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La herramienta basada en Watson automatiza el descubrimiento

Hola, un placer verte por aquí. Te habla Simón Sánchez y esta vez hablaremos sobre La herramienta basada en Watson automatiza el descubrimiento

La comunidad HPC ha seguido la tecnología Watson de IBM desde que una versión semi-personificada de la máquina de análisis se convirtió en un contendiente ganador de Jeopardy en 2011. Desde entonces, Watson ha sido habilitado para SaaS, habilitado para la nube y enviado a la escuela de medicina. . Recientemente, la tecnología apareció en una herramienta llamada KnIT (Knowledge Integration Toolkit). Desarrollado por IBM en colaboración con Baylor College of Medicine, este sistema prototipo analiza la literatura científica disponible sobre un tema determinado para encontrar relaciones ocultas en los datos.

KnIT ayudó a los investigadores de Baylor a identificar seis nuevas proteínas a las que apuntar para la investigación del cáncer. Teniendo en cuenta que los científicos han descubierto 28 objetivos proteicos en los últimos 30 años, el hecho de que el equipo de Baylor haya encontrado media docena en un mes es una hazaña impresionante.

No es que los humanos no puedan hacer lo que hacen KnIT o Watson, es solo que las máquinas pueden hacerlo mucho más rápido. En un recién publicado papel, los investigadores concluyen que la sociedad es mejor acumulando nuevos datos que analizando lo que ya tiene. «Esto conduce a profundas ineficiencias en traducir la investigación en progreso para la humanidad», escriben.

Considere la gran cantidad de artículos publicados: alrededor de 1,5 millones cada año, aproximadamente un 5% más por año. El sistema KnIT utiliza la tecnología Watson para extraer conexiones sin editar previamente en estos enormes archivos de texto. Luego crea visualizaciones basadas en gráficos y sugiere hipótesis para ayudar a los investigadores a identificar objetivos prometedores.

Para este estudio, KnIT analizó millones de artículos que mencionaban p53, un supresor de tumores asociado con la mitad de todos los cánceres. El equipo de Baylor estaba interesado en una clase de enzimas, llamadas quinasas, que pueden interactuar con p53 encendiéndola y apagándola. KnIT tuvo la tarea de buscar quinasas p53 no descubiertas, que podrían proporcionar vías para nuevos medicamentos contra el cáncer.

El estudio, que utilizó un análisis retrospectivo por primera vez para demostrar la precisión del enfoque, identificó seis nuevas quinasas implicadas en la actividad de p53.

Además de expandir su uso para la investigación del cáncer, el equipo de investigación está explorando cómo aplicar la herramienta a otras áreas de la biología, como la medicina personalizada. También puede haber un futuro para KnIT en otros dominios científicos, como la física, aunque extraer ecuaciones en lugar de texto aumentaría significativamente el factor de desafío.

Los investigadores tienen claro que la herramienta basada en Watson no reemplaza a los científicos, pero al resaltar lugares interesantes para buscar, ayuda a acelerar el proceso de descubrimiento.

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