Yeni taç, kişisel ölüm oranını yıl içinde ikiye katlayabilir! Columbia mezunları, antikorları hızlı bir şekilde taramak için makine öğrenimini kullanıyor
[Xinzhiyuan's Guide] Yeni koroner pnömoni, dünya çapında 340.000'den fazla kişide 14.000'den fazla ölümle teşhis edildi. Birkaç gün önce, Yann LeCun bir tweet'i retweetledi: COVID-19'u enfekte etmek, bir yıl içinde ölüm şansınızı ikiye katlayacak. Kritik bir anda, DSÖ yeni koronavirüs için en umut verici dört tedavinin küresel geniş ölçekli bir denemesini başlattı.Columbia Veri Bilimi Enstitüsü mezunları, yeni koronavirüs için yeni tedavileri hızla keşfetmek için makine öğrenimini kullandı.
Geçen Cuma, Dünya Sağlık Örgütü yeni koroner pnömoniyi tedavi etmek için kullanılabilecek ilaçları bulmak için "SOLIDARITY" adlı geniş çaplı bir küresel deney duyurdu. Bu çalışma düzinelerce ülkeden binlerce hastayı içerebilir ve tasarım olabildiğince basittir, böylece çok sayıda COVID-19 hastası olan hastaneler bile katılabilir.
Bilim adamları, test için düzinelerce mevcut bileşiği önerdiler, ancak DSÖ en umut verici olduğunu düşündüğü dört tedaviye odaklanıyor: Remdesivir adı verilen deneysel bir antiviral bileşik; sıtma ilaçları klorokin ve hidroksiklorokin; iki HIV ilacı, lopinavir ve ritonavirin bir kombinasyonu; lopinavir ve ritonavir artı İnterferon beta .
Bu ilaçların COVID-19 hastalarında kullanımına ilişkin bazı veriler, Çin'deki küçük ölçekli bir çalışmada HIV kombinasyon tedavisinin başarısız olduğunu göstermiştir, ancak DSÖ daha fazla hasta üzerinde büyük ölçekli denemeler yapılması gerektiğine inanmaktadır.
Mevcut potansiyel ilaçları test etmenin yanı sıra, yeni tedavileri keşfetmek de gereklidir.
Columbia Data Science Institute (DSI) mezunları, yeni koronavirüs tedavilerini hızla keşfetmek için makine öğrenimini kullanıyor
Columbia Üniversitesi Veri Bilimi Enstitüsü'nden (DSI) iki mezun, koronavirüs tedavilerini hızla keşfetmek için hesaplamalı tasarım kullanıyor.
Andrew Satz ve Brett Averso, EVQLV'nin sırasıyla CEO'su ve CTO'sudur. EVQLV bir başlangıç şirketidir, Oluşturduğu makine öğrenimi algoritması, yüz milyonlarca potansiyel antikor tedavisini sadece birkaç gün içinde belirleyip tarayabilir; bu, herhangi bir laboratuvarın kapasitesinin çok ötesinde bir şeydir. Laboratuvarda antikorları keşfetmek ve optimize etmek ortalama beş buçuk yıl sürüyor ve algoritma virüs antikorlarını sadece bir hafta içinde tanıyabiliyor.
Antikorları bulmak, yeni koronavirüs tedavisinin keşfinin ilk adımıdır. "Algoritmamızın yapması gereken, laboratuvarda ilaç keşfi başarısızlık olasılığını azaltmaktır." Satz ekliyor: "Aşağı akış laboratuvarlarında hata olasılığını azaltmak için mümkün olduğunca bilgisayar simülasyonlarında deniyor ve hata yapıyoruz. Bu sizi sıkıcılıktan kurtarır. Ve zaman alan çalışmalarda çok zaman kazanın. "
Brett Averso, EVQLV tarafından tasarlanan bazı antikorların, koronavirüsün insan vücuduna yapışmasını önlemek için tasarlandığını söyledi. "Doğru şekildeki antikorlar, insan hücrelerinin ve koronavirüslerin yüzeyindeki proteinlere kilit ve anahtar gibi bağlanır. Bu kombinasyon, virüsün insan vücuduna yayılmasını önleyerek hastalığı sınırlayabilir."
EVQLV, terapötik antikorların keşfine odaklanan bir şirket olan Immunoprecise Antibodies (IPA) ile işbirliği yapmaktadır. EVQLV, antikorları keşfettikten ve optimize ettikten sonra, ümit verici antikor gen dizilerini laboratuvar ortaklarına gönderir. IPA daha sonra en umut verici aday antikorları tasarlayacak, üretecek ve test edecek Bu süreç artık yıllar değil, sadece birkaç ay sürüyor. Başarılı antikorlar hayvan araştırmalarında ve son olarak insanlarda kullanılacak.
