がんの治療法の検索を加速する方法

癌細胞を殺すことができた実験薬が研究にあります。これはジクロロ酢酸（DCA）と呼ばれ、アルバータ大学で改良され、完成されています。

私は医者でも医学生でもありませんが、これは私に共鳴します。私の祖父は6年前に肺がんで亡くなり、祖母は膵臓がんで間もなく亡くなりました。

がんは カナダの主要な死因 、およびによると 仲裁マガジン 、カナダの女性の約40％と男性の45％が生涯にわたって癌を発症します。親しい友人や愛する家族を癌で亡くした私たちの多くは、多すぎると確信しています。

DCAのような薬は、多くの人々が望んでいる希望のきらめきを提供します。愛する人がより幸せな時代に戻るのを見るチャンスです。による アルバータ大学 、DCAは特許を取得していないため、[ 博士エヴァンジェロスミケラキス ]は、臨床試験でDCAをテストするための民間投資家からの資金を見つけるのが難しいかもしれないことを懸念しています。彼は、次のような公的資金による機関からすでに受けている支援に感謝しています。 カナダ健康研究所 （CIHR）、そして彼はそのような支援が継続され、癌患者に対してDCAの臨床試験を実施できるようになることを望んでいます。

ご存知かもしれませんが、DCAは完璧にはほど遠いです。それは数年で大きな進歩を遂げました、しかしそれはまだ主流の治療になる前に行く方法があります。

それでも、DCAはまだベータ段階にあり、臨床試験を経て副作用がテストされている薬の一例にすぎません。アルバータ大学が指摘しているように、DCAプロジェクトのような研究を本格的に運営し続けるための資金を見つけるのは難しいことがよくあります。

臨床試験を継続するために必要な初期費用と運用費用は、維持するには高すぎることが多く、これらの薬を棚に置く進行を遅らせます。ロンドンの起業家はここにいます Lijing Guo と Kartik Thakore 手を貸したい。

医療業界の多くの人々が直面している主な問題は、手動でデータマイニングを行うのに多くの時間と多くのお金がかかることです、とGuoは説明します。ベネディクトとダンの2つの製品ラインにより、これらの時間と経済的制約を解消したいと考えています。

2012年には、豊富なデータがあります。パコアンダーヒルはで言います購入する理由、データの意味を理解するよりもデータを収集する方が簡単であり、データに対して何ができるか、何をすべきかを計画することははるかに簡単です。 AiMED、 と それのようなソフトウェア 、データマイニングを加速し、混沌としたデータセット内の相関関係を発見する機会を生み出します。

これらすべての相関関係から、より洗練された予測アルゴリズムを生成できます（これは本質的に研究であり、病気をより適切かつ迅速に予測しようとします）、Guoは詳しく説明します。臨床試験に関して、私たちにできることは、有害事象と薬物との相関関係をはるかに迅速に判断し、基本的に大量のデータを迅速に理解することです。

AiMEDのプログラムは、データマイニングの運用コストをはるかに耐えられるものにすると同時に、研究者が直面する莫大な初期費用を取り除くことを目的としています。これにより、DCAのような研究プロジェクトは、限られた資金で作業しながらより多くのことができるようになり、多くのプロジェクトの進行を加速します。

AiMEDのプログラムの柔軟性は、医療の領域を超えています。このワークフローは医療業界だけに限定されているわけではない、とGuo氏は言います。データの取り込みと分析はすべての業界に普及しているため、あらゆる業界に対応できるようにシステムを迅速に適応させることができます。たとえば、会社のワークフローデータを分析してボトルネックがどこにあるかを判断し、それをより効率的にする方法を見つけることができます。

AiMEDのプログラムは現在、ロンドン健康科学センターでテストされており、医学研究者が直面する経済的障壁の大部分を取り除く可能性が非常に高いです。同社は資金調達を求めています。これらのプログラムは、企業の業務を改善するために調整および適合させることもできます。

現在、研究者や企業が利用できるデータは山ほどあります。 AiMEDのような企業は、生データを有用な情報に変換するための優れた触媒となる製品を作成しています。この情報は、私たちが素晴らしいことをするのを助けるために使用することができます。

癌を治すように。