Role umělé inteligence ve vývoji vakcín a drog

Svět medicíny každým rokem roste. Vědci navrhli nové technologie, které pomáhají odborníkům v oblasti zdravotnictví s diagnostikou a léčbou nemocí . Lékařský diagnostický systém moderní doby je vysoce závislý na strojích, softwaru a expertních systémech. Nyní přezkoumáme úlohu umělé inteligence při vývoji vakcín a objevu léků.

Když mluvíme o padesátých letech minulého století, stovky až tisíce Američanů údajně zažívaly velké potíže kvůli infekci spalničkami . V roce 2015, po vývoji a nepřetržitém používání vakcín, však hlášených případů není více než 191.

Vakcíny: účinná zbraň proti nemocem

Není pochyb o tom, že vakcíny jsou jednou z nejmocnějších zbraní proti infekčním chorobám. Největším problémem však je, že vývoj trvá roky. Když jsme uprostředpandemie COVID-19 , nemůžeme tak dlouho čekat na příchod vakcíny.

Proto je důležité hledat některá moderní řešení těchto problémů moderní doby. Jedním z nejlepších doporučení odborníků je použití strojového učení a umělé inteligence pro vývoj vakcín. To zní jako skvělý nápad; pojďme tedy o tom podrobně diskutovat.

Koncept vývoje vakcín

Když mluvíme o designu vakcíny , je v zásadě spojena řada faktorů. Je důležité zmínit, že vakcíny fungují tak, že vystavují vaše tělo určitým druhům patogenů, které mohou vašemu imunitnímu systému pomoci v budoucnu poskytnout rychlou a silnou reakci na určitý druh onemocnění.

Rok staré vakcíny byly vyvinuty hlavně s použitím mrtvých virů, u nichž bylo zjištěno, že jejich použití je bezpečnější, ale mnohokrát byly neúčinné na viry s vyššími bezpečnostními riziky.

Jak fungují nové vakcíny

Nedávno vyvinuté vakcíny na druhé straně mají tendenci obsahovat specifickou škálu složek virů, které jsou rovněž považovány za účinnější a bezpečnější.

Například vakcína proti hepatitidě B dříve obsahovala povrchové bílkoviny. Budoucí vakcíny však mohou obsahovat určité specifické fragmenty virových proteinů. Bez ohledu na to, jaké postupy jsou při vývoji vakcín dodržovány, je hlavním cílem zahrnout některé virové složky, které mají imunogenní povahu.

Očekává se, že budou vysoce viditelné pro imunitní systém a budou mít potenciál posílit jeho působení. Mohlo by to dále pomoci při vývoji nových léků k léčbě příznaků onemocnění v lidském těle.

Využití umělé inteligence a strojového učení pro vývoj vakcín a léků

V posledních několika letech vědci pracující v oblasti imunologie, umělé inteligence a strojového učení studovali několik vlastností virů, které lze použít k jejich imunogenitě. Jednou z klíčových vlastností, ve kterých mohou být protilátky zaměřeny na specifické části viru:

• Proteiny, které jsou produkovány B-buňkami, mohou zabránit vstupu viru do buněk a inhibovat šíření viru v těle .
• Další důležitou vlastností, která vyžaduje pozornost výzkumného pracovníka, je to, které fragmenty virových proteinů mohou být prezentovány na povrchu lidské buňky, aby mohly být označeny jako infikované a poté usmrcené T-buňkami.

Algoritmy strojového učení ve zdravotnictví

Někteří vědci nedávno použili algoritmy strojového učení k předpovědi o síle vlastností virových fragmentů. Tyto modely mohou pomoci při výběru nejúčinnějších částí virů, které mohou vykazovat imunogenní chování, musí být do vakcíny zahrnuty.

Modely umělé inteligence , strojového učení a hlubokého učení mohou rozpoznat vzory z rozsáhlých souborů příkladů tréninku. Ruční provádění těchto operací může být také časově náročné a komplikované.

Například imunologové nedávno vybrali téměř jeden milion proteinových fragmentů, u nichž se vyžaduje, aby byly prezentovány na povrchu buňky a byly viditelné pro T-buňky.

Je těžké rozpoznat tyto fragmenty z lidských očí, vybrat ten nejúčinnější pro diagnostiku konkrétního onemocnění. Ale modely strojového učení se mohou učit prostřednictvím vzorů obsahujících miliony vzorků a vytvářejí automatické pochopení toho, které vlastnosti nebo fragmenty by mohly být pro konkrétní typ diagnózy nejužitečnější.

Umělá inteligence a vakcína Covid-19

S první identifikací v čínském Wu-chanu v prosinci 2019 se Covid-19 začal šířit do světa koncem měsíce ledna.

Vědci použili několik modelů strojového učení k identifikaci imunogenních složek tohoto hrozného viru, aby je bylo možné použít k detekci účinných kandidátů na vakcíny.

Studie ukazují, že vědci skenovali téměř každý protein přítomný na SARS-CoV-2, který je zodpovědný za virus Covid-19, s cílem identifikovat oblasti, které mají silné cíle protilátek. Některé výsledky ukazují, že spike protein SARS-CoV-2 je dostatečně účinný na to, aby byl cílen protilátkami, a hraje důležitou roli při vstupu viru do plicních buněk.

Vývoj vakcíny Covid-19

Po získání několika nálezů týkajících se viru Covid-19 pomocí algoritmů AI zahájilo mnoho společností vývoj vakcíny Covid-19. Mnoho dalších pokusů s touto navrhovanou vakcínou však stále ještě probíhá, což může trvat několik měsíců, než se potvrdí klinická účinnost vakcíny .

Není pochyb o tom, že se jedná o ranou éru výcviku modelů strojového učení nebo hlubokého učení pro návrh vakcín . Ačkoli jsou tyto algoritmy velmi dobré při zpracování tréninkových dat, omezená nebo menší datová sada snižuje účinnost návrhu.

Studie ukazují, že modely umělé inteligence fungují dobře, když se používají na velkém množství dat, protože pomáhají zlepšit spolehlivost sítě. V blízké budoucnosti by však tento proces mohl být mnohem vylepšen.

Jak umělá inteligence urychluje vývoj vakcíny Covid-19

Díky schopnosti pokročilých technologií, které by mohly pomoci spustit počítačové simulace relevantní pro viry. Plně efektivní modely mohou dramaticky urychlit proces návrhu a mohou přirozeně pomoci snížit počet úmrtí na celém světě.

Je vzrušující slyšet, že technologie dokážou zlepšit výsledky lékařského diagnostického systému, který by mohl zabránit světu před katastrofickými dopady pandemie.

Mnoho vědců také pracuje na přizpůsobení modelů, aby získali lepší výsledky v tréninku modelů souvisejících s vakcínami. Tyto studie by mohly dále pomoci při objevování léků zlepšit diagnostiku a výsledky léčby.

To klinikům i lékařským společnostem poskytne nové možnosti vývoje a optimalizace léčby konkrétních onemocnění.

Zdraví IT