AI平台快速识别潜在靶点，可运用于抗衰老和老龄化疾病治疗

据知晓，PandaOmics™ 的软件是相结合 AI 与剖面努力学习框架在组学资讯库和重构资讯库中会获取小分子资讯，再继续对特定传染病特别的小分子进行计算和区域性数据分析报告。该的软件都能希望医生及有机体课题的科学家促使找到口服再继续来进行的候选小分子，并对这些小分子展开实质性科学研究。

其中会，区域性组学资讯库含有将近 1.9 万亿个公开有机体医学资讯点，涉及 1500 多种传染病和 1 万多种传染病亚型；而重构资讯库由实用新型、出新版物、临床试验结果、一些公司公告，以及至少 2 万亿美元的科研经费新项目等组转成，总计有 4000 万份以上的机密文件资讯。

此外，PandaOmics™ 还都能依据新颖性、商业性、转成本品等小分子的重要类型对其进行次序。现今，该的软件已在学术两界和三洋两界想得到大量的支持。

不过，该设计团队主要用途数据分析报告小分子的应用软件还存在一定局限性，其当前从未给予所有传染病的可用资讯集，定律性文献也不够充足，这会对最终的数据分析结果遭受不确定因素。

远胜的是，这个有效小分子计算应用软件将有助节省大量注意到及外科手术传染病的转运输成本，并为抗阿兹海默和人口老化传染病的解决提供更加多可能。

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参照：

1.Frank W. Pun et al. Hallmarks of aging-based dual-purpose disease and age-associated targets predicted using PandaOmics AI-powered discovery engine. Aging （2022）