Ролята на изкуствения интелект в разработването на ваксини и лекарства

Светът на медицината се разраства с всяка изминала година. Изследователите са предложили нови технологии, които да помогнат на медицинските здравни експерти при диагностициране и лечение на заболявания . Съвременната епоха за медицинска диагностика е силно зависима от машини, софтуер и експертни системи. Сега ще разгледаме ролята на изкуствения интелект при разработването на ваксини и откриването на лекарства.

Ако говорим за 50-те години, се съобщава, че стотици до хиляди американци изпитват големи затруднения поради инфекция с морбили. През 2015 г. обаче, след разработването и непрекъснатата употреба на ваксини, докладваните случаи са не повече от 191.

Ваксините: ефективно оръжие срещу болести

Няма съмнение да се каже, че ваксините са едно от най-мощните оръжия срещу инфекциозни заболявания. Но най-големият проблем е, че им трябват години, за да се развият. Когато сме в средата на пандемията на COVID-19 , не можем да чакаме толкова дълго пристигането на ваксина.

Ето защо е важно да се търсят някои съвременни решения на тези съвременни проблеми. Една от най-добрите препоръки от експерти е да се използва машинно обучение и изкуствен интелект за разработване на ваксини. Това звучи като страхотна идея; така че, нека да проведем подробна дискусия по него.

Концепцията за разработване на ваксини

Когато говорим за дизайна на ваксината , в основата си участват редица фактори. Важно е да споменем, че ваксините действат, като излагат тялото ви на определени видове патогени, които могат да помогнат на имунната ви система да представи бърз и силен отговор срещу специфичен вид заболяване в бъдеще.

Едногодишните ваксини са разработени главно с използване на мъртви вируси, за които се наблюдава, че са по-безопасни за употреба, но много пъти те са били неефективни за вируси с по-висок риск за безопасността.

Как функционират новите ваксини

Наскоро разработените ваксини от другата страна имат тенденция да съдържат специфичен набор от компоненти на вирусите, които се считат за по-ефективни и по-безопасни.

Например, ваксината за хепатит В съдържала повърхностен протеин. Бъдещите ваксини обаче могат да съдържат някои специфични вирусни протеинови фрагменти. Без значение какъв вид процедури се следват за разработването на ваксини, основната цел е да се включат някои вирусни компоненти, които са имуногенни по природа.

Очаква се те да бъдат силно видими за имунната система и да имат потенциал да засилят нейното действие. Това може допълнително да помогне при разработването на нови лекарства за лечение на симптомите на болестта в човешкото тяло.

Използване на AI и машинно обучение за разработване на ваксини и лекарства

През последните няколко години изследователи, работещи в областта на имунологията, изкуствения интелект и машинното обучение, изучават няколко свойства на вирусите, които могат да се използват, за да ги направят имуногенни. Едно от ключовите свойства, при които специфичните части на вируса могат да бъдат насочени от антителата :

• Протеините, които се произвеждат от В-клетките, могат да попречат на вирусното навлизане в клетките, като същевременно инхибират разпространението на вируса в тялото .
• Друго важно свойство, което изисква вниманието на изследователя, е това, кои вирусни протеинови фрагменти могат да бъдат представени на повърхността на човешката клетка, така че тя да може да бъде маркирана заразена и след това убита от Т-клетките.

Алгоритми за машинно обучение в здравеопазването

Някои изследователи наскоро използват алгоритми за машинно обучение, за да правят прогнози за силата на свойствата на вирусните фрагменти. Тези модели могат да помогнат за избора на най-ефективните части от вирусите, които могат да показват имуногенно поведение, трябва да бъдат включени във ваксината.

Моделите за изкуствен интелект , машинно обучение и дълбоко обучение могат да разпознават модели от масивни примери за обучение. Провеждането на такива операции ръчно също може да отнеме много време и да бъде сложно.

Например, наскоро имунолозите са избрали почти един милион протеинови фрагменти, които трябва да бъдат представени на повърхността на клетката и да са видими за Т-клетките.

Трудно е да се разпознаят тези фрагменти от човешките очи, за да се избере най-ефективният за диагностика на конкретно заболяване. Но моделите за машинно обучение могат да се учат чрез модели, съдържащи милиони проби, и те изграждат автоматично разбиране кои свойства или фрагменти биха могли да бъдат най-полезни за определен тип диагноза.

Изкуствен интелект и ваксина Covid-19

С първата си идентификация в Ухан, Китай през месец декември 2019 г., Covid-19 започна да се разпространява в света в края на месец януари.

Изследователите са използвали няколко модела за машинно обучение, за да идентифицират имуногенните компоненти на този страшен вирус, за да могат да бъдат използвани за откриване на ефективни кандидати за ваксина.

Проучванията показват, че изследователите са сканирали почти всеки протеин, присъстващ на SARS-CoV-2, който е отговорен за вируса Covid-19, с цел да идентифицират региони, които имат силни цели на антитела. Някои резултати показват, че SARS-CoV-2 протеиновият шип е достатъчно ефективен, за да бъде насочен от антителата и играе важна роля за навлизането на вируса в белодробните клетки.

Разработване на ваксина Covid-19

След като получиха няколко открития, свързани с вируса Covid-19, използвайки алгоритми AI , много компании сега започнаха разработването на ваксината Covid-19. Все още обаче предстоят много други опити на тази предложена ваксина, които може да отнемат още няколко месеца, за да се потвърди клиничната ефикасност на ваксината .

Няма съмнение да се каже, че това е ранна ера за обучение на машинно обучение или модели за дълбоко обучение за проектиране на ваксини . Въпреки че тези алгоритми са много добри в обработката на данни за обучение, ограниченият или по-малък набор от данни намалява ефективността на дизайна.

Проучванията разкриват, че моделите с изкуствен интелект работят добре, когато се използват за огромно количество данни, тъй като помагат за подобряване на надеждността на мрежата. Процесът обаче може да бъде значително подобрен в близко бъдеще.

Как изкуственият интелект ускорява развитието на ваксината Covid-19

Благодарение на способността на съвременните технологии, които биха могли да помогнат за стартиране на компютърни симулации, свързани с вирусите. Напълно ефективните модели могат драстично да ускорят процеса на проектиране и естествено да помогнат за намаляване на смъртните случаи в световен мащаб.

Вълнуващо е да се чуе, че технологиите са в състояние да подобрят резултатите от системата за медицинска диагностика, която може да предотврати катастрофалното въздействие на пандемията върху света.

Много изследователи също работят по персонализиране на модели, за да получат подобрени резултати за обучението на модели, свързани с ваксини. Тези проучвания могат допълнително да помогнат при откриването на лекарства за подобряване на диагнозата и резултатите от лечението.

Това ще осигури нови възможности както за клиницистите, така и за медицинските компании да разработят и оптимизират лечението на специфични заболявания.

Здравни ИТ