Telegram Group & Telegram Channel
Вдогонку 🔼
При нынешнем уровне развития ИИ создание моделей вроде той, которая “открыла” абауцин, представляет в чистом виде "машину Голдберга" - систему, выполняющую простое действие чрезвычайно усложненным образом.

Для того, чтобы обучить модель, авторы статьи сначала вручную протестировали 7,7 тыс. различных молекул в чашках Петри с культурой бактерии (колоссальная работа!), выясняя, какие работают против A. baumannii, а какие нет. Этот мартышкин труд, занявший месяцы и тысячи человекочасов, понадобился для того, чтобы ИИ, перебрав еще 6,7 тыс. молекул, смог “за полтора часа представить шорт лист потенциальных кандидатов” - результат, которым авторы так гордятся. Между тем, если бы они изначально проверили эти соединения в лаборатории, вместо того, чтобы скармливать их нейросети, им бы пришлось проделать на тысячу опытов меньше.

Но, может быть, модель можно будет использовать постоянно, что оправдало бы трудозатраты? И тут нет. Она слишком узкоспециальная: направлена на поиск антибиотиков только против A. baumannii, для других бактерий ее использовать нельзя. А против этой бактерии авторы уже перепробовали большинство молекул, которые были доступны (т.е. имели потенциально полезные свойства и не были защищены патентом), с КПИ 1 "эффективный" на 14 с гаком тысяч (6,7 +7,7) протестированных соединений. Им просто негде взять десятки тысяч других молекул, которые можно тестировать дальше с помощью их же нейросети.

Еще один момент касается тестирования на мышиной модели. A. baumannii – условный патоген. Угрозу представляет только как внутрибольничная инфекция, которой могут быть подвержены ослабленные пациенты. У них она способна вызвать множество осложнений - от госпитальной пневмонии до менингита и сепсиса.

Но авторы исследования почему-то решили проверить ее на мышах в отношении стерилизации наружных ран. Почему? Потому что знали, что "кандидатная молекула" обладает сильным цитотоксическим действием в отношении лимфоцитов. То есть вводить ее мышам внутрь – это быстрее всего убить мышь, а не вылечить ее сепсис или пневмонию. Но если мышь умрет от "побочек" еще до того, как успеет вылечиться от внутрибольничной инфекции, картину “новейшего антибиотика, созданного с помощью ИИ” не сможет нарисовать даже лояльная пресса.  Решение было найдено: применять абауцин местно так, чтобы не вызвать к жизни системное действие препарата.

Так что в предыдущую публикацию закралась ошибка. Просим прощения. Профанаторы и мошенники тут именно что "ученые", а не пресса.



group-telegram.com/viralload/472
Create:
Last Update:

Вдогонку 🔼
При нынешнем уровне развития ИИ создание моделей вроде той, которая “открыла” абауцин, представляет в чистом виде "машину Голдберга" - систему, выполняющую простое действие чрезвычайно усложненным образом.

Для того, чтобы обучить модель, авторы статьи сначала вручную протестировали 7,7 тыс. различных молекул в чашках Петри с культурой бактерии (колоссальная работа!), выясняя, какие работают против A. baumannii, а какие нет. Этот мартышкин труд, занявший месяцы и тысячи человекочасов, понадобился для того, чтобы ИИ, перебрав еще 6,7 тыс. молекул, смог “за полтора часа представить шорт лист потенциальных кандидатов” - результат, которым авторы так гордятся. Между тем, если бы они изначально проверили эти соединения в лаборатории, вместо того, чтобы скармливать их нейросети, им бы пришлось проделать на тысячу опытов меньше.

Но, может быть, модель можно будет использовать постоянно, что оправдало бы трудозатраты? И тут нет. Она слишком узкоспециальная: направлена на поиск антибиотиков только против A. baumannii, для других бактерий ее использовать нельзя. А против этой бактерии авторы уже перепробовали большинство молекул, которые были доступны (т.е. имели потенциально полезные свойства и не были защищены патентом), с КПИ 1 "эффективный" на 14 с гаком тысяч (6,7 +7,7) протестированных соединений. Им просто негде взять десятки тысяч других молекул, которые можно тестировать дальше с помощью их же нейросети.

Еще один момент касается тестирования на мышиной модели. A. baumannii – условный патоген. Угрозу представляет только как внутрибольничная инфекция, которой могут быть подвержены ослабленные пациенты. У них она способна вызвать множество осложнений - от госпитальной пневмонии до менингита и сепсиса.

Но авторы исследования почему-то решили проверить ее на мышах в отношении стерилизации наружных ран. Почему? Потому что знали, что "кандидатная молекула" обладает сильным цитотоксическим действием в отношении лимфоцитов. То есть вводить ее мышам внутрь – это быстрее всего убить мышь, а не вылечить ее сепсис или пневмонию. Но если мышь умрет от "побочек" еще до того, как успеет вылечиться от внутрибольничной инфекции, картину “новейшего антибиотика, созданного с помощью ИИ” не сможет нарисовать даже лояльная пресса.  Решение было найдено: применять абауцин местно так, чтобы не вызвать к жизни системное действие препарата.

Так что в предыдущую публикацию закралась ошибка. Просим прощения. Профанаторы и мошенники тут именно что "ученые", а не пресса.

BY ВИРУСНАЯ НАГРУЗКА


Warning: Undefined variable $i in /var/www/group-telegram/post.php on line 260

Share with your friend now:
group-telegram.com/viralload/472

View MORE
Open in Telegram


Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

The Russian invasion of Ukraine has been a driving force in markets for the past few weeks. The last couple days have exemplified that uncertainty. On Thursday, news emerged that talks in Turkey between the Russia and Ukraine yielded no positive result. But on Friday, Reuters reported that Russian President Vladimir Putin said there had been some “positive shifts” in talks between the two sides. But Kliuchnikov, the Ukranian now in France, said he will use Signal or WhatsApp for sensitive conversations, but questions around privacy on Telegram do not give him pause when it comes to sharing information about the war. "He has kind of an old-school cyber-libertarian world view where technology is there to set you free," Maréchal said. At the start of 2018, the company attempted to launch an Initial Coin Offering (ICO) which would enable it to enable payments (and earn the cash that comes from doing so). The initial signals were promising, especially given Telegram’s user base is already fairly crypto-savvy. It raised an initial tranche of cash – worth more than a billion dollars – to help develop the coin before opening sales to the public. Unfortunately, third-party sales of coins bought in those initial fundraising rounds raised the ire of the SEC, which brought the hammer down on the whole operation. In 2020, officials ordered Telegram to pay a fine of $18.5 million and hand back much of the cash that it had raised.
from br


Telegram ВИРУСНАЯ НАГРУЗКА
FROM American