Потенциальные возможности ИИ и метаболитов в медицине. Leila Pirhaji - видеоролик
Изучение английского языка с помощью параллельных субтитров ролика "Потенциальные возможности ИИ и метаболитов в медицине".
Метод интервальных повторений для пополнения словарного запаса английских слов. Встроенный словарь.
Всего 828 книг и 2765 познавательных видеороликов в бесплатном доступе.
страница 2 из 2 ←предыдущая следующая→ ...
00:02:44
and built a database of any existing
information about metabolites
и создали базу данных всей существующей
информации о метаболитах
and their interactions
with other molecules.
и их взаимодействиях с другими молекулами.
We combined all this data
as a meganetwork.
Мы объединили все эти
данные, создав мегасеть.
Then, from tissues or blood of patients,
Теперь, используя ткани и кровь пациентов,
we measure masses of metabolites
мы измеряем массу метаболитов
00:03:01
and find the masses
that are changed in a disease.
и находим те, которые изменяются
в ходе заболевания.
But, as I mentioned earlier,
we don't know exactly what they are.
Но, как я уже говорила, мы не знаем,
какие именно это метаболиты.
A molecular mass of 180 could be
either the glucose, galactose or fructose.
Глюкоза, галактоза и фруктоза имеют
молекулярную массу 180.
They all have the exact same mass
У них совершенно одинаковая масса,
but different functions in our body.
но они выполняют разные
функции в организме.
00:03:17
Our AI algorithm considered
all these ambiguities.
Наш алгоритм ИИ учёл
все эти неопределённости.
It then mined that meganetwork
Затем он прошёл по этой мегасети
to find how those metabolic masses
are connected to each other
в поисках таких связей масс
метаболитов друг с другом,
that result in disease.
которые вызывают заболевание.
And because of the way they are connected,
То, как они связаны,
00:03:32
then we are able to infer
what each metabolite mass is,
позволяет нам определить
массу каждого метаболита,
like that 180 could be glucose here,
например, здесь 180 — это глюкоза,
and, more importantly, to discover
и, что особенно важно, понять,
how changes in glucose
and other metabolites
как изменения глюкозы и других метаболитов
lead to a disease.
приводят к заболеваниям.
00:03:47
This novel understanding
of disease mechanisms
Это новое понимание
механизмов заболеваний
then enable us to discover
effective therapeutics to target that.
позволяет нам находить
эффективные способы лечения.
So we formed a start-up company
to bring this technology to the market
Мы создали стартап, чтобы вывести
эту технологию на рынок
and impact people's lives.
и помогать людям.
Now my team and I at ReviveMed
are working to discover
Я и моя команда в ReviveMed работаем
над поиском способов лечения заболеваний,
00:04:05
therapeutics for major diseases
that metabolites are key drivers for,
для которых метаболиты
являются ключевыми факторами,
like fatty liver disease,
например, стеатоза печени.
because it is caused
by accumulation of fats,
Он вызван накоплением в печени жиров,
which are types
of metabolites in the liver.
которые представляют собой
один из видов метаболитов.
As I mentioned earlier,
it's a huge epidemic with no treatment.
Как я уже говорила, это серьёзная
эпидемия, и заболевание неизлечимо.
00:04:21
And fatty liver disease
is just one example.
И стеатоз печени — это лишь один пример.
Moving forward, we are going to tackle
hundreds of other diseases
В дальнейшем мы планируем работать
с сотнями других заболеваний,
with no treatment.
для которых пока нет лекарств.
And by collecting more and more
data about metabolites
Собирая всё больше данных о метаболитах
and understanding
how changes in metabolites
и анализируя, как изменения в них
00:04:38
leads to developing diseases,
приводят к заболеваниям,
our algorithms will get
smarter and smarter
наши алгоритмы будут становиться умнее
to discover the right therapeutics
for the right patients.
и помогут нам находить курсы лечения
для конкретных пациентов.
And we will get closer to reach our vision
Мы приблизимся к нашей цели
спасения человеческих жизней
of saving lives with every line of code.
с помощью каждой строки кода.
00:04:56
Thank you.
Спасибо.
(Applause)
(Аплодисменты)
КОНЕЦ
←предыдущая следующая→ ...