我很高兴与您分享我们在癌症研究领域的重大进步，这是我和我的团队最近努力的结晶。我们已经在《Bioinformatics Advances》（2023年11月）杂志上发表了关于“SynAI” 的研究。SynAI是一个由人工智能驱动的平台，旨在预测癌症药物组合的协同效应，有望从根本上改变我们发现和评估癌症治疗方法的方式。
理解SynAI：癌症治疗的重大突破
SynAI 旨在预测癌症药物的组合效应，也就是药物协同作用。这种由人工智能驱动的解决方案既灵活又创新，专注于早期药物发现，以确定各种化合物组合的治疗潜力。
与传统方法不同，SynAI 并不依赖于实际的药物组合或特定的细胞系。相反，它利用化合物的简化分子输入线性系统（SMILES, Simplified Molecular Input Line Entry System）序列。我们的AI模型经过超过120万种不同癌症细胞系的体外测试数据的训练，可以预测药物组合中可能的协同或拮抗作用，无需昂贵且耗时的物理合成或结构分析。
图1. SynAI界面示例，您可以选择目标细胞系和感兴趣的药物组合进行药物协同预测
SynAI 如何惠及癌症研究
- 高效费比：仅通过使用SMILES序列，SynAI显著地降低了药物开发过程中与候选药物筛选相关的成本。
- 节约时间：计算预测消除了物理化合物合成的需求，加快了初步筛选过程。
- 灵活性和适应性：我们的AI模型可进行再训练，这意味着它可以持续适应和优化新数据，使其成为对抗癌症未来的有效工具。
SynAI 的独有功能
- 多输入模式： SynAI 提供四种输入模式以满足不同的研究需求，并通过 API 允许进行批量处理。
- 强大的人工智能核心：该平台的人工智能核心建立在多层感知器网络的基础上，已经经过严格的训练和测试。
- 预测准确性：我们的模型独特地处理SMILES序列，无论化合物顺序如何，都能确保准确的预测。
- 可再训练和适应的人工智能核心：SynAI 的 AI 核心并不是静态的；它是可训练并具备适应性的。这意味着任何新的实验数据都可以无缝地集成到核心中，以加强预测覆盖范围并随着时间提高准确性。这种动态特性确保了 SynAI 随着更多数据的获取而持续提升其性能，使其成为前沿研究的强大工具。
T个体化精准医疗的未来
SynAI 的潜力远超其当前的应用。我们计划融入类器官和临床数据，为个性化医疗铺平道路。想象一个未来，癌症治疗可以根据个体定制，最大化治疗效率并最小化副作用。
总结：迈向更明亮的未来
总结来说，SynAI 的突出之处不仅在于现有的能力，还在于其随着研究的进行而进化出的潜力。它不仅仅是一个平台，也是我们持续与癌症斗争中一个希望的灯塔。
