感染:中世纪的骨架提供细菌杀手起源的线索
大约800年前可能导致一名年轻的挪威妇女死亡的感染正在帮助科学家绘制一组重要致病细菌的进化史。
由英国华威大学的Mark Achtman领导的一个小组分析了从挪威特隆赫姆十三世纪埋葬的一名19-24岁妇女的骨头和牙齿中收集的DNA。科学家们回收了肠道沙门氏菌的基因组,其中包括超过2,900种遗传上可区分的菌株。这名妇女有一种称为副伤寒的病毒,它引起一种称为副伤寒或肠炎的疾病,现在在欧洲很少见。
副伤寒C(丙)仅感染人类,但与感染猪和野猪的菌株密切相关。结合特隆赫姆女性病原体和现代沙门氏菌样本的分析显示,近3500年前出现了副伤寒C.
药物发现:人工智能与药物发现
寻找新药的科学家们看到了一个巨大的数字:估计开发治疗的价值26亿美元。其中很多都有效地消耗殆尽,因为它包括花费在十分之九的候选疗法上的钱,这些疗法在第一阶段试验和监管部门批准之间失败了。该领域的人很少怀疑以不同方式做事的必要性。
领先的生物制药公司相信解决方案即将到来。辉瑞公司正在使用IBM Watson,这是一个使用机器学习的系统,以推动其对免疫肿瘤药物的研究。赛诺菲已签署协议,使用英国初创企业Exscientia的人工智能(AI)平台寻找代谢疾病治疗,罗氏子公司Genentech正在使用马萨诸塞州剑桥GNS Healthcare的AI系统来帮助推动跨国公司的发展。寻找癌症治疗方法。大多数规模较大的生物制药企业都有类似的合作或内部计划。
如果这些技术的支持者是正确的,人工智能和机器学习将迎来一个更快,更便宜和更有效的药物发现的时代。有些人持怀疑态度,但大多数专家确实希望这些工具变得越来越重要。这种转变为科学家带来了挑战和机遇,特别是当这些技术与自动化相结合时(参见“这里来的机器人”)。特别是职业生涯早期的研究人员需要掌握人工智能可以做什么以及如何最好地获得他们在未来就业市场中就业所需的技能。
本期编辑:Peter
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