TxGNN má v porovnaní s inými poprednými nástrojmi na hľadanie nových účelov liekov o takmer 50 percent vyššiu úspešnosť identifikácie potenciálne vhodných liekov. Pri identifikácii potenciálnych kontradikcií zároveň dosiahol o 35 percent vyššiu presnosť.
"Toto je presne oblasť, kde vidíme potenciál umelej inteligencie – pri znižovaní celosvetovej záťaže chorobami a hľadaní nových využití už existujúcich liekov. Zároveň je to rýchlejšia a hospodárnejšia cesta vývoja nových terapií ako pri ich tvorbe úplne od základov," uvádza vedúca štúdie Marinka Zitniková, ktorá pôsobí na Lekárskej fakulte Harvardovej univerzity.
Vývoj popisuje štúdia vypracovaná tímom vedeným vedcami z Lekárskej fakulty Harvardovej univerzity zverejnená 25. septembra vo vedeckom žurnále Nature Medicine.
Autori nástroja ho sprístupnili bezplatne a nabádajú lekárov vykonávajúcich klinické štúdie a iných vedeckých pracovníkov, aby ho aktívne využívali najmä pri hľadaní liečby ochorení, pri ktorých zatiaľ absentuje.
