Google大腦與藥物研究組織合作，以電腦視覺發現關鍵蛋白質晶體加速藥物開發

Google大腦與MARCO倡議組織共同合作，以電腦視覺找出重要的蛋白質晶體加速新葯開發。雖然這些蛋白質的實驗配置以及成像都是自動化的，但是辨識蛋白質晶體的工作仍然落在人類身上，也由於這些蛋白質可能非常的稀少微小，人類辨識的正確率成為了蛋白質實驗的瓶頸，透過電腦的幫忙，可以更快更正確地找出這些蛋白質晶體。

MARCO倡議組織首席研究員Patrick Charbonneau表示，每次錯過的蛋白質結晶，都代表錯失重要生物醫學發現的可能性，因為這些結晶非常罕見。

由於蛋白質結晶是生物醫學，研究複雜生物分子結構的關鍵步驟，這些結構決定著分子的功能，科學家能用於開發新葯。但是這些蛋白質結晶很少見也很難找到，實驗室通常都會對每一種蛋白質進行上百次的實驗，配置以及成像的過程都是自動化的，但是發現單個結晶的過程卻需要透過目視過程，人為錯誤無可避免，不過這些錯誤卻可能錯失重要的生物醫學發現。

由於成像技術以及資料採集方法非常多種，晶體可能在很大的影像中顯得非常微小，這些因素都使得辨識工作變得困難。Google大腦與MARCO倡議組織研究人員合作，他們使用深度卷積網路架構，應用電腦視覺辨識蛋白質晶體，讓正確率高達94％。研究人員提到，現代深度卷積網路非常適合處理外觀極端變化的視覺圖像，他們修改了基本的Inception V3模型，使其能夠更快地處理更大的圖像。

MARCO倡議組織是數間製藥公司以及學術單位組成的研究計劃，目的在彙集和託管大型策劃的晶體學圖像，以幫助開發出更好的圖像分析工具，而Google大腦與MARCO合作的研究資料集，便是使用該組織內的50萬張標記圖像。為促進這領域的發展，他們決定釋出實驗資料集，並開源TensorFlow研究模型儲存庫。

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