AI 模型可帮助识别 17000 多种疾病的候选药物

近期，哈佛医学院的研究团队及其合作者，在 Nature 子刊 Nature Medicine 上发布了一篇题为「A foundation model for clinician-centered drug repurposing」的研究论文。在该论文中，哈佛医学院的研究团队及合作者表示，他们开发了一个名为 TxGNN 的 AI 模型。据介绍，这是首个专门为识别罕见疾病和无药可治病症的候选药物而开发的新办法，它从现有药物中确定了 17000 多种疾病的候选药物，其中许多疾病没有任何现有治疗方法。另外，与用于药物再利用的同类 AI 模型相比，TxGNN 在识别候选药物方面平均提高了近 50%，在预测哪些药物会有禁忌症方面，准确率也高出 35%。