新款人工智能应用Veeva Andi现已上市
Veeva Systems（纽交所代码：VEEV）近日推出一款全新的人工智能应用 Veeva Andi，它将定制化洞察和建议内置于 Veeva CRM，以实现智能客户互动。 Veeva Systems 近日推出一款全新的人工智能应用 Veeva Andi，它将定制化洞察和建议内置于 Veeva CRM，以实现智能客户互动。 &n
FASEB J：新研究揭示肌肉缓慢衰退的机制
2019年6月10日 讯 /生物谷BIOON/ --新的研究表明，通过阻止损害细胞的连锁反应，可以显著减缓因衰老和某些疾病引起的肌肉衰退。该研究揭示了线粒体功能障碍对肌肉健康造成的损伤并导致萎缩（消瘦）的过程。来自埃克塞特大学和诺丁汉大学（英国）以及日本东北大学的研究小组表明，抑制这一过程的各个阶段可以抑制肌肉萎缩。（图片来源：Www.pixabay.com）这项研究是针对一种名为秀丽隐杆线虫（C
AI病理诊断解释方案或解决人工智能CFDA三类申报获批关键难点
深度卷积神经网络（CNNs）已在实践中被证明是一种可以辅助生物医学图像诊断的技术，并已广泛运用于肺结节、眼底等放射影像识别。近日，病理领域的AI研究也有了新的进展。2019年5月，国内杨林团队的论文《Pathologist-level Interpretable Whole-slide Cancer Diagnosis with Deep Learning》 被《Nature Mach
Cell Death Dis：科学家发现调节肌肉细胞的新基因
2019年5月29日讯 /生物谷BIOON /——加拿大约克大学的科学家们发现了一组独特的基因，它们在肌肉细胞的基因表达和分化中发挥重要作用，这可能导致防止肌肉癌症的蔓延的新的治疗靶标。研究人员分析了肌肉细胞中的基因网络，发现蛋白质Smad7和β-catenin在体内协同工作来调节肌细胞分化、生长和修复。当这些调节蛋白协调工作时，它们控制着正常基因表达的途径，从而产生正常的骨骼肌细胞。图片来源：C
Nat Med：利用人工智能准确地诊断肺癌，准确率高达94%
2019年5月29日讯/生物谷BIOON/---在一项新的研究中，软件工程师和临床研究人员之间的合作产生了一个人工智能程序，该程序使用图像来预测哪些人将患上肺癌，准确率为94％。这个研究团队发现这个算法与放射科医师基于同一个人的多次计算机断层扫描（CT）来筛查癌症一样准确，并且当它仅能从一个人那里获得一次扫描时，它的表现优于医生。相关研究结果于2019年5月20日在线发表在Nature Medic
强生医疗：人工智能加速医疗创新
5月18日，强生医疗心血管和专业解决方案事业部总经理王金鹤应邀出席“2019年上海科技节 -- 预见未来·人工智能医疗专场”活动，就医疗与创新发表主旨演讲，介绍强生医疗投资于创新，加速人工智能引领医疗创新的愿景、战略和举措。在嘉宾论坛环节，王金鹤与来自沪上知名院校和医疗机构的专家们一起，共同探讨人工智能在医疗等广泛领域的应用和发展方向，向公众描绘未来人工智能支持医疗发展的蓝图，并回答了现场观众的提
J Clin Invest：肌肉为什么不能修复？可能是这个蛋白在捣鬼！
2019年5月23日讯 /生物谷BIOON /——研究人员报告说，一种已知对蛋白质合成很重要的蛋白质也会以一种意想不到的方式影响肌肉再生和生长。研究人员说，这一发表在《Journal of Clinical Investigation》上的发现有一天可能会带来治疗肌肉无力和肌肉质量下降等疾病的新方法。领导这项研究的伊利诺伊大学细胞与发育生物学教授Chen Jie说，科学家们长期以来一直在研究亮氨酸
开发出具有人类能力的人工智能软件 或能分析显微镜图像中宿主与病原体的相互作用
2019年5月28日 讯 /生物谷BIOON/ --称之为神经网络的计算系统基于生物大脑的学习过程，其能够实现一种机器学习形式，有助于帮助研究人员解读生物和医学成像，如今研究病原体与宿主细胞相互作用的科学家们已经开始利用这种这种技术从事相关研究了。图片来源：GEORGE RETSECK来自英国克里克研究所的研究者Eva Frickel表示，从事病原体-宿主相互作用研究领域的大部分人群都只是手动计数
既要减肥还要保持肌肉 你需要摄入多少蛋白质呢？
2019年5月14日 讯 /生物谷BIOON/ --低碳水化合物饮食、素食饮食、地中海饮食，不管选择哪种饮食方式，摄入足够的蛋白质是非常重要的；尽管当前研究并未确定一个完美的饮食配方，但研究人员认为，典型的每日推荐最低剂量或许并非是最佳的，这有助于帮助计算你的体重和活动水平，从而确定你到底需要摄入多少蛋白质。图片来源：medicalxpress.com对于中等运动水平的人而言，良好的基线是每磅体重
Nat Commun：人工智能促进阿尔兹海默症的研究
2019年5月16日 讯 /生物谷BIOON/ --加州大学戴维斯分校和加州大学旧金山分校的研究人员已经找到了一种方法来训练计算机精确检测人类大脑组织中阿尔茨海默病的生物标志物。淀粉样斑块是阿尔茨海默病患者大脑中蛋白质碎片的团块，可破坏神经细胞的连接。加州大学科学家团队开发的机器学习工具可以“看到”脑组织样本是否有一种类型的淀粉样蛋白斑块，并且很快就能完成。该研究结果于5月15日发表在Nature