Autori novej práce použili strojové učenie na lepšie predpovedanie vedľajších účinkov,
Zozbierali údaje z hlásení nežiaducich osôbudalosti, ktoré zverejnil americký Úrad pre kontrolu potravín a liečiv (FAERS). V databázach je viac ako 15 miliónov záznamov. Ďalej autori zoskupili udalosti, ktoré sa často vyskytujú súčasne, aby sa zjednodušila analýza a posilnil vzťah medzi liekom a jeho profilom vedľajších účinkov.
Vedci potom trénovali neurónovú sieť, ktorá napodobňuje to, ako vytvára ľudský mozogasociácie medzi údajmi, aby mohla identifikovať spoločné vzorce medzi liekmi a ich vedľajšími účinkami.
Na otestovanie svojho modelu výskumníci načítali údaje s vedome nežiaducimi kombináciami, aby zistili, ako by neurónová sieť reagovalaV dôsledku toho sa ukázalo, že model dokáže tieto nové vzory rozpoznať a ľahko ich prečítať.Vedľajšie účinky kombinovanej liečby.
Jednotlivé terapeutické účinky sme dokázali určiť pomocou jednoduchého algebraického výpočtu.Pretože algoritmus je trénovaný na rozpoznávanie globálnych vzorcov, môže presne zachytiť vedľajšie účinky kombinovanej terapie.
Bart Westerman, Ph.D., hlavný autorVýskum a docentCancer Centre Amsterdam
Čítaj viac:
Po desiatich rokoch práce vedci spochybnili štandardný model fyziky
Vnútri Zeme je ďalšia „planéta“: ako zachránila vznikajúci život
Staré bunky boli preprogramované a stali sa o 30 rokov mladšími: ako to funguje