我们的日常生活的某些方面似乎越来越快。例如,我们不仅用于软件更新,我们期望源源不断的定期改进出现在我们的手机,我们使用的数字工具在工作和在家里。
在这样的背景下,似乎仍顽固地抵抗相同的速度和模式改进进展癌症和某些疾病的治疗。治疗和治愈癌症并不等同于binge-watching在线,没有争论。但云both-computation的关键推动者希望我们能加快我们的速度能够早些时候提供和更准确的诊断,更好的疗法,是的,甚至治愈癌症。
在其核心,发现新的方法来检测和治疗癌症是一个计算问题。这是为什么。
钥匙和锁
认为关键是一种药物,锁,适合作为癌症的关键。研究人员试图找到正确的适合一个特定的关键锁定药物分子与特定癌症受体。现在,想象一下你有数十亿键和数十亿的锁。如果我们试图手动匹配关键锁的解锁所需的锁,你可以看到它如何可以直到永远。
接下来,照片正在以难以置信的速度大量强大的计算机操作每一个关键锁,几乎同时。改变什么?多快你能找到合适的药物,解锁治疗一种疾病吗?
一个很好的例子的量子飞跃加速药物发现是我们的亚马逊网络服务(AWS)合作伙伴:列举。数正在寻找候选药物治疗心脏病。他们有超过1.28亿个药物分子可供选择,你可能会想象,它需要杰出的科学家5至7年的时间来缩小选择从数以百万计的选择到少数临床试验。这是键/锁的问题。但是读不走这条路,它使用AWS计算。
使用成千上万的机器学习模型和大规模的云计算,列举能够检查1.28亿个分子,寻找一些能帮助他们学习治疗心脏病。模型如何占潜在药物分子在体内吸收,分布,代谢,消除,以及是否符合正确的疾病”锁。”的应用一个高性能的处理器运行的等效计算肌肉连续1000年12个月,和69年发现候选药物,他们能够前进的临床试验。最近,其他AWS客户如Abcellera已经开发出复杂的基于云的解决方案,减少药物发现过程六个星期。
从5到7年,不到两个月你可以打赌我们会更快。相同的大规模计算+机器学习方法是适用于治疗的发现对抗癌症或其他疾病。
治疗只是为了你
候选药物的速度的增加可以发现意味着更多的药物进入临床试验的管道。更多的临床试验意味着更多的希望和选择的人正在寻找一种治疗他们的特定类型的癌症。所有这些使我们对一些医学界一直朝着decades-precision医学。精密医学的最终目标不是简单地提供患者治疗类型的癌症,但是裁缝设计提供治疗个人的癌症。
一个很棒的例子使用AWS精密医学计算能力可以找到born-in-the-cloud生物科技公司,现代化。你可能听说过现代化的新闻因其努力寻找疫苗COVID 19。相同的技术,现代化是用来检查造成大流行的病毒是应用于其他疾病,包括个性化的癌症疫苗(通常称为免疫疗法),和治疗罕见疾病。如果你去现代化的实验室你看到一排排疗法产生,令人震惊的是,他们的商店不是应用机器学习和计算单一药物对十亿人,他们是让一个人基于单一药物,病人的独特的基因组成。就像制造十亿种不同的药物。
利用计算不仅加速这个过程,当寻找治疗方法,它改变了经济学的药物甚至带到市场。在手动和昂贵的传统药物发现方法,公司需要重磅药物支持药物发现的经济模式。但当药物发现成为一个团队的努力之间的天才科学家,计算能力、智能算法,和非常聪明的模型,模拟我们的生物学和化学、经济变化。组织可以找到治疗和治愈疾病困扰的人数相对较小。他们能找到治愈只是为了你。
下一个最好找到一个治疗
显然治愈癌症治疗是最理想的结果;然而,短的治疗、治疗途径,定制和个性化的需要个体患者仍将提供巨大的好处无处不在。组织的BreastCancer.org是一个很好的例子,它使用AWS计算能力来帮助病人个性化健康旅程。
Breastcancer.org允许个人与乳腺癌病理报告上传至一个私人和安全的个人账户。机器学习使用AWS, BreastCancer.org分析病人的病理报告和定制他们的数字属性为病人提供个性化内容。就像生物技术公司使用的计算能力来发现新的癌症治疗药物,BreastCancer.org使用计算的力量和自然语言处理理解病理报告和为病人创造一个个性化的体验。
如果你把这个向前,它不是一个巨大的飞跃,看看一个人自身的医疗信息可以帮助深入个性化他们的健康之旅。癌症是一个启动基于AWS导航与癌症病人和他们的医生密切合作,帮助患者自我管理保健的旅程。导航癌症收集成千上万的数据点对一个病人的情况,并通过复杂的实时计算密集的分析,帮助临床医生创建理想的复苏之路。在癌症并不只是让病人,他们激活他们负责他们的生活在他们的复苏之路,,,朋友和家人的帮助下。
当然,这是重点。在这科技粉红色,这整个乳腺癌意识就要每程花时间尽我们所能,我们所爱的人。
AWS是粉红色参与科技的一天在乳腺癌宣传月的认可,加入雅诗兰黛公司(行业)年度提高认识和捐款的活动乳腺癌研究基金会。你也可以。获得更多的信息或参与战斗。
