Rollen af kunstig intelligens i udviklingen af vacciner og stoffer

Medicinens verden vokser for hvert år der går. Forskerne har foreslået nye teknologier til at hjælpe medicinske sundhedseksperter med sygdomsdiagnose og behandling . Det moderne medicinske diagnosesystem er meget afhængigt af maskiner, software og ekspertsystemer. Vi gennemgår nu rollen som kunstig intelligens i vaccineudvikling og lægemiddelopdagelse.

Hvis vi taler om 1950'erne, blev hundreder til tusinder af amerikanere rapporteret at have store vanskeligheder på grund af mæslinginfektion . I 2015, efter udvikling og kontinuerlig brug af vacciner, er de rapporterede tilfælde dog ikke mere end 191.

Vacciner: et effektivt våben mod sygdomme

Der er ingen tvivl om at sige, at vacciner er et af de mest magtfulde våben mod smitsomme sygdomme. Men det største problem er, at de tager år at udvikle sig. Når vi er midt iCOVID-19-pandemien , kan vi ikke vente så længe på ankomsten af en vaccine.

Derfor er det vigtigt at kigge efter nogle moderne løsninger på disse moderne tidsproblemer. En af de bedste anbefalinger fra eksperter er at bruge maskinindlæring og kunstig intelligens til udvikling af vacciner. Dette lyder som en god idé; så lad os have en detaljeret diskussion om det.

Konceptet bag vaccineudvikling

Når vi taler om design af en vaccine , er der grundlæggende en række faktorer involveret. Det er vigtigt at nævne, at vacciner virker ved at udsætte din krop for visse former for patogener, der kan være nyttige for dit immunsystem til at fremvise et hurtigt og robust svar mod en bestemt sygdomsform i fremtiden.

De år gamle vacciner blev hovedsageligt udviklet ved hjælp af døde vira, der blev observeret som mere sikre at bruge, men mange gange var de ineffektive på vira med højere sikkerhedsrisici.

Hvordan nye vacciner fungerer

De nyligt udviklede vacciner på den anden side har tendens til at indeholde et specifikt udvalg af vira-komponenter, der også anses for at være mere effektive og mere sikre.

F.eks. Plejede vaccinen mod hepatitis B at indeholde overfladeprotein. Imidlertid kan fremtidige vacciner have nogle specifikke virale proteinfragmenter. Uanset hvilken type procedurer der følges til udvikling af vacciner, er hovedmålet at inkludere nogle virale komponenter, der er immunogene.

De forventes at være meget synlige for immunsystemet og have potentialet til at øge dets handling. Det kan yderligere hjælpe med udviklingen af nye lægemidler til behandling af symptomerne på sygdommen i menneskekroppen.

Brug af AI og maskinindlæring til udvikling af vaccine og lægemidler

I løbet af de sidste par år har forskere, der arbejder inden for immunologi, kunstig intelligens og maskinindlæring, studeret adskillige egenskaber ved vira, der kan bruges til at gøre dem immunogene. En af nøgleegenskaberne, hvor specifikke dele af virussen kan målrettes af antistofferne :

• Proteiner, der produceres af B-cellerne, kan forhindre virusindtrængning i cellerne, mens de hæmmer spredning af virussen i kroppen .
• En anden vigtig egenskab, der kræver forskerens opmærksomhed, er, hvilke virale proteinfragmenter der kan præsenteres på overfladen af den humane celle, så den kan mærkes inficeret og derefter dræbes af T-cellerne.

Maskinindlæringsalgoritmer i sundhedsvæsenet

Nogle forskere har for nylig brugt maskinindlæringsalgoritmer til at forudsige styrken af egenskaberne for de virale fragmenter. Disse modeller kan hjælpe med at vælge de mest effektive dele af vira, der kan vise immunogen adfærd, skal være inkluderet i vaccinen.

Kunstig intelligens , maskinlæring og dyb læringsmodeller kan genkende mønstre fra massive sæt træningseksempler. At udføre sådanne operationer manuelt kan også være meget tidskrævende og kompliceret.

For eksempel har immunologerne for nylig valgt næsten en million proteinfragmenter, der skal præsenteres for celleoverfladen og er synlige for T-cellerne.

Det er vanskeligt at genkende disse fragmenter fra menneskelige øjne for at vælge den mest effektive til diagnose af en bestemt sygdom. Men maskinindlæringsmodellerne kan lære gennem mønstre, der indeholder millioner af prøver, og de bygger en automatisk forståelse af, hvilke egenskaber eller fragmenter der kan være mest nyttige til en bestemt type diagnose.

Kunstig intelligens og Covid-19 vaccine

Med sin første identifikation i Wuhan, Kina i december måned 2019, begyndte Covid-19 at sprede sig i verden sent i januar måned.

Forskerne har brugt flere maskinlæringsmodeller til at identificere de immunogene komponenter i denne forfærdelige virus, så de kan bruges til at påvise effektive vaccinekandidater.

Undersøgelserne viser, at forskere har scannet næsten ethvert protein, der er til stede på SARS-CoV-2, som er ansvarlig for Covid-19-virussen med det mål at identificere regioner, der har stærke antistofmål. Nogle resultater viser, at SARS-CoV-2 piggprotein er effektivt nok til at blive målrettet mod antistofferne, og det spiller en vigtig rolle i virussens indtræden i lungecellerne.

Covid-19 vaccineudvikling

Efter at have opnået flere fund, der er relevante for Covid-19-virussen ved hjælp af AI-algoritmer , har mange virksomheder nu startet udviklingen af Covid-19-vaccinen. Imidlertid afventer mange andre forsøg med denne foreslåede vaccine stadig, og det kan tage få måneder til at bekræfte den kliniske virkning af vaccinen .

Der er ingen tvivl om at sige, at dette er en tidlig æra for uddannelse af maskinlæring eller modeller for dyb læring til design af vacciner . Selvom disse algoritmer er meget gode til at håndtere træningsdata, reducerer det begrænsede eller mindre datasæt effektiviteten af designet.

Undersøgelser afslører, at kunstig intelligensmodeller fungerer godt, når de bruges på en enorm mængde data, da det hjælper med at forbedre netværks pålidelighed. Processen kunne dog forbedres meget i den nærmeste fremtid.

Hvordan kunstig intelligens fremskynder udviklingen af Covid-19-vaccine

Takket være de avancerede teknologiers evne, der kan hjælpe med at køre computersimuleringer, der er relevante for viraerne. De fuldt effektive modeller kan dramatisk fremskynde designprocessen, og det kan naturligvis hjælpe med at reducere dødsfald over hele verden.

Det er spændende at høre, at teknologier er i stand til at forbedre resultaterne af det medicinske diagnosesystem, der kan forhindre verden i en katastrofal påvirkning af en pandemi.

Mange forskere arbejder også på modeltilpasning for at få forbedrede resultater til træning af vaccinerelaterede modeller. Disse undersøgelser kan yderligere hjælpe med lægemiddelopdagelse for at forbedre diagnosen og behandlingsresultaterne.

Dette giver nye muligheder for både klinikere og medicinske virksomheder til at udvikle og optimere behandlinger for specifikke sygdomme.

Sundhed IT