Koronavirüs ile uluslararası mücadelenin aciliyetini dikkate alan Satz, 2020 yılı sonundan önce hastalar için tedavi planları hazırlamanın mümkün olduğunu söyledi.
DSİ'deki eğitimleri sırasında tanışan Satz ve Averso, "verilere sonsuza kadar" sıkı sıkıya bağlılar. İkili, veri bilimi ve sağlık hizmetlerinin kesişme noktasında uzun yıllar işbirliği yaptı ve Aralık 2019'da, sağlık sorunlarının keşfini, geliştirilmesini ve iyileştirilmesini hızlandırmak için AI teknolojisini kullanmayı amaçlayan EVQLV'yi kurdu. Şirket, makine öğrenimi ve moleküler biyoloji, yazılım mühendisliği ve antikor tasarımı, bulut bilgi işlem ve klinik geliştirmeyi kapsayan teknolojilerle 12 ekip üyesine ulaştı. İkisi genellikle haftada 100 saat çalışıyor çünkü veri bilimi konusunda tutkulu ve "ihtiyacı olanlara yardım etmeye" kararlılar.
Yann LeCun iletti: COVID-19'u enfekte etmek, ölüm şansınızı bir yıl içinde ikiye katlayacak
Son zamanlarda, derin öğrenme kralı Yann LeCun, istatistikçi David Speigelhalter'dan bir tweet attı ve yorum yaptı: COVID-19 ile enfekte iseniz, ölüm olasılığı yaklaşık olarak bir yıl içinde başka herhangi bir nedenden dolayı ölüm olasılığına eşittir. . Şaşırtıcı bir şekilde, bu yaştan bağımsız olarak geçerlidir. COVID-19'u enfekte etmek bir yıl içinde ölme şansınızı ikiye katlayacak .
Speigelhalter'in blog gönderisinde, İngiltere Ulusal İstatistik Bürosu tarafından sağlanan yaşam tablosunu kullandı. Doğuştan hastalıklar ve doğum travması nedeniyle, doğumdan sonra ölüm zirvesi, 9 ve 10 yaşlarında bir çukur, ardından sürekli doğrusal bir artış var. Yaşı ne olursa olsun, her yıl ölenlerin oranı yaklaşık% 9 oranında artıyor. Yani ortalama ölüm riski 8 yılda ikiye katlanır.
Ulusal İstatistik Bürosu 2016-2018 İngiltere ve Galler'de yıllık ölüm riski
Imperial College London'dan araştırmacılar tarafından hazırlanan en son rapor, yeni koronavirüs ile enfeksiyondan sonra yaşa özgü ölüm risklerine ilişkin tahminler sunmaktadır. Bu riskler aşağıdaki tabloda gösterilmektedir.
Farklı yaş gruplarında COVID-19 enfeksiyonu sonrası ölüm oranı
COVID-19 enfeksiyonu sonrası ölüm oranı yukarıdaki "yaşam tablosu" üzerine yerleştirilmişse (her 10 yılın 7. yılını çizerek), sonuç aşağıdaki şekilde görüldüğü gibidir, COVID-19'a yakalanma sonrası ölüm riski, normal ölüm riski eğilimiyle uyumludur. .
Ardından, 0.5 ile 2 arasında değişen göreceli riski elde etmek için COVID-19 riskini yaşam tablosundaki ölüm riskiyle karşılaştırın.
Görülebileceği gibi, COVID-19'dan ölüm riski, bir yıl içinde başka herhangi bir nedenden dolayı ölüm riskine eşdeğerdir. . Blog yazarının sözleriyle " COVID-19'u enfekte etmek, bir yıllık riski bir veya iki haftaya sığdırmak gibidir ".
Bununla birlikte, blog yazarı, bu iki grubun büyük bir örtüşme yaşayacağına da dikkat çekti - COVID-19'dan ölen pek çok insan zaten kısa bir süre içinde ölecek - bu nedenle bu riskler basitçe bir araya getirilemez veya basitçe Enfekte insan riskini ikiye katlamak için. Ulusal tıbbi hizmet sisteminin bunaltılamaması çok önemlidir, ancak COVID kaynaklı ölümlerin sayısı şu anda önerilen katı bastırma önlemleriyle yaklaşık 20.000 olarak kontrol edilebilirse, 2020'deki genel ölüm oranı üzerindeki etki çok önemli olabilir. Küçük (sağlık hizmetlerinin baskısı ve izolasyonun yan etkileri nedeniyle altta yatan ölüm oranı artabilse de). Ancak gördüğümüz gibi maliyet çok büyük.
Referans bağlantısı:
https://medium.com/wintoncentre/how-much-normal-risk-does-covid-represent-4539118e1196
https://www.technology.org/2020/03/22/dsi-alumni-use-machine-learning-to-discover-coronavirus-treatments/
