Новости медицины от Google

** Еще больше интересного в моем канале продуктовые штучки**

За последние пару недель Google анонсировал несколько прорывных решений, которые могут изменить будущее науки и медицины. Они будут доступны ученым всего мира бесплатно, а значит - нам всем, рано или поздно. Расскажу о них

1) Модель AlphaFold3 для анализа биоструктур

Google DeepMind и Isomorphic Labs представили новую модель AlphaFold3, которая может прогнозировать структуры и взаимодействия с самой высокой точностью почти всех молекул, включая белки, ДНК и РНК.

Разработчики модели говорят, что точность прогнозов модели на 50% выше по сравнению с предыдущими методами.

Пример анализа структуры белка с помощью AlphaFold3. <a href="https://api.vc.ru/v2.8/redirect?to=https%3A%2F%2Fwww.isomorphiclabs.com%2Farticles%2Frational-drug-design-with-alphafold-3&postId=1203333" rel="nofollow noreferrer noopener" target="_blank">Источник<br /></a>
Пример анализа структуры белка с помощью AlphaFold3. Источник

Какое это имеет значение?

Это открывает широкий спектр возможностей для моделирования и проектирования белков, имеет большие последствия для понимания основ биологии и революционных открытий лекарств. Способность прогнозировать связывание антител с белками имеет решающее значение для понимания аспектов иммунного ответа человека и разработки новых антител — растущего класса терапевтических средств.

Модель может использоваться широко: от разработки биовозобновляемых материалов и более устойчивых сельскохозяйственных культур до ускорения разработки лекарств и исследований в области геномики. Isomorphic Labs сотрудничает с фармацевтическими компаниями, чтобы применить ее к реальным задачам разработки лекарств и, в конечном итоге, разработать новые методы лечения.

Предыдущая модель AlphaFold2 (которая в 2020 году совершила фундаментальный прорыв в предсказании структуры белков) уже использовались исследователями для открытия вакцин против малярии, методов лечения рака и разработка ферментов. AlphaFold упоминалась в научных публикациях более 20 000 раз, а его научное влияние было отмечено многими премиями, в том числе премией за прорыв в науках о жизни.

2) 1,4 млн гигабайт данных о мозге человека

Так выглядит наш мозг. <a href="https://api.vc.ru/v2.8/redirect?to=https%3A%2F%2Fblog.google%2Ftechnology%2Fresearch%2Fgoogle-ai-research-new-images-human-brain%2F&postId=1203333" rel="nofollow noreferrer noopener" target="_blank">Источник<br /></a>
Так выглядит наш мозг. Источник

Исследователи нанесли на карту первые изображения мозга на уровне синапсов, реконструировав почти каждую клетку и все ее связи в небольшом кусочке мозговой ткани, размером примерно в половину рисового зернышка.

Этот крошечный сегмент наполнен 1,4 миллионами гигабайт информации, содержит около 57 000 клеток, 230 миллиметров кровеносных сосудов и 150 миллионов синапсов. Затем алгоритмы ИИ реконструировали клетки и их связи в 3D. Процесс исследования занял около 11 месяцев.

Это самый большой набор данных о структуре человеческого мозга, когда-либо созданный в таком высоком разрешении. Исследование провели совместно Google и Гарвард.

Зачем это нужно?

Это может помочь исследователям глубже изучить неврологические расстройства и ответить на важнейшие вопросы о том, как работает мозг. В результате также были обнаружены ранее неизвестные аспекты височной коры человека. А также Google разработали инструмент для анализа этих данных и сделали 3D-мэппинг, доступный для научного сообщества.

3) Google опубликовал результаты первых моделей Med-Gemini - нового семейства мультимодальных медицинских моделей

Med-Gemini - специализированная модель ИИ для медицины. Качество модели оценивалось по 14 медицинским тестам, и по 10 из них (где прямое сравнение уместно) модель и превосходит семейство моделей GPT-4, зачастую с большим отрывом.

Результаты сравнения Med-Gemini с семейством моделей GPT по трем показателям. <a href="https://api.vc.ru/v2.8/redirect?to=https%3A%2F%2Farxiv.org%2Fpdf%2F2404.18416&postId=1203333" rel="nofollow noreferrer noopener" target="_blank">Источник<br /></a>
Результаты сравнения Med-Gemini с семейством моделей GPT по трем показателям. Источник
Демонстрация прогресса производительности ИИ моделей применительно к медицинским задачам за короткий период, 2022-2024 годы. <a href="https://api.vc.ru/v2.8/redirect?to=https%3A%2F%2Farxiv.org%2Fpdf%2F2404.18416&postId=1203333" rel="nofollow noreferrer noopener" target="_blank">Источник</a>
Демонстрация прогресса производительности ИИ моделей применительно к медицинским задачам за короткий период, 2022-2024 годы. Источник

В чем практический смысл модели?

Med-Gemini превосходит экспертов-людей в таких задачах, как обобщение медицинских текстов и составление рекомендательных писем, а также демонстрирует потенциал для мультимодального медицинского диалога, медицинских исследований и образования.

В совокупности результаты показывают перспективность использования Med-Gemini во многих областях медицины, хотя необходима дальнейшая тщательная оценка для внедрением в критически важной для безопасности области.

Пожалуйста, поддержите меня, поставьте лайк!

99
1 комментарий

прорывы в медицине это всегда интересно и положительно, я только за

1