【摘 要】
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2020年8月27日，据美国每日科学网报道，加州大学的科学家研发出了一种通过测试药物的活性就能從2亿多种化学物质中筛选出数百种治疗新冠肺炎候选药物的人工智能机器学习算法。该算法可通过反复试错学习预测药物的活性，其预测能力可以在学习过程中不断提高。 研究人员认为，传统依赖细胞培养测定的方法不仅要花费高额资金，而且还要耗费大量时间对药物进行测试，同时疾病本身也变得越来越复杂。使用机器学习的方法可以为
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2020年8月27日，据美国每日科学网报道，加州大学的科学家研发出了一种通过测试药物的活性就能從2亿多种化学物质中筛选出数百种治疗新冠肺炎候选药物的人工智能机器学习算法。该算法可通过反复试错学习预测药物的活性，其预测能力可以在学习过程中不断提高。
研究人员认为，传统依赖细胞培养测定的方法不仅要花费高额资金，而且还要耗费大量时间对药物进行测试，同时疾病本身也变得越来越复杂。使用机器学习的方法可以为研究人员提供进一步研究的机会，从数据中寻找新的见解，在初步筛查大量化学物质方面也具有更大的优势。
此外，研究人员还希望他们所做的对超过1000万种化学药品的活性预测，不仅能用于研发抗新冠肺炎药物，还能加速其他多种疾病治疗药物的研发进程。
来源：界面新闻
https：//www.jiemian.com/article/4887766.html
下载日期：2020-08-27
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