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近日，IBM 向开源社区发布了三个旨在克服治愈癌症的 AI 项目。在本月晚些时候将在瑞士举行的第 18 届欧洲计算生物学大会（ECCB）和第 27 届分子生物学智能系统大会（ISMB）上，将会深入介绍PaccMann 项目。
2018 年，癌症导致全球 960 万人死亡，此外，同年增加了 1800 多万新的癌症病例。IBM 计算系统生物学小组的研究人员已经开始研究基于 AI 和机器学习的方法，通过它们帮助我们快速了解这些诱导这些癌症的主要因素和分子机制，除此之外，重点还在于提高对肿瘤的构成认知。
通过遗传，污染，吸烟和饮食方面的倾向都被认为是引发癌症的可能性因素，但仍然还有许多需要去探索的因素，IBM 表示：我们的目标是加深对癌症的理解，以便有朝一日我们能够为行业和学术界提供新的治疗方向或知识。
此次 IBM 开源的三个项目如下：
1、PaccMann
PaccMann 项目旨在利用基于注意力的多模式神经网络来预测抗癌化合物的敏感性，ML 算法自动分析化合物并预测最有可能对抗癌症菌株的化合物。
该算法使用基因表达数据和化合物的分子结构。IBM 表示，早期识别潜在的抗癌化合物可能会降低药物开发的成本。目前开发单一药物治疗癌症就需花费数百万美元，正是因为这高昂的研发成本阻碍了我们开发新药物和疗法的步伐。（地址：https://www.zurich.ibm.com/paccmann/）
2、INtERAcT
INtERAcT 能够帮助研究人员从大量的科学文献中自动提取有价值的数据。每年在癌症研究领域出版约17,000种出版物，研究人员做不到一一阅读这些内容，INtERAcT 目前正在测试提取与蛋白质 – 蛋白质相互作用的相关数据，该研究领域，已被确定为包括癌症在内的多种疾病中生物过程中断的可能因素。（地址：https://www.zurich.ibm.com/interact/）
3、PIMKL
第三个项目 PIMKL 是一种使用数据集的算法，该算法利用描述我们目前在分子相互作用方面的数据集，以此来预测癌症的进展和患者复发的可能，这是多核学习的一种，可以识别分子路径，这对于患者分类至关重要，可以为医疗保健专业人士提供个性化和调整治疗计划的方案。（地址：https://www.zurich.ibm.com/pimkl/）
以上这三个项目都已经开源，PaccMann 和 INtERAcT 的开源代码可以在各自的官网中找到，PIMKL 已部署在 IBM 云上，源代码也已发布。