃新闻10 月 24 日从浙江大学医学院附属第二医院获悉，该院烧伤科团队研制的人工真皮已进入临床试验阶段，最快三年可面世。目前，国内大面积烧伤的病人要么选择自体真皮移植，要么用美国进口的人工真皮，价格昂贵。“美国的人工真皮产品，移植后存活时间要三周，这段时间内有感染的可能。加快人工真皮的血管化进程，是我们产品攻
不以人类为师的阿尔法狗，为人类与人工智能对话提供“窗口”
1997 年国际象棋神话卡斯帕罗夫输给计算机后，围棋成为人类的最后尊严。在大多数人看来，计算机想要在围棋领域打败人类，至少需要十年，甚至更长的时间。然而，AlphaGo 的出现，直接击碎了这一想法。2016 年，谷歌旗下的 DeepMind 团队发布 AlphaGo，并在以 4：1 的成绩击败了世界围棋冠军、韩国棋手李世石，震撼全球。战胜李世石的这版 AlphaGo，参考学习了大量的人类专业棋手的