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Recent Progress of Machine Learning in Gene Therapy

遗传增强 基因组编辑 人工智能 计算机科学 清脆的 人气 机器学习 基因 生物信息学 计算生物学 生物 心理学 遗传学 社会心理学
作者
Cassandra Hunt,Sandra K. Montgomery,Joshua William Berkenpas,Noel Sigafoos,John Christian Oakley,Jacob Espinosa,Nicola Justice,Kiyomi Kishaba,Kyle Hippe,Dong Si,Jie Hou,Hui Ding,Renzhi Cao
出处
期刊:Current Gene Therapy [Bentham Science]
卷期号:22 (2): 132-143 被引量:22
标识
DOI:10.2174/1566523221666210622164133
摘要

With new developments in biomedical technology, it is now a viable therapeutic treatment to alter genes with techniques like CRISPR. At the same time, it is increasingly cheaper to perform whole genome sequencing, resulting in rapid advancement in gene therapy and editing in precision medicine. Understanding the current industry and academic applications of gene therapy provides an important backdrop to future scientific developments. Additionally, machine learning and artificial intelligence techniques allow for the reduction of time and money spent in the development of new gene therapy products and techniques. In this paper, we survey the current progress of gene therapy treatments for several diseases and explore machine learning applications in gene therapy. We also discuss the ethical implications of gene therapy and the use of machine learning in precision medicine. Machine learning and gene therapy are both topics gaining popularity in various publications, and we conclude that there is still room for continued research and application of machine learning techniques in the gene therapy field.
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