Akopọ
Insitro dapọ jiini eniyan ti o tobi ati data cellular pẹlu ẹkọ ẹrọ lati wa awọn ibi-afẹde oogun ti o dara julọ ati awọn alaisan ti o ṣeeṣe julọ lati dahun. O ṣe pataki nitori pe o koju idi ti o tobi julọ ti awọn oogun kuna - yiyan ibi-afẹde ti ko tọ - nipasẹ wiwa ilẹ ni isedale eniyan gidi.
Isedale Ẹkọ Ẹrọ Insitro jẹ oye ti o dara julọ ni aaye ti ilana, iraye si awoṣe, awọn ipinnu pẹpẹ, ati awọn ajọṣepọ ilolupo.
Jin Dive
Ti a da ni ọdun 2018 nipasẹ onimọ-jinlẹ iṣiro ati Stanford tẹlẹ ati adari Coursera Daphne Koller, Insitro kọ ararẹ bi ile-iṣẹ iṣawari oogun 'ẹrọ-akọkọ'. Ero pataki rẹ ni lati ṣe agbekalẹ awọn ipilẹ data ti o tobi, idi-itumọ ti inu ile - ni lilo awọn awoṣe arun ti o ni iyọ-ẹyin eniyan ('in vitro'), aworan akoonu ti o ga, ati awọn wiwọn omics - ki o si so wọn pọ pẹlu jiini eniyan nla ati awọn ẹgbẹ ile-iwosan bii UK Biobank. Ẹkọ ẹrọ lẹhinna sopọ mọ molikula ati awọn ibuwọlu cellular si arun, ṣe iranlọwọ idanimọ awọn ibi-afẹde ti awọn Jiini daba fa aisan nitootọ, ati pin awọn alaisan sinu awọn ẹgbẹ-ẹgbẹ. Orukọ funrararẹ dapọ 'ni siliko' (iṣiro) ati 'in vitro' ( isedale lab). Insitro ti ṣe ajọṣepọ pẹlu Gilead ati Bristol Myers Squibb ati idojukọ lori awọn agbegbe bii iṣelọpọ, ẹdọ, ati awọn arun neurodegenerative.
Imọ-imọ-ẹrọ
Ọna Insitro Ibuwọlu nlo ẹkọ ẹrọ lori awọn aworan iṣoogun - fun apẹẹrẹ, awọn awoṣe ti o jinlẹ ti o ka ẹdọ MRI tabi histopathology - lati gba awọn iwọn 'phenotypes ẹrọ-ẹrọ.' Ṣiṣe awọn iwadii ẹgbẹ jakejado-jinomii lodi si awọn abuda ti AI-ti ari kọja awọn olugbe iye-iye biobank le ṣe afihan awọn iyatọ jiini, ati nitorinaa awọn ibi-afẹde idi, ti awọn aami ile-iwosan robi padanu. Eyi ṣe tọkọtaya Jiini eniyan, ẹri ti o lagbara julọ pe ibi-afẹde kan ṣe pataki, pẹlu ipinnu phenotypic ọlọrọ lati AI.
Mastering Insitro Machine Learning Biology
Insitro dapọ jiini eniyan ti o tobi ati data cellular pẹlu ẹkọ ẹrọ lati wa awọn ibi-afẹde oogun ti o dara julọ ati awọn alaisan ti o ṣeeṣe julọ lati dahun. O ṣe pataki nitori pe o koju idi ti o tobi julọ ti awọn oogun kuna - yiyan ibi-afẹde ti ko tọ - nipasẹ wiwa ilẹ ni isedale eniyan gidi. Isedale Ẹkọ Ẹrọ Insitro jẹ oye ti o dara julọ ni aaye ti ilana, iraye si awoṣe, awọn ipinnu pẹpẹ, ati awọn ajọṣepọ ilolupo. Lati kọ oye ti o jinlẹ, tọju Insitro Machine Learning Biology bi awoṣe iṣẹ, kii ṣe ẹya ẹyọkan: ṣalaye awọn abajade ti o fẹ, ṣe alaye awọn arosọ, ati lọtọ ohun ti eto le ṣe ni igbẹkẹle lati ohun ti o tun nilo idajọ amoye.
Ni iṣe, awọn ẹgbẹ ti o lagbara ti nlo Insitro Machine Learning Biology ṣe iṣiro ilana ataja, igbẹkẹle opopona, ati eewu titiipa ṣaaju ṣiṣe. Wọn ṣe akọsilẹ awọn ibeere aṣeyọri ti o fojuhan, idanwo lodi si data ojulowo ati ṣiṣan iṣẹ, ati atunbere ti o da lori awọn ilana ikuna ti a ṣakiyesi dipo awọn bori ala-akoko kan. Eyi ni ibiti oye imọ-jinlẹ yipada si agbara ti o tọ kọja ọja, eto imulo, ati awọn iṣẹ ṣiṣe.
