В то время, когда ученым приходится прочесывать огромные объемы данных в поисках лекарств, изменяющих жизнь,
PyTorch
https://medium.com/pytorch/speeding-up-drug-discovery-with-advanced-machine-learning-b17d59e0daa6
помогает AstraZeneca ускорить исследования в области открытия новых лекарств.
AstraZeneca, штаб-квартира которой находится в Кембридже, Великобритания, имеет широкий портфель рецептурных лекарств, в первую очередь для лечения заболеваний в онкологии; Сердечно-сосудистые; Почек и метаболизма; и респираторная и иммунология.
«Огромный объем данных, к которым имеют доступ наши ученые-исследователи, растет с каждым годом в геометрической прогрессии, и поддерживать всестороннее знание всей этой информации становится все сложнее, - пишет Гэвин Эдвардс, инженер по машинному обучению в AstraZeneca.
Эдвардс является частью группы AstraZeneca Biological Insights Knowledge Graph (BIKG). Он объясняет, что графы знаний - это сети контекстуализированных научных данных, таких как гены, белки, болезни и соединения, а также взаимосвязи между ними. По мере того, как эти графы знаний растут и становятся более сложными, машинное обучение дает команде BIKG AstraZeneca возможность анализировать все данные в них и находить нужные связи более быстро и эффективно.
«Мы можем использовать этот подход, чтобы определить, скажем, 10 основных целей, которые наши ученые должны преследовать при данном заболевании», - написал Эдвардс.
Поскольку большая часть данных, используемых для формирования графов знаний, поступает в виде неструктурированного текста, AstraZeneca использует
PyTorch’s
Библиотека обработки естественного языка (NLP) для определения и обучения моделей.
«PyTorch - это естественный выбор для команд, которые хотят быть в авангарде исследований НЛП, поскольку он широко используется академическим сообществом и позволяет нам быстро реализовывать идеи из последних статей», - сказал Эдвардс.
Они также используют PyTorch в сочетании с Microsoft Azure Machine Learning для создания моделей машинного обучения для рекомендации целевых препаратов.
Учить больше
о том, как AstraZeneca использует PyTorch и Azure, чтобы ускорить поиск лекарств.
https://ai.facebook.com/blog/pytorch-utilized-in-aim-to-accelerate-drug-discovery/