人工智能计算能力有助于Fudan科学研究的突破：阿尔茨海默氏病

中国新闻局，上海，7月19日（记者Xia bin）中国新闻服务记者最近了解到，福丹大学在医学领域取得了成功的成果。在发现了帕金森氏病（PD）的新治疗靶点之后，阿尔茨海默氏病（AD）早期筛查以及早期审查和试剂测试也将在今年年底之前在主要医院和体格检查中心推出。这些研究均由Fudan University和Alibaba Cloud创建的CFFF平台CO的AI计算能力支持。与中国新闻社的Fudan University有关的Huashan医院的Yu Jintai教授说，生物医学产生的大型数据的使用需要强大的算法和计算能力支持，还需要一些相对较新的算法。 2023年，启动了CFFF，这是中国智能计算平台的最大科学研究云。该平台包括“问题号”在世界范围内，全球领先的异质异质计划调度融合功率融合，分层存储技术，AI集成技术和大数据，它连接到了真正的“超级计算机”。 其中，阿里巴巴云rigqab数据中心为全国的许多科学研究机构在公共云模式下的科学研究机构的许多项目提供了多公斤的智能计算，以1000亿参数支持大规模的模型培训。我们期待通过生物医学大数据提供相关的生物标志物或治疗靶标和预防解决方案，以早期筛查，早期诊断和治疗疾病。但是前提是数据可以真正具有计算能力，算法的支持和临床问题的支持。” Yu Jintai说。” Yujintai教授的团队依靠CFFF平台互相取得基本成功，达到了15年的阿尔茨海默氏病风险，超过98.7％。 - 本质上出版。预警和准确的干预是关键。g处理较少的数据，花费很长时间并且效率有限。在开发了CFFF平台后，研究人员可以使用“ Data +算法”双轮驱动器来替换传统的“假设驱动器”模型，并在更少的时间内处理更多数据。在阿尔茨海默氏病领域，Yukintai团队根据脑脊液蛋白质组学数据尝试了超过6,361种蛋白质，这些蛋白质指标将改变该疾病的发展。使用传统方法筛选蛋白质会发现十二甚至道路 - 可能的“诊断蛋白”，科学研究人员将证明单独的每种蛋白质的诊断结果，这是无效的。 Yujintai团队使用AI计算能力，采用创新的DA驱动方法和独特的蛋白质组学检查技术来研究和模型6,361个脑脊液蛋白质组学数据，筛选5个最重要的蛋白质，并改善了诊断ACC尿素为98.7％。在SEN的帕金斯田中，病理α-核蛋白是帕金森氏病的主要病原体蛋白。以前，基于现有的理论系统，研究人员认为特定蛋白质可以在病理α-突触核蛋白的传播中起重要作用，然后设计了实验来确认它。但是，人体中基因蛋白的数量很大，并且这种方法的采用意味着忽略现有理论系统之外的许多可能性。借助AI计算能力和大型模型技术，Yujintai团队能够筛选所有基因的潜在目标，使用人工智能技术来预测其蛋白质结构，然后几乎根据预测的结构筛选了小分子化合物，以完成数十年或更长的长期持续5年的任务。 Yujintai说：“过去，科学研究就像在干草和SLO上找到针头Wly钓鱼，花了很多时间；现在，人工智能就像一个大型网络，它可以快速准确地发现大量数据中的关键指标和潜在的治疗计划，从而大大提高了研究技能和卓越。” Fudan University类似脑部智力科学与技术研究所的研究人员Cheng Wei说：“今天，几年来，几年来都无法在几年内处理成千上万人的图像处理，并且已经完成了。 “目前，AI Cloud的AI基础架构支持了CFFF平台的全面升级，为各种文科学科，科学，医学和工程提供了47个独特的学科模型，以及已在CNS级别上暴露于开放水平的40,000多套数据。