El papel de la inteligencia artificial en el desarrollo de vacunas y fármacos

El mundo de la medicina crece con cada año que pasa. Los investigadores han propuesto nuevas tecnologías para ayudar a los expertos en salud médica con el diagnóstico y tratamiento de enfermedades . El sistema de diagnóstico médico de la era moderna depende en gran medida de máquinas, software y sistemas expertos. Ahora revisaremos el papel de la inteligencia artificial en el desarrollo de vacunas y el descubrimiento de fármacos.

Si hablamos de la década de 1950, se informó que cientos de miles de estadounidenses experimentaron grandes dificultades debido a la infección por sarampión . Sin embargo, en el año 2015, luego del desarrollo y uso continuo de vacunas, los casos reportados no son más de 191.

Vacunas: un arma eficaz contra las enfermedades

No cabe duda de que las vacunas son una de las armas más poderosas contra las enfermedades infecciosas. Pero el mayor problema es que tardan años en desarrollarse. Cuando estamos en medio de lapandemia de COVID-19 , no podemos esperar tanto para la llegada de una vacuna.

Por lo tanto, es importante buscar algunas soluciones modernas a estos problemas de la era moderna. Una de las mejores recomendaciones de los expertos es utilizar el aprendizaje automático y la inteligencia artificial para el desarrollo de vacunas. Suena como una buena idea; entonces, tengamos una discusión detallada al respecto.

El concepto detrás del desarrollo de vacunas

Cuando hablamos del diseño de una vacuna , hay básicamente varios factores involucrados. Es importante mencionar que las vacunas funcionan al exponer su cuerpo a ciertos tipos de patógenos que pueden ser útiles para que su sistema inmunológico presente una respuesta rápida y robusta contra un tipo específico de enfermedad en el futuro.

Las vacunas de un año de antigüedad se desarrollaron principalmente utilizando virus muertos que se observó que eran más seguros de usar, pero que muchas veces eran ineficaces en virus con mayores riesgos de seguridad.

Cómo funcionan las nuevas vacunas

Las vacunas desarrolladas recientemente en el otro lado tienden a contener una gama específica de componentes de los virus que se consideran más efectivos y seguros también.

Por ejemplo, la vacuna contra la hepatitis B solía contener proteína de superficie. Sin embargo, las futuras vacunas pueden tener algunos fragmentos de proteínas virales específicos. No importa qué tipo de procedimientos se sigan para el desarrollo de vacunas, el objetivo principal es incluir algunos componentes virales que son de naturaleza inmunogénica.

Se espera que sean muy visibles para el sistema inmunológico y tengan el potencial de potenciar su acción. Podría ayudar aún más en el desarrollo de nuevos medicamentos para tratar los síntomas de la enfermedad en el cuerpo humano.

Uso de inteligencia artificial y aprendizaje automático para el desarrollo de vacunas y medicamentos

Durante los últimos años, los investigadores que trabajan en el campo de la inmunología, la inteligencia artificial y el aprendizaje automático han estado estudiando varias propiedades de los virus que pueden usarse para hacerlos inmunogénicos. Una de las propiedades clave en las que los anticuerpos pueden atacar partes específicas del virus:

• Las proteínas que son producidas por las células B pueden prevenir la entrada de virus a las células mientras inhiben la propagación del virus en el cuerpo .
• Otra propiedad importante que exige la atención del investigador es qué fragmentos de proteínas virales pueden presentarse en la superficie de la célula humana para que pueda marcarse como infectada y luego destruida por las células T.

Algoritmos de aprendizaje automático en la salud

Algunos investigadores han utilizado recientemente algoritmos de aprendizaje automático para hacer predicciones sobre la fuerza de las propiedades de los fragmentos virales. Estos modelos pueden ayudar a elegir las partes más efectivas de los virus que pueden mostrar un comportamiento inmunogénico y deben incluirse en la vacuna.

Los modelos de inteligencia artificial , aprendizaje automático y aprendizaje profundo pueden reconocer patrones a partir de conjuntos masivos de ejemplos de entrenamiento. La realización manual de estas operaciones también puede llevar mucho tiempo y ser complicada.

Por ejemplo, los inmunólogos han seleccionado recientemente casi un millón de fragmentos de proteínas que deben presentarse en la superficie de la célula y son visibles para las células T.

Es difícil reconocer esos fragmentos de los ojos humanos para elegir el más eficaz para el diagnóstico de una enfermedad específica. Pero los modelos de aprendizaje automático pueden aprender a través de patrones que contienen millones de muestras y crean una comprensión automática de qué propiedades o fragmentos podrían ser más útiles para un tipo específico de diagnóstico.

Inteligencia artificial y vacuna Covid-19

Con su primera identificación en Wuhan, China, en el mes de diciembre de 2019, Covid-19 comenzó a extenderse en el mundo a fines del mes de enero.

Los investigadores han utilizado varios modelos de aprendizaje automático para identificar los componentes inmunogénicos de este terrible virus para que puedan utilizarse para detectar candidatos a vacunas eficaces.

Los estudios muestran que los investigadores han escaneado casi todas las proteínas presentes en el SARS-CoV-2 que es responsable del virus Covid-19 con el objetivo de identificar regiones que tienen fuertes dianas de anticuerpos. Algunos resultados muestran que la proteína de pico del SARS-CoV-2 es lo suficientemente eficaz como para ser atacada por los anticuerpos y juega un papel importante en la entrada del virus en las células pulmonares.

Desarrollo de la vacuna Covid-19

Después de obtener varios hallazgos relevantes para el virus Covid-19 utilizando algoritmos de IA , muchas empresas han comenzado ahora el desarrollo de la vacuna Covid-19. Sin embargo, todavía están pendientes muchos otros ensayos de esta vacuna propuesta que pueden tardar algunos meses más en confirmar la eficacia clínica de la vacuna .

No hay duda de que esta es una era temprana para el entrenamiento de modelos de aprendizaje automático o aprendizaje profundo para el diseño de vacunas . Aunque estos algoritmos son muy buenos para manejar datos de entrenamiento, el conjunto de datos más pequeño o limitado reduce la eficiencia del diseño.

Los estudios revelan que los modelos de inteligencia artificial funcionan bien cuando se utilizan en una gran cantidad de datos, ya que ayudan a mejorar la confiabilidad de la red. Sin embargo, el proceso podría mejorarse mucho en un futuro próximo.

Cómo la inteligencia artificial acelera el desarrollo de la vacuna Covid-19

Gracias a la capacidad de las tecnologías avanzadas que podrían ayudar a ejecutar simulaciones informáticas relevantes para los virus. Los modelos totalmente eficientes pueden acelerar drásticamente el proceso de diseño y, naturalmente, pueden ayudar a reducir las muertes en todo el mundo.

Es emocionante escuchar que las tecnologías pueden mejorar los resultados del sistema de diagnóstico médico que podría evitar que el mundo sufra los efectos desastrosos de una pandemia.

Muchos investigadores también están trabajando en la personalización de modelos para recibir mejores resultados para el entrenamiento de modelos relacionados con vacunas. Estos estudios podrían ayudar aún más en el descubrimiento de fármacos para mejorar el diagnóstico y los resultados del tratamiento.

Esto proporcionará nuevas opciones tanto para los médicos como para las empresas médicas para desarrollar y optimizar tratamientos para enfermedades específicas.

TI de salud