AI工具与合作推进精准医疗

耶鲁大学的研究人员开发了用于个性化医疗的新型人工智能工具，同时利物浦大学与总部位于波士顿的生物技术公司BPGbio启动了合作，以加速AI驱动的药物发现和精准医疗保健。

在耶鲁大学，一个大学实验室的两名研究人员使用NCSA Delta超级计算机构建了考虑个体遗传变异的工具。其中一种工具是名为UKBioBERT的基因组语言模型，它在UK Biobank中约30万名个体的真实遗传变异上进行了预训练。通过将UKBioBERT与最先进的架构相结合，研究人员创建了UKBioFormer和UKBioZoi，以改进不同个体或基因之间的基因表达预测。这些模型旨在帮助医生理解个体基因如何影响疾病风险或药物反应，特别是对于癌症、糖尿病、阿尔茨海默病和自身免疫性疾病等由基因表达细微变化驱动的疾病。该研究发表在npj Artificial Intelligence上。利用NCSA资源，研究人员将包含300个基因的模型训练时间从一个月以上缩短至10天。

同一实验室的一名三年级博士生开发了另一种名为STORM（空间时间多组学表征模型）的工具，它利用图神经网络将空间位置、时间信息和多种类型的遗传数据整合到一个视图中。该工具旨在揭示组织的发育轨迹，并可能实现靶向筛查或早期干预，有望应用于人类图谱数据。

此外，利物浦大学和BPGbio宣布合作，利用AI加速药物发现。这项合作通过利物浦大学Civic HealthTech创新区（CHI-Zone）项目促成，源于2024年10月利物浦城市地区贸易代表团访问波士顿期间的一次会议。该项目将使用先进的AI技术分析大规模医疗数据，包括医学影像、实验室结果以及关于基因和蛋白质的生物信息，以揭示疾病过程中的因果关系。

BPGbio将通过这项合作扩展其NAi贝叶斯AI平台。该平台旨在识别疾病的潜在驱动因素，此次合作旨在提升其速度、可扩展性以及在药物发现和精准医疗保健中的应用。据BPGbio总裁兼首席执行官介绍，NAi已帮助发现了可操作的药物靶点，并在肿瘤学、线粒体疾病和神经学领域推进了新疗法。该项目将涉及多学科研究团队，包括公共卫生数据科学、贝叶斯推断、蛋白质组学和AI转化方面的专家。

这项合作预计将为该地区创造就业机会，并增强利物浦在全球健康科技领域的地位。CHI-Zone由利物浦城市地区生命科学创新区计划资助，该计划是政府国家级投资区计划的一部分。