Ο ρόλος της τεχνητής νοημοσύνης στην ανάπτυξη εμβολίων και ναρκωτικών

Ο κόσμος της ιατρικής αυξάνεται με κάθε περνώντας χρόνο. Οι ερευνητές έχουν προτείνει νέες τεχνολογίες για να βοηθήσουν τους ειδικούς της ιατρικής υγείας να διαγνώσουν και να θεραπεύσουν ασθένειες. Το σύγχρονο ιατρικό διαγνωστικό σύστημα εξαρτάται σε μεγάλο βαθμό από μηχανήματα, λογισμικό και εξειδικευμένα συστήματα. Θα εξετάσουμε τώρα το ρόλο της τεχνητής νοημοσύνης στην ανάπτυξη εμβολίων και στην ανακάλυψη φαρμάκων.

Αν μιλήσουμε για τη δεκαετία του 1950, εκατοντάδες έως χιλιάδες Αμερικανοί αναφέρθηκαν ότι αντιμετώπισαν μεγάλη δυσκολία λόγω μόλυνσης από ιλαρά. Ωστόσο, το 2015, μετά την ανάπτυξη και τη συνεχή χρήση εμβολίων, οι αναφερόμενες περιπτώσεις δεν υπερβαίνουν τα 191.

Εμβόλια: ένα αποτελεσματικό όπλο κατά των ασθενειών

Δεν υπάρχει αμφιβολία ότι τα εμβόλια είναι ένα από τα πιο ισχυρά όπλα κατά των μολυσματικών ασθενειών Αλλά το μεγαλύτερο πρόβλημα είναι ότι χρειάζονται χρόνια για να αναπτυχθούν. Όταν βρισκόμαστε στη μέση τηςπανδημίας COVID-19, δεν μπορούμε να περιμένουμε τόσο πολύ για την άφιξη ενός εμβολίου.

Επομένως, είναι σημαντικό να αναζητήσουμε μερικές σύγχρονες λύσεις σε αυτά τα προβλήματα της σύγχρονης εποχής. Μία από τις καλύτερες προτάσεις από ειδικούς είναι η χρήση μηχανικής μάθησης και τεχνητής νοημοσύνης για την ανάπτυξη εμβολίων. Αυτό ακούγεται σαν μια υπέροχη ιδέα. λοιπόν, ας κάνουμε μια λεπτομερή συζήτηση για αυτό.

Η ιδέα πίσω από την ανάπτυξη εμβολίων

Όταν μιλάμε για το σχεδιασμό ενός εμβολίου, υπάρχουν βασικά πολλοί παράγοντες. Είναι σημαντικό να αναφέρουμε ότι τα εμβόλια λειτουργούν εκθέτοντας το σώμα σας σε ορισμένα είδη παθογόνων που μπορούν να βοηθήσουν το ανοσοποιητικό σας σύστημα να παρουσιάσει μια γρήγορη και ισχυρή απόκριση ενάντια σε ένα συγκεκριμένο είδος ασθένειας στο μέλλον.

Τα παλαιά εμβόλια αναπτύχθηκαν κυρίως με τη χρήση νεκρών ιών που παρατηρήθηκε ότι είναι ασφαλέστερα στη χρήση, αλλά πολλές φορές, ήταν αναποτελεσματικά σε ιούς με υψηλότερους κινδύνους ασφάλειας.

Πώς λειτουργούν τα νέα εμβόλια

Τα πρόσφατα αναπτυγμένα εμβόλια από την άλλη πλευρά τείνουν να περιέχουν ένα συγκεκριμένο εύρος συστατικών των ιών που θεωρούνται επίσης πιο αποτελεσματικά και ασφαλέστερα.

Για παράδειγμα, το εμβόλιο για την ηπατίτιδα Β χρησιμοποιούσε επιφανειακές πρωτεΐνες. Ωστόσο, τα μελλοντικά εμβόλια μπορεί να έχουν ορισμένα συγκεκριμένα ιικά θραύσματα πρωτεΐνης. Ανεξάρτητα από το είδος των διαδικασιών που ακολουθούνται για την ανάπτυξη εμβολίων, ο κύριος στόχος είναι να συμπεριληφθούν ορισμένα ιικά συστατικά που είναι ανοσογόνα στη φύση.

