Dem neuronalen Netzwerk wurde beigebracht, Nebenwirkungen von Kombinationen neuer Medikamente vorherzusagen

Die Autoren der neuen Arbeit nutzten maschinelles Lernen, um Nebenwirkungen besser vorherzusagen.

die sich aus neuen Arzneimittelkombinationen ergeben.

Sie sammelten Daten aus Berichten über unerwünschteEreignisse, die von der U.S. Food and Drug Administration (FAERS) veröffentlicht wurden. Es gibt mehr als 15 Millionen Datensätze in den Datenbanken. Darüber hinaus gruppierten die Autoren Ereignisse, die oft gleichzeitig auftreten, um die Analyse zu vereinfachen und die Beziehung zwischen dem Medikament und seinem Nebenwirkungsprofil zu stärken.

Anschließend trainierten die Forscher ein neuronales Netzwerk, das nachahmt, wie das menschliche GehirnVerknüpfungen zwischen den Daten, so dass sie gemeinsame Muster zwischen Medikamenten und deren Nebenwirkungen erkennen kann.

Um ihr Modell zu testen, luden die Forscher Daten mit wissentlich unerwünschten Kombinationen, um zu sehen, wie das neuronale Netz reagieren würdeAls Ergebnis stellte sich heraus, dass das Modell diese neuen Muster erkennen und leicht lesen kann.Nebenwirkungen der Kombinationstherapie.

Wir waren in der Lage, individuelle therapeutische Effekte mit einfachen algebraischen Berechnungen zu bestimmen.Da der Algorithmus darauf trainiert ist, globale Muster zu erkennen, kann er die Nebenwirkungen der Kombinationstherapie genau erfassen.

Bart Westerman, Ph.D., SeniorautorResearch & Associate ProfessorKrebszentrum Amsterdam

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