接收人员开辟了一种基于报酬智能的本事，无妨从姑且已有阿尔茨海默症药物中，从新抉择出最有潜力的货色。这种本事不止连忙、廉价，而且还过程指出药物功效体制来辅助揭发新的、未被商量的安排靶点。

接收于2月15日颁布在《自然-通讯》上，题目为“Machine learning identifies candidates for drug repurposing in Alzheimer’s disease”(板滞深造辩别阿尔茨海默病药物再应用的候选者)，通讯作者为波士顿哈佛医术院安排科学哈佛花样体制药道学考查室的Artem Sokolov。

接收人员应用板滞深造，开辟了被称为DRIAD(晚年板滞症中的药物再应用)的框架。DRIAD的处世原因是先丈量用药物安排时人脑神经细胞的变化，尔后确定药物惹起的变化是否与病症要害水平的分子标志物联系。DRIAD还许诺接收人员察看哪些卵白质是最有长进的药物的靶点，以及靶点之间是否有共同的趋势。

接收小组将这种抉择本事应用于80种FDA接收和临床观察的药物，其中一些用来安排类类风湿性要害炎和血癌的抗炎药变成最有潜力的候选药物。那些药物均属于Janus激酶遏制剂，无妨阻断炎症刺激的Janus激酶卵白，而Janus激酶被质疑在阿尔茨海默病中起功效。

译/前瞻财政和经济学人APP资源讯息组