10 년 안에 암을 해결할 수 있을까요?

영국 캠브리지에있는 MS 연구원은 10 년 안에 "암 퍼즐"을 "해결"할 것을 제안하고 있습니다.

그들이 어떻게 할 것인가?

소프트웨어를 "프로그램"으로 취급하는 것. 그 결과 세포를 "살아있는 컴퓨터"로 바꿔서 암이나 다른 질병을 치료할 수 있습니다. 작업은 약물 상호 작용을 시뮬레이션하는 컴퓨터 모델 인 Bio Model Analyzer에서 시작되었습니다. Cambridge의 Jasmin Fisher 교수는 영국의 Telegraph 신문에서 "암을 조절하고 조절할 수 있다면 만성 질환과 같이되고 문제가 해결된다"고 설명했다. "나는 암의 일부를 5 년 동안, 그러나 확실히 10 년 이내에 생각한다. 그러면 우리는 아마도 1 세기 동안 암이 생기지 않을 것입니다. "

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10 년 안에 암을 치료할 수는 없다는 암 연구가는 거의 없다. 한 가지 이유는 역사입니다. 암과의 전쟁은 40 년이 넘었습니다. 암에 관해 더 많이 배울수록 더 복잡해집니다. 많은 연구자들은 특정 개인의 "폐암"은 6 ~ 10 개의 종양 클론이 될 수 있으며, "암 클론"은 항암제를 피하는 것과 같이 환경으로부터 끊임없이 배우는 움직이는 표적이라고 인식합니다.

그래서 처음에는 복잡성의 문제가 있습니다. 컴퓨터 프로그램이 삶을 시뮬레이션 할 수 있습니까? 그들은 아직 눈치 채지 못한 수십개의 생물 정보 시스템을 파악하고 그들이 무엇을 할 것인지를 인식 할 것입니까? 세포가 어떻게 작동 하는지를 이해하고 있습니까? 환경의 일부인 10 조개의 인간과 40 조개의 박테리아와 거의 끝없는 바이러스 입자에 연결되어 있습니까?

너 자신을 괴롭히지 마라. 이것은 알파벳 5 글자를 가르치고 셰익스피어의 중요성을 설명하는 것과 같습니다.

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따라서 도널드 트럼프 (Donald Trump)가 말했듯이 "과장된"요소는 과장된 요소입니다. 이것은 우리가 말하는 기술 회사입니다. Microsoft는 제약 회사의 걱정이나 아픈 기억없이 생물학적 영역을 탐험 할 수 있습니다. 제약 회사는 자신이 어떻게 작동하는지에 대해 정말 좋은 생각이 들더라도 생물학적 프로세스를 조작하는 것이 얼마나 어려운지 알고 있습니다.

그렇다면 다음 호가 있습니다 – 생물학은 순수한 소프트웨어처럼 작동합니까? 현재의 컴퓨터 모델은 생물학적으로 똑같은 제약 조건과 중복성을 가지고 작동합니다. 특히 밀리 초 단위의 셀에서 무슨 일이 일어나는지 실제로 알지 못하는 경우에는 컴퓨터 칩으로 할 수 있습니다.

이러한 생물학적 과정을 이해하기 위해서는 완전히 새로운 종류의 모델링이 필요할 수 있습니다. 많은 사람들은 새로운 "기계 학습"패러다임의 일부로 구축되고있는 진화 모델에 대한 정보를 얻게 될 것입니다.

그러나 세포는 기계와 매우 다르게 배울 수 있습니다.

긍정적 인 무엇입니까?

이 개발에는 여전히 훌륭한 소식이 있습니다. 생물학은 마침내 물리학과 화학이 가지고있는 것처럼 "정보 과학"으로서 만연하게되었습니다. 질량과 에너지, 단백질 및 지방보다는 정보로 세상을 보는 것이 실제로 일어나는 방법에 대해 훨씬 효과적으로 생각하게합니다. 삶을 "정보 처리"의 한 형태로 보는 것은 보통 사람들이 모르는 모든 종류의 것들을 모을 수있게 해줍니다.

상호 작용하는 수십 개의 변수를 동시에 보는 것과 마찬가지로 상위 체스 플레이어조차도 일부 컴퓨터뿐 아니라 다른 컴퓨터에서도 마찬가지입니다. 의료 진단을 수행 할 수있는 유일한 방법은 순전히 "유형"에서 벗어나는 것입니다.

앞으로 암이 켜지는 유전자 패턴을 분석 한 혈액 샘플보다 조직 생검으로 암 발병이 적을 수 있습니다. 결국 우리는 매일 수백 개의 암을 형성 할 수 있습니다. 문제는 "울타리를 뛰어 넘고"실제로 우리를 해칠 수도 죽일 수도있는 일을하는 것입니다. 우리가 전립선 암에서 배운 것처럼, 당신이 "암"을 가지고 있다는 사실이 선의 것보다 더 해를 입힐 수 있음을 알았습니다. 유럽의 재판에서 50-100 명의 사람들이 삶이 "구원받는"사람마다 불필요하게 치료됩니다. 조심스럽게 전립선 암을 기다리는 것은 수술과 방사선을 통한 즉각적인 치료와 동일한 사망률을 보이고 있습니다. 정보화 방법을 통해 종양 세포가 있다는 사실을 아는 것은 우리가 신속하게 파괴 할 수있는 방법을 찾으면 발견하고 생검 할 필요가 없을 수도 있습니다.

일반적으로 암과 생물학에 대한 정보는 정보로서 건강과 질병을 보는 새로운 방법을 열어 줄 수 있습니다. 진정한 트릭은 유기체, 즉 종양이 시작되기 전에 정보 시스템을 재생성하고 규제하는 방법을 가르치는 것입니다. 암을 치료하는 것보다 암을 퇴치하는 데 필요한 것을 몸에 가르치는 것이 훨씬 더 유용 할 수 있습니다.

더 나아가 생물학이 어떻게 정보 문제로 작용 하는지를 알아 내면 컴퓨터 프로그램뿐만 아니라 컴퓨터도 더 쉽게 만들 수 있습니다. 생물학은 의심 할 여지없이 정보가 어떻게 처리되고 사용되는지에 대한 다양한 시스템을 사용합니다. 이는 실리콘 칩 및 표준 엔지니어링의 것과는 매우 다릅니다.

결론

암은 핥기에 가깝지 않습니다. 이론가들의 레이더 스크린에는 아직 그 원인이 거의 없다. 인간 생물학에 관련된 정보 시스템은 벤 다이어그램보다 훨씬 복잡하며 신속하게 조작 할 수 없습니다.

그러나 암과 질병에 대한 정보는 모든 종류의 질병을 치료하는 훨씬 더 좋은 방법을 알려줄 것입니다. 당신은 정보입니다. 그 견해가 당신을 많이 도울 수 있기 때문에 익숙해 져야합니다. 마이크로 소프트 연구원이 10 년 안에 암을 해결하지 못하더라도 적어도 그들은 해결할 수있는 방법으로 문제를보고 있습니다.