Uloga umjetne inteligencije u razvoju cjepiva i droga

Svijet medicine raste sa svake godine. Istraživači su predložili nove tehnologije koje pomažu medicinskim zdravstvenim stručnjacima u dijagnozi i liječenju bolesti . Suvremeni medicinski dijagnostički sustav uvelike ovisi o strojevima, softveru i sustavima stručnjaka. Sada ćemo razmotriti ulogu umjetne inteligencije u razvoju cjepiva i otkrivanju lijekova.

Ako govorimo o pedesetim godinama prošlog stoljeća, stotine do tisuća Amerikanaca imalo je poteškoća zbog zaraze ospicama . Međutim, u 2015. godini, nakon razvoja i kontinuirane uporabe cjepiva, prijavljeni slučajevi nisu veći od 191.

Cjepiva: učinkovito oružje protiv bolesti

Nesumnjivo je reći da su cjepiva jedno od najsnažnijih oružja protiv zaraznih bolesti. Ali najveća je nevolja što im trebaju godine da se razviju. Kad smo usredpandemije COVID-19 , ne možemo toliko dugo čekati dolazak cjepiva.

Stoga je važno potražiti neka moderna rješenja za ove probleme modernog doba. Jedna od najboljih preporuka stručnjaka je korištenje strojnog učenja i umjetne inteligencije za razvoj cjepiva. Ovo zvuči kao izvrsna ideja; zato, vodimo detaljnu raspravu o tome.

Koncept razvoja cjepiva

Kada govorimo o dizajnu cjepiva , u osnovi su uključeni brojni čimbenici. Važno je napomenuti da cjepiva djeluju izlažući vaše tijelo određenim vrstama patogena koji mogu biti od pomoći vašem imunološkom sustavu da u budućnosti predstavi brz i snažan odgovor na određenu vrstu bolesti.

Jednogodišnja cjepiva uglavnom su razvijena pomoću mrtvih virusa za koje se primijetilo da su sigurniji za uporabu, ali često su bila neučinkovita na viruse s većim sigurnosnim rizicima.

Kako funkcioniraju nova cjepiva

Nedavno razvijena cjepiva s druge strane imaju tendenciju da sadrže određeni raspon komponenata virusa koji se smatraju učinkovitijima i sigurnijima.

Na primjer, cjepivo protiv hepatitisa B sadržavalo je površinske proteine. Međutim, buduća cjepiva mogu imati neke specifične fragmente virusnih proteina. Bez obzira na to kakve se procedure slijede za razvoj cjepiva, glavni je cilj uključiti neke virusne komponente imunogene prirode.

Očekuje se da će biti vrlo vidljivi imunološkom sustavu i da mogu pojačati njegovo djelovanje. Dalje bi mogao pomoći u razvoju novih lijekova za liječenje simptoma bolesti u ljudskom tijelu.

Korištenje AI i strojnog učenja za razvoj cjepiva i lijekova

Tijekom posljednjih nekoliko godina istraživači koji rade na polju imunologije, umjetne inteligencije i strojnog učenja proučavali su nekoliko svojstava virusa koja se mogu koristiti za njihovo stvaranje imunogenih. Jedno od ključnih svojstava u kojem antitijela mogu ciljati određene dijelove virusa:

• Proteini koje proizvode B-stanice mogu spriječiti virusni ulazak u stanice istodobno inhibirajući širenje virusa u tijelu .
• Sljedeće važno svojstvo koje zahtijeva pozornost istraživača je ono koje se fragmenti virusnih proteina mogu predstaviti na