Αναμένεται να είναι ιδιαίτερα ορατά στο ανοσοποιητικό σύστημα και να έχουν τη δυνατότητα να ενισχύσουν τη δράση του. Θα μπορούσε περαιτέρω να βοηθήσει στην ανάπτυξη νέων φαρμάκων για τη θεραπεία των συμπτωμάτων της νόσου στο ανθρώπινο σώμα.

Χρήση τεχνητής νοημοσύνης και μηχανικής μάθησης για την ανάπτυξη εμβολίων και φαρμάκων

Τα τελευταία χρόνια, ερευνητές που εργάζονται στον τομέα της ανοσολογίας, της τεχνητής νοημοσύνης και της μηχανικής μάθησης μελετούν αρκετές ιδιότητες ιών που μπορούν να χρησιμοποιηθούν για να τους καταστούν ανοσογονικούς. Μία από τις βασικές ιδιότητες στις οποίες συγκεκριμένα μέρη του ιού μπορούν να στοχευθούν από τα αντισώματα:

• Οι πρωτεΐνες που παράγονται από τα Β-κύτταρα μπορούν να αποτρέψουν την είσοδο του ιού στα κύτταρα ενώ αναστέλλουν την εξάπλωση του ιού στο σώμα.
• Μια άλλη σημαντική ιδιότητα που απαιτεί την προσοχή του ερευνητή είναι ότι ποια ιικά θραύσματα πρωτεΐνης μπορούν να παρουσιαστούν στην επιφάνεια του ανθρώπινου κυττάρου έτσι ώστε να μπορεί να επισημανθεί ότι έχει μολυνθεί και στη συνέχεια θανατωθεί από τα Τ-κύτταρα.

Αλγόριθμοι μηχανικής μάθησης στην υγειονομική περίθαλψη

Μερικοί ερευνητές χρησιμοποίησαν πρόσφατα αλγόριθμους μηχανικής μάθησης για να κάνουν προβλέψεις σχετικά με την ισχύ των ιδιοτήτων για τα ιικά θραύσματα. Αυτά τα μοντέλα μπορούν να βοηθήσουν στην επιλογή των πιο αποτελεσματικών τμημάτων των ιών που μπορούν να δείξουν ανοσογονική συμπεριφορά πρέπει να συμπεριληφθούν στο εμβόλιο.

Τα μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης, μηχανικής μάθησης και βαθιάς μάθησης μπορούν να αναγνωρίσουν μοτίβα από μαζικά σύνολα παραδειγμάτων εκπαίδευσης. Η χειροκίνητη διεξαγωγή τέτοιων εργασιών μπορεί επίσης να είναι πολύ χρονοβόρα και περίπλοκη.

Για παράδειγμα, οι ανοσολόγοι επέλεξαν πρόσφατα σχεδόν ένα εκατομμύριο θραύσματα πρωτεΐνης που απαιτείται να παρουσιαστούν στην επιφάνεια του κυττάρου και είναι ορατά στα Τ-κύτταρα.

Είναι δύσκολο να αναγνωρίσουμε αυτά τα θραύσματα από τα ανθρώπινα μάτια για να επιλέξουμε το πιο αποτελεσματικό για τη διάγνωση μιας συγκεκριμένης ασθένειας. Όμως, τα μοντέλα μηχανικής μάθησης μπορούν να μάθουν μέσω μοτίβων που περιέχουν εκατομμύρια δείγματα και δημιουργούν μια αυτόματη κατανόηση των ιδιοτήτων ή των θραυσμάτων που θα μπορούσαν να είναι πιο χρήσιμα για έναν συγκεκριμένο τύπο διάγνωσης.

Τεχνητή νοημοσύνη και εμβόλιο Covid-19

Με την πρώτη του ταυτότητα στο Γουχάν της Κίνας τον Δεκέμβριο του 2019, το Covid-19 άρχισε να εξαπλώνεται στον κόσμο στα τέλη Ιανουαρίου.

