Tekoälyn rooli rokotteiden ja huumeiden kehittämisessä

Lääketieteen maailma kasvaa vuosittain. Tutkijat ovat ehdottaneet uusia tekniikoita lääketieteellisten asiantuntijoiden auttamiseksi sairauksien diagnosoinnissa ja hoidossa . Nykyaikainen lääketieteellinen diagnostiikkajärjestelmä on hyvin riippuvainen koneista, ohjelmistoista ja asiantuntijajärjestelmistä. Tarkastelemme nyt tekoälyn roolia rokotteiden kehittämisessä ja lääkkeiden löytämisessä.

Jos puhumme 1950-luvulta, satojen tuhansien amerikkalaisten ilmoitettiin kokevan suuria vaikeuksia tuhkarokkoinfektion vuoksi . Vuonna 2015 rokotteiden kehittämisen ja jatkuvan käytön jälkeen ilmoitetut tapaukset ovat kuitenkin enintään 191.

Rokotteet: tehokas ase tauteja vastaan

Ei ole epäilystäkään siitä, että rokotteet ovat yksi tehokkaimmista aseista tartuntatauteja vastaan. Suurin ongelma on kuitenkin se, että niiden kehittäminen kestää vuosia. Kun olemme keskelläCOVID-19-pandemiaa , emme voi odottaa niin kauan rokotteen saapumista.

Siksi on tärkeää etsiä joitain moderneja ratkaisuja näihin nykyaikaisiin ongelmiin. Yksi parhaista asiantuntijoiden suosituksista on käyttää koneoppimista ja tekoälyä rokotteiden kehittämiseen. Tämä kuulostaa hyvältä ajatukselta; joten keskustellaan siitä yksityiskohtaisesti.

Rokotteiden kehittämisen käsite

Kun puhumme rokotteen suunnittelusta , siihen liittyy periaatteessa useita tekijöitä. On tärkeää mainita, että rokotteet altistavat kehosi tietyntyyppisille patogeeneille , joista voi olla hyötyä immuunijärjestelmällesi nopeasti ja vakaasti reagoidessa tiettyihin sairauksiin tulevaisuudessa.

Vuotta vanhoja rokotteita kehitettiin pääasiassa kuolleilla viruksilla, joiden havaittiin olevan turvallisempia käyttää, mutta ne olivat usein tehottomia viruksille, joilla oli suurempi turvallisuusriski.

Kuinka uudet rokotteet toimivat

Äskettäin kehitetyt toisella puolella olevat rokotteet sisältävät yleensä tietyn sarjan viruksia , joiden katsotaan myös olevan tehokkaampia ja turvallisempia.

Esimerkiksi hepatiitti B -rokote sisälsi aiemmin pintaproteiinia. Tulevilla rokotteilla voi kuitenkin olla joitain spesifisiä virusproteiinifragmentteja. Riippumatta siitä, millaisia menettelyjä rokotteiden kehittämisessä noudatetaan, päätavoitteena on sisällyttää joitain viruskomponentteja, jotka ovat luonteeltaan immunogeenisiä.

Niiden odotetaan olevan hyvin näkyvissä immuunijärjestelmälle ja niiden on mahdollista lisätä sen toimintaa. Se voisi edelleen auttaa kehittämään uusia lääkkeitä taudin oireiden hoitamiseksi ihmiskehossa.

Tekoälyn ja koneoppimisen käyttäminen rokotteiden ja lääkkeiden kehittämiseen

Viime vuosina immunologian, tekoälyn ja koneoppimisen parissa työskentelevät tutkijat ovat tutkineet useita virusten ominaisuuksia, joita voidaan käyttää tekemään niistä immunogeenisiä. Yksi tärkeimmistä ominaisuuksista, jossa vasta-aineet voivat kohdistaa viruksen tiettyihin osiin:

• B-solujen tuottamat proteiinit voivat estää viruksen pääsyn soluihin ja samalla estää viruksen leviämisen kehossa .
• Toinen tärkeä ominaisuus, joka vaatii tutkijan huomion, on se, mitkä virusproteiinifragmentit voidaan esittää ihmissolun pinnalla, jotta T-solut voivat merkitä sen infektoituneeksi ja tappaa sen.

