Ringiovanimento: differenze tra le versioni
Contenuto cancellato Contenuto aggiunto
Etichette: Annullato Modifica da mobile Modifica da web per mobile |
m Annullate le modifiche di 37.162.30.123 (discussione), riportata alla versione precedente di Daruuin Etichetta: Rollback |
||
Riga 46:
InSilico Medicine utilizza algoritmi di machine learning per la drug discovery di farmaci anti-invecchiamento<ref>{{Cita web|url=https://www.medimagazine.it/i-progressi-dellintelligenza-artificiale-potrebbero-far-luce-sul-processo-di-invecchiamento/|titolo=I progressi dell'intelligenza artificiale potrebbero far luce sul processo di invecchiamento|sito=Medimagazine|data=2019-07-05|lingua=it-IT|accesso=2019-07-13}}</ref><ref>{{Cita pubblicazione|nome=Polina|cognome=Mamoshina|data=2019-07-03|titolo=Deep Aging Clocks: The Emergence of AI-Based Biomarkers of Aging and Longevity|rivista=Trends in Pharmacological Sciences|volume=0|numero=0|lingua=en|accesso=2019-07-13|doi=10.1016/j.tips.2019.05.004|url=https://www.cell.com/trends/pharmacological-sciences/abstract/S0165-6147(19)30114-2|nome2=Alex|cognome2=Zhavoronkov}}</ref>. Nel 2019 è riuscita a ottenere da zero una molecola che inibisce potentemente un recettore (chinasi DDR1) implicato nella fibrosi e altre malattie in soli 46 giorni rispetto agli anni necessari coi metodi tradizionali, costituendo una svolta nel design dei farmaci<ref>{{Cita pubblicazione|nome=Alex|cognome=Zhavoronkov|data=2019-09|titolo=Deep learning enables rapid identification of potent DDR1 kinase inhibitors|rivista=Nature Biotechnology|volume=37|numero=9|pp=1038–1040|lingua=en|accesso=2019-09-29|doi=10.1038/s41587-019-0224-x|url=https://www.nature.com/articles/s41587-019-0224-x|nome2=Yan A.|cognome2=Ivanenkov|nome3=Alex|cognome3=Aliper}}</ref><ref>{{Cita web|url=https://www.forbes.com/sites/alexknapp/2019/09/02/this-startup-used-ai-to-design-a-drug-in-21-days/|titolo=This Startup Used AI To Design A Drug In 21 Days|autore=Alex Knapp|sito=Forbes|lingua=en|accesso=2019-09-29}}</ref>, e rendendo il codice del modello di machine learning utilizzato (GENTRL) liberamente disponibile su GitHub.
== Note ==
|