“程霖教育理念：人工智能算法开发”

程霖教育理念(程霖打开netflix的时候，那不是给你介绍电视剧吗？ 正是你的兴趣所在。 用facebook聊天的时候，那个要不要给你介绍一点朋友？ 正是你观赏的东西； 访问亚马逊的时候，要不要介绍点什么？ 那是你控诉的。

其实没有那么多。 这些介绍都是平台基于机器学习算法整合的数据。 并且，最新的研究表明，这些平台的算法曾经强大到有助于癌症和老年痴呆症等神经退行性疾病的生物学语言的探讨。

蛋白质是一种大而复杂的分子，在细胞内起着重要的作用，是构成人体组织、调理器官所必需的。 例如抗体是蛋白质，其功能是保护身体。

在影响世界5000万人的老年痴呆症中，蛋白质发生蜕变，构成团块，杀死安康的神经细胞。 安康的大脑有质量控制系统，可以比较有效地处理这些有潜在风险的大量蛋白质，也就是所谓的聚合物。

但是，有点无序的蛋白质构成液体状的蛋白质液滴，它们没有膜，相互自由融合。 蛋白质凝聚物调控着细胞内的重要事件，如基因表达等，与这些蛋白质滴相关的缺陷分离可能导致癌症等疾病的发作，疾病的大脑无法控制这些分离。

为此，程霖发现，研究者利用相似的平台机器学习技术锻炼了大范围的语言模型，观察了体内蛋白质呈现问题时会发生什么。

研究人员特别要求该程序学习变形的生物分子凝聚物的语言，即细胞内发现的蛋白质的液滴。 因为如果真正理解这些语言，就能够解读引起癌症和阿尔茨海默病等神经退行性疾病的生物作用障碍的密码。

科学家向算法提供了已知蛋白质的所有数据，结果表明，这些平台的机器学习技术能够解读癌症、阿尔茨海默病和其他神经退行性疾病的生物学语言。 将机器学习技术引入到神经退行性疾病和癌症的探讨中，可以说绝对是游戏规则的改变。

程霖认为，这一发现有助于纠正细胞内部导致疾病的语法错误，配合相关靶向药物的开发，使疾病大幅度缓解，几乎不引起痴呆症的发作。 这项划时代的探讨于2021年4月8日发表在科学杂志《pnas》上。

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