来自滑铁卢大学人文与遗传学院的两名大学生Murto Hilali和Kritika Grover在SickKids研究机构进行了研究，利用人工智能工具研究了与脑瘫相关的遗传特征。他们的宝贵贡献是为什么他们将被列为即将出版的一篇名为“现代工具之前的遗传繁殖技术”的论文的作者之一，该论文将在《自然·遗传学》杂志上发表。
使用AlphaFold人工智能算法研究脑瘫的开创性研究
AlphaFold人工智能算法已被用于研究具有与脑瘫相关的基因突变的蛋白质，并了解它们与疾病在分子水平上的关系。这种项目表明数字应用可以为发现导致神经疾病相关遗传病的基因提供基础，而这些基因以前由于与神经疾病相关的复杂性而无法确定。
自2019年秋季以来一直学习生物技术和经济学的Hriday Hilali从解释AlphaFold如何用于代表这种情况下基因的结构及其与脑瘫特征之间的关联开始了演示。他的导师肯定会对他的专注度非常赞赏，因为他自己也一直在尝试将这些关键缺陷置于突出位置。
在完成这项工作之后，接替席位的是Shiwali Grover，他是一名生物化学学生，还具备计算机方面的另一个学位。此后，质谱仪用于审查AlphaFold忽略的基因碱基配对，这将连接到特定疾病的遗传形式。
此外，额外的一年为研究提供了更多的空间，我们得以进行更多的测试，因此，我们创造了概念验证：一种能够加快和增加数据量而不失衡的人工智能技术。
对未来医疗的影响
SickKids的基因研究中的人工智能可能是未来医疗领域药物开发过程的最具创新性案例。Hitali和Grover的基于人工智能的分析研究使得实验室的设置更加简单，可以用模拟取代物理实验。这种方法不仅可以减少研究公司的时间，还可以扩大科学评估领域和治疗方法的范围。
他们在合作经验方面的成功是不容置疑的，这也得益于史蒂芬·舍勒博士（主导）所提供的卓越指导以及通过研究作为发展工具的环境。学者们表示，呼吁行动的目标之一是将课堂学习应用于现实生活，并促进文化发现。此外，他们还阐述了需要产生观察性知识的领域。
就像之前滑铁卢大学积累了一段时间的核心概念一样，合作教育是为学生提供实际操作经验和在科学和技术领域建立联系的一条明确途径。
在这种情况下，滑铁卢大学学生与SickKids研究机构之间的合作是解决脑瘫之谜的两个关键因素之一。
新闻来源：
滑铁卢大学
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