Οι ερευνητές έχουν χρησιμοποιήσει αρκετά μοντέλα μηχανικής μάθησης για να εντοπίσουν τα ανοσογόνα συστατικά αυτού του φοβερού ιού, έτσι ώστε να μπορούν να χρησιμοποιηθούν για την ανίχνευση αποτελεσματικών υποψηφίων εμβολίων.

Οι μελέτες δείχνουν ότι οι ερευνητές έχουν σαρώσει σχεδόν κάθε πρωτεΐνη που υπάρχει στο SARS-CoV-2, η οποία είναι υπεύθυνη για τον ιό Covid-19 με στόχο τον εντοπισμό περιοχών που έχουν ισχυρούς στόχους αντισωμάτων. Ορισμένα αποτελέσματα δείχνουν ότι η πρωτεΐνη ακίδα SARS-CoV-2 είναι αρκετά αποτελεσματική ώστε να στοχεύεται από τα αντισώματα και παίζει σημαντικό ρόλο στην είσοδο του ιού στα πνευμονικά κύτταρα.

Ανάπτυξη εμβολίων Covid-19

Αφού έλαβε αρκετά ευρήματα σχετικά με τον ιό Covid-19 χρησιμοποιώντας αλγόριθμους AI, πολλές εταιρείες έχουν πλέον ξεκινήσει την ανάπτυξη του εμβολίου Covid-19. Ωστόσο, εκκρεμούν πολλές άλλες δοκιμές αυτού του προτεινόμενου εμβολίου που ενδέχεται να διαρκέσουν μερικούς ακόμη μήνες για να επιβεβαιωθεί η κλινική αποτελεσματικότητα του εμβολίου.

Δεν υπάρχει αμφιβολία ότι μπορούμε να πούμε ότι είναι μια πρώιμη εποχή για την κατάρτιση μηχανικής μάθησης ή μοντέλων βαθιάς μάθησης για το σχεδιασμό εμβολίων. Αν και αυτοί οι αλγόριθμοι είναι πολύ καλοί στο χειρισμό των εκπαιδευτικών δεδομένων, το περιορισμένο ή μικρότερο σύνολο δεδομένων μειώνει την αποτελεσματικότητα του σχεδιασμού.

Μελέτες αποκαλύπτουν ότι τα μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης λειτουργούν καλά όταν χρησιμοποιούνται σε τεράστια ποσότητα δεδομένων, καθώς βοηθά στη βελτίωση της αξιοπιστίας του δικτύου. Ωστόσο, η διαδικασία θα μπορούσε να βελτιωθεί πολύ στο εγγύς μέλλον.

Πώς η Τεχνητή Νοημοσύνη επιταχύνει την ανάπτυξη εμβολίων Covid-19

Χάρη στην ικανότητα των προηγμένων τεχνολογιών που θα μπορούσαν να βοηθήσουν στην εκτέλεση προσομοιώσεων υπολογιστών που σχετίζονται με τους ιούς. Τα πλήρως αποδοτικά μοντέλα μπορούν να επιταχύνουν δραματικά τη διαδικασία σχεδιασμού και φυσικά μπορούν να βοηθήσουν στη μείωση των θανάτων παγκοσμίως.

Είναι συναρπαστικό να ακούμε ότι οι τεχνολογίες μπορούν να ενισχύσουν τα αποτελέσματα του συστήματος ιατρικής διάγνωσης που θα μπορούσε να αποτρέψει τον κόσμο από τις καταστροφικές επιπτώσεις μιας πανδημίας.

Πολλοί ερευνητές εργάζονται επίσης για την προσαρμογή μοντέλων για να λάβουν βελτιωμένα αποτελέσματα για την εκπαίδευση μοντέλων που σχετίζονται με το εμβόλιο. Αυτές οι μελέτες θα μπορούσαν να βοηθήσουν περαιτέρω στην ανακάλυψη φαρμάκων για τη βελτίωση των αποτελεσμάτων της διάγνωσης και της θεραπείας.

Αυτό θα προσφέρει νέες επιλογές τόσο για τους ιατρούς όσο και για τις ιατρικές εταιρείες να αναπτύξουν και να βελτιστοποιήσουν θεραπείες για συγκεκριμένες ασθένειες.

Υγεία IT