Para ilmuwan menggunakan machine learning untuk menemukan obat yang sudah ada di pasaran agar juga bisa dipakai untuk melawan COVID-19 pada pasien lansia.
"Membuat obat baru membutuhkan waktu lama. Satu-satunya pilihan yang bijaksana adalah dengan menggunakan kembali obat-obatan yang ada," kata salah satu penulis studi ini, Caroline Uhler, ahli biologi komputasi di Massachusetts Institute of Technology (MIT).
Tim peneliti mencari pengobatan potensial dengan menganalisis perubahan ekspresi gen dalam sel paru-paru yang disebabkan oleh penyakit dan penuaan.
Uhler mengatakan, kombinasi ini dapat membantu ahli medis menemukan obat untuk diuji pada orang tua. "Kita perlu melihat proses penuaan bersama dengan SARS-CoV-2, gen apa yang berada di persimpangan kedua jalur ini?," ujarnya seperti dikutip dari The Next Web, Selasa (16/2/2021).
Para peneliti berusaha menjawab pertanyaan ini melalui tiga tahapan. Pertama, mereka membuat daftar kandidat obat menggunakan autoencoder, sejenis jaringan saraf yang menemukan representasi data dengan cara yang tidak diawasi. Autoencoder menganalisis dua kumpulan data pola ekspresi gen untuk mengidentifikasi obat yang tampaknya melawan virus.
Selanjutnya, para peneliti mempersempit daftar dengan memetakan interaksi protein yang terlibat dalam jalur penuaan dan infeksi. Mereka kemudian mengidentifikasi area yang tumpang tindih di antara dua pemetaan tersebut.
Ini akan menunjukkan jaringan ekspresi gen yang harus ditargetkan obat untuk melawan COVID-19 pada pasien yang lebih tua. Kemudian pada akhirnya, tim tersebut menggunakan algoritma statistik untuk menganalisis kausalitas dalam jaringan.
Cara ini memungkinkan mereka untuk mengidentifikasi gen spesifik yang harus ditargetkan obat untuk meminimalkan dampak infeksi. Sistem tersebut menyoroti gen RIPK1 sebagai target yang menjanjikan untuk obat COVID-19. Para peneliti kemudian menemukan daftar obat yang disetujui yang bekerja pada RIPK1.
Beberapa di antaranya telah disetujui untuk mengobati kanker, sementara yang lain sudah diuji pada pasien COVID-19. Para peneliti mencatat bahwa percobaan in vitro dan uji klinis yang ketat masih diperlukan untuk menentukan kemanjurannya.
Tetapi mereka juga membayangkan bisa memperluas kerangka kerja menggunakan kecerdasan buatan (artificial intelligence/AI) ke infeksi lain.
"Sementara ini kami menerapkan platform komputasi AI kami dalam konteks SARS-CoV-2, algoritma kami mengintegrasikan modalitas data yang tersedia untuk banyak penyakit, sehingga membuatnya dapat diterapkan secara luas," tutup mereka.
https://trimay98.com/movies/la-peur/
Nasib Malang 'Jack Ma' Kecil yang Dulu Viral
Karena kemiripannya dengan Jack Ma, bocah ini menjadi viral. Bahkan baru-baru ini, kembali ada postingan di Facebook bahwa dia benar-benar Jack Ma saat kecil walau kenyataannya tidak demikian. Sempat bersinar, nasib terkininya dilaporkan kurang baik seiring dia tumbuh dewasa.
Nama bocah itu Fan Xiaoqin. November 2016, China Daily meliput berita dengan foto tersebut. Ia jadi populer lantaran mirip Jack Ma dan kabarnya mendapat bantuan dari sang taipan.
"Jack Ma mini tinggal di Yongfeng County, Provinsi Jiangxi. Kondisi keluarganya kurang beruntung, ibunya sakit, ayahnya kehilangan kaki, neneknya kena Alzheimer," tulis China Daily.
"Jack Ma mini jadi tenar setelah orang sedesanya memposting videonya online di 2015. Internet meledak membahas betapa miripnya dia dengan Jack Ma," tambah media berbahasa Inggris itu. Jadi sudah jelas, dia bukan Jack Ma.
Media mancanegara termasuk Strait Times, The Hindu sampai BBC juga memberitakannya. Hanya saja dalam laporan BBC, ada bantahan dari Alibaba bahwa Jack Ma memberi bantuan pada anak tersebut. Kini setelah beberapa tahun berlalu, nasib sang anak dikabarkan kurang baik.
Pada saat viral, Fang sempat dikontrak oleh agensi karena banyak yang ingin berfoto bersamanya ataupun kegiatan lain. Namun seperti dikutip detikINET dari Sohu, Selasa (16/2/2021) Fang diketahui telah kembali ke kampungnya dan tidak mendapatkan kontrak lagi. Ia dan keluarganya kembali hidup kekurangan.
Tidak ada komentar:
Posting Komentar