Koneoppimisalgoritmit terveydenhuollossa

Jotkut tutkijat ovat äskettäin käyttäneet koneoppimisalgoritmeja ennustamaan viruksen fragmenttien ominaisuuksien vahvuutta. Nämä mallit voivat auttaa valitsemaan tehokkaimmat virusten osat, jotka voivat osoittaa immunogeenisen käyttäytymisen, on sisällytettävä rokotteeseen.

Tekoäly , koneoppiminen ja syvälliset oppimismallit voivat tunnistaa mallit massiivisista koulutusesimerkkeistä. Tällaisten toimintojen suorittaminen manuaalisesti voi olla myös paljon aikaa vievää ja monimutkaista.

Esimerkiksi immunologit ovat äskettäin valinneet melkein miljoonan proteiinifragmentin, jotka vaaditaan esiteltävän solun pinnalle ja jotka ovat T-solujen näkyvissä.

On vaikea tunnistaa niitä fragmentteja ihmissilmistä, jotta voidaan valita tehokkain fragmentti tietyn taudin diagnosoimiseksi. Mutta koneoppimismallit voivat oppia miljoonia näytteitä sisältävien mallien avulla ja ne muodostavat automaattisen käsityksen siitä, mitkä ominaisuudet tai fragmentit voivat olla hyödyllisimpiä tietyntyyppisessä diagnoosissa.

Tekoäly ja Covid-19-rokote

Ensimmäisen tunnistamisensa jälkeen Wuhanissa Kiinassa joulukuussa 2019 Covid-19 alkoi levitä maailmassa tammikuun loppupuolella.

Tutkijat ovat käyttäneet useita koneoppimismalleja tämän hirvittävän viruksen immunogeenisten komponenttien tunnistamiseksi, jotta niitä voidaan käyttää tehokkaiden rokotekandidaattien havaitsemiseen.

Tutkimukset osoittavat, että tutkijat ovat skannanneet melkein kaikki Covid-19-viruksesta vastuussa olevan SARS-CoV-2 : n sisältämät proteiinit tavoitteenaan tunnistaa alueet, joilla on vahvat vasta-ainekohteet. Jotkut tulokset osoittavat, että SARS-CoV-2-piikkiproteiini on riittävän tehokas vasta-aineiden kohdistamiseen ja sillä on tärkeä rooli viruksen pääsyssä keuhkosoluihin.

Covid-19-rokotteen kehittäminen

Saatuaan useita havaintoja merkityksellisiä Covid-19-viruksen avulla AI algoritmeja , monet yritykset ovat nyt alkaneet kehittämistä Covid-19-rokotteella. Tämän ehdotetun rokotteen monet muut tutkimukset ovat kuitenkin vielä kesken, ja rokotteen kliinisen tehon vahvistaminen voi viedä muutaman kuukauden.

Ei ole epäilystäkään sanoa, että tämä on varhainen aikakausi koneoppimisen tai syvällisten oppimismallien rokotteiden suunnittelulle . Vaikka nämä algoritmit ovat erittäin hyviä harjoitustietojen käsittelyssä, rajoitettu tai pienempi tietojoukko vähentää suunnittelun tehokkuutta.

Tutkimukset paljastavat, että tekoälymallit toimivat hyvin, kun niitä käytetään valtavan määrän tietoihin, koska se auttaa parantamaan verkon luotettavuutta. Prosessia voidaan kuitenkin parantaa huomattavasti lähitulevaisuudessa.

Kuinka tekoäly nopeuttaa Covid-19-rokotteiden kehittämistä

Kiitos edistyneiden tekniikoiden kyvyn, joka voi auttaa suorittamaan viruksille tärkeitä tietokonesimulaatioita. Täysin tehokkaat mallit voivat nopeuttaa huomattavasti suunnitteluprosessia, ja se voi luonnollisesti auttaa vähentämään kuolemantapauksia maailmanlaajuisesti.

On jännittävää kuulla, että tekniikat pystyvät parantamaan lääketieteellisen diagnoosijärjestelmän tuloksia, jotka voivat estää maailmaa pandemian tuhoisilta vaikutuksilta.

Monet tutkijat työskentelevät myös mallien räätälöinnissä saadakseen parempia tuloksia rokotteisiin liittyvien mallien kouluttamisesta. Nämä tutkimukset voivat edelleen auttaa huumeiden löytämisessä diagnoosin ja hoitotulosten parantamiseksi.

Tämä tarjoaa uusia vaihtoehtoja sekä lääkäreille että lääkeyrityksille kehittää ja optimoida tiettyjen sairauksien hoitoja.

Terveys IT