Awọn maapu opopona olutaja ni ipa kini awọn ẹya ti ẹgbẹ rẹ le kọ ni atẹle. Ni akoko kanna, awọn ikede ifilọlẹ le ju iduroṣinṣin lọ ni awọn iṣan-iṣẹ iṣelọpọ gidi. Ọna resilient julọ julọ ni lati darapọ iyara idanwo pẹlu ibawi ijọba: ṣiṣe awọn awakọ awakọ, mu ẹri mu, ṣe atẹjade awọn iwe ipinnu, ati imudojuiwọn awọn aabo nigbagbogbo bi ihuwasi awoṣe, awọn ireti olumulo, ati awọn ibeere ilana ti dagbasoke.
Ipa Ilana
Awọn maapu opopona olutaja ni ipa kini awọn ẹya ti ẹgbẹ rẹ le kọ ni atẹle.
Awọn maapu opopona olutaja ni ipa kini awọn ẹya ti ẹgbẹ rẹ le kọ ni atẹle. Ni awọn imuṣiṣẹ ti o ni agbara giga, eyi ni a tumọ si awọn ofin iṣiṣẹ wiwọn, awọn aala nini, ati awọn ilana atunyẹwo loorekoore ki awọn ẹgbẹ le ṣe iwọn igbẹkẹle dipo iwọn aibikita.
Awọn ofin iṣowo ati awọn aṣayan imuṣiṣẹ ni ipa lori idiyele igba pipẹ ati eewu.
Awọn ofin iṣowo ati awọn aṣayan imuṣiṣẹ ni ipa lori idiyele igba pipẹ ati eewu. Ni awọn imuṣiṣẹ ti o ni agbara giga, eyi ni a tumọ si awọn ofin iṣiṣẹ wiwọn, awọn aala nini, ati awọn ilana atunyẹwo loorekoore ki awọn ẹgbẹ le ṣe iwọn igbẹkẹle dipo iwọn aibikita.
Awọn imoriya ile-iṣẹ ṣe apẹrẹ awọn abawọn ọja, iduro ailewu, ati ṣiṣi.
Awọn imoriya ile-iṣẹ ṣe apẹrẹ awọn abawọn ọja, iduro ailewu, ati ṣiṣi. Ni awọn imuṣiṣẹ ti o ni agbara giga, eyi ni a tumọ si awọn ofin iṣiṣẹ wiwọn, awọn aala nini, ati awọn ilana atunyẹwo loorekoore ki awọn ẹgbẹ le ṣe iwọn igbẹkẹle dipo iwọn aibikita.
Real-World imuse
Awọn awoṣe ikẹkọ lori ẹdọ MRI ṣe ayẹwo lati ṣẹda awọn iwọn phenotypes, lẹhinna ṣiṣe awọn iwadii ẹgbẹ jiini lati wa awọn ibi-afẹde oogun fun arun ẹdọ.
Lilo awọn neuronu ti o ni sẹẹli lati ṣe awoṣe ALS ati awọn aarun neurodegenerative miiran fun itupalẹ ML.
Ṣiṣepọ pẹlu Gileadi lati ṣawari awọn ibi-afẹde fun steatohepatitis ti kii ṣe ọti-lile (NASH) ati fibrosis ẹdọ.
Stratifying awọn alaisan sinu awọn ẹgbẹ-ẹgbẹ jiini lati ṣe asọtẹlẹ tani yoo dahun si itọju ailera ti a fun.
Awọn Ilana imuse
Insitro Machine Learning Biology ni iwa
Awọn awoṣe ikẹkọ lori ẹdọ MRI ṣe ayẹwo lati ṣẹda awọn iwọn phenotypes, lẹhinna ṣiṣe awọn iwadii ẹgbẹ jiini lati wa awọn ibi-afẹde oogun fun arun ẹdọ.
Awọn awoṣe ikẹkọ lori ẹdọ MRI ṣe ayẹwo lati ṣẹda awọn apilẹṣẹ pipo, lẹhinna ṣiṣe awọn iwadii ẹgbẹ jiini lati wa awọn ibi-afẹde oogun fun arun ẹdọ Awọn ẹgbẹ nigbagbogbo gba awọn abajade to dara julọ nigbati wọn ṣalaye awọn ilodi didara ni iwaju, tọju ọna imudara eniyan fun awọn ọran eti, ati tọpa mejeeji awọn anfani iṣelọpọ ati awọn idiyele aṣiṣe ni akoko pupọ.
Insitro Machine Learning Biology ni iwa
Lilo awọn neuronu ti o ni sẹẹli lati ṣe awoṣe ALS ati awọn aarun neurodegenerative miiran fun itupalẹ ML.
Lilo awọn neuron ti o ni sẹẹli lati ṣe awoṣe ALS ati awọn aarun neurodegenerative miiran fun Awọn ẹgbẹ itupalẹ ML nigbagbogbo gba awọn abajade to dara julọ nigbati wọn ṣalaye awọn ilodiwọn didara ni iwaju, tọju ọna imudara eniyan fun awọn ọran eti, ati tọpa mejeeji awọn anfani iṣelọpọ ati awọn idiyele aṣiṣe ni akoko pupọ.
Insitro Machine Learning Biology ni iwa
Ṣiṣepọ pẹlu Gileadi lati ṣawari awọn ibi-afẹde fun steatohepatitis ti kii ṣe ọti-lile (NASH) ati fibrosis ẹdọ.
Ibaṣepọ pẹlu Gileadi lati ṣawari awọn ibi-afẹde fun steatohepatitis ti ko ni ọti (NASH) ati awọn ẹgbẹ fibrosis ẹdọ nigbagbogbo gba awọn abajade to dara julọ nigbati wọn ṣalaye awọn ilodiwọn didara ni iwaju, tọju ọna igbega eniyan fun awọn ọran eti, ati tọpa awọn anfani iṣelọpọ mejeeji ati awọn idiyele aṣiṣe ni akoko pupọ.
Insitro Machine Learning Biology ni iwa
Stratifying awọn alaisan sinu awọn ẹgbẹ-ẹgbẹ jiini lati ṣe asọtẹlẹ tani yoo dahun si itọju ailera ti a fun.
Stratifying awọn alaisan sinu awọn ẹgbẹ-ẹgbẹ jiini lati ṣe asọtẹlẹ tani yoo dahun si itọju ailera ti a fun ni Awọn ẹgbẹ nigbagbogbo gba awọn abajade to dara julọ nigbati wọn ṣalaye awọn ilodi didara ni iwaju, tọju ọna igbega eniyan fun awọn ọran eti, ati tọpa awọn anfani iṣelọpọ mejeeji ati awọn idiyele aṣiṣe lori akoko.
Awọn ewu & Awọn ọna iṣọ
Awọn ikede ifilọlẹ le ju iduroṣinṣin lọ ni awọn iṣan-iṣẹ iṣelọpọ gidi.
Ifowoleri API tabi awọn iyipada eto imulo le fọ awọn arosinu ni alẹ.
Igbẹkẹle olutaja ẹyọkan ṣe alekun titiipa-inu ati awọn idiyele ijira.
Ilana Ilana imuse
Ṣe ayẹwo awọn olupese nipa lilo awọn iṣẹ ṣiṣe tirẹ ati awọn ipilẹ data.
Ṣe ayẹwo awọn olupese nipa lilo awọn iṣẹ ṣiṣe tirẹ ati awọn ipilẹ data. Ṣe itọju igbesẹ kọọkan bi ẹnu-ọna ẹri: ti awọn ibeere ko ba ni ibamu, daduro yiyọ kuro, pa aafo naa, ati lẹhinna faagun lilo.
Ṣe atunyẹwo asiri, aabo, ati awọn ofin ofin ṣaaju iṣọpọ.
Ṣe atunyẹwo asiri, aabo, ati awọn ofin ofin ṣaaju iṣọpọ. Ṣe itọju igbesẹ kọọkan bi ẹnu-ọna ẹri: ti awọn ibeere ko ba ni ibamu, daduro yiyọ kuro, pa aafo naa, ati lẹhinna faagun lilo.
Ṣetọju eto ipadabọ kọja awọn awoṣe tabi awọn olutaja.
Ṣetọju eto ipadabọ kọja awọn awoṣe tabi awọn olutaja. Ṣe itọju igbesẹ kọọkan bi ẹnu-ọna ẹri: ti awọn ibeere ko ba ni ibamu, daduro yiyọ kuro, pa aafo naa, ati lẹhinna faagun lilo.
Bojuto awọn akọsilẹ itusilẹ nitoribẹẹ awọn iyipada maapu oju-ọna ma ṣe iyalẹnu awọn ẹgbẹ.
Bojuto awọn akọsilẹ itusilẹ nitoribẹẹ awọn iyipada maapu oju-ọna ma ṣe iyalẹnu awọn ẹgbẹ. Ṣe itọju igbesẹ kọọkan bi ẹnu-ọna ẹri: ti awọn ibeere ko ba ni ibamu, daduro yiyọ kuro, pa aafo naa, ati lẹhinna faagun lilo.