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紐約西奈山伊坎醫(yī)學(xué)院的數(shù)據(jù)科學(xué)家和同事創(chuàng)建了一個(gè)人工智能模型，可以更準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)哪些現(xiàn)有藥物(目前未被歸類為有害藥物)實(shí)際上可能會(huì)導(dǎo)致先天性殘疾。

《通訊醫(yī)學(xué)》中描述的模型(“知識(shí)圖”)還有可能預(yù)測(cè)可能損害發(fā)育中胎兒的臨床前化合物的參與情況。該研究是同類研究中首次使用知識(shí)圖整合各種數(shù)據(jù)類型來(lái)調(diào)查先天性殘疾的原因。

在美國(guó)，出生缺陷是影響大約三分之一新生兒的異常情況。它們可以是功能性的或結(jié)構(gòu)性的，并且被認(rèn)為是由包括遺傳在內(nèi)的多種因素造成的。然而，大多數(shù)這些殘疾的原因仍然未知。如果孕婦接觸藥品、化妝品、食品和環(huán)境污染物中的某些物質(zhì)，可能會(huì)導(dǎo)致出生缺陷。

“我們希望提高對(duì)生殖健康和胎兒發(fā)育的了解，重要的是，在新藥廣泛上市和分銷之前，對(duì)這些藥物可能導(dǎo)致出生缺陷發(fā)出告，”教授 Avi Ma"ayan 博士說(shuō)，藥理學(xué)科學(xué)，伊坎西奈山生物信息學(xué)中心主任，也是該論文的高級(jí)作者?！半m然確定根本原因是一項(xiàng)復(fù)雜的任務(wù)，但我們希望通過(guò)像這樣整合多個(gè)來(lái)源的證據(jù)的復(fù)雜數(shù)據(jù)分析，我們將能夠在某些情況下更好地預(yù)測(cè)、調(diào)節(jié)和防止先天性殘疾造成的重大傷害?？赡軙?huì)導(dǎo)致?！?/p>

研究人員收集了已發(fā)表的作品中提到的有關(guān)出生缺陷關(guān)聯(lián)的多個(gè)數(shù)據(jù)集的知識(shí)，以證明整合這些資源中的數(shù)據(jù)如何能夠帶來(lái)協(xié)同發(fā)現(xiàn)。特別是，綜合數(shù)據(jù)來(lái)自已知的生殖健康遺傳學(xué)、根據(jù)懷孕期間風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行的藥物分類，以及藥物和臨床前化合物如何影響人體細(xì)胞內(nèi)的生物機(jī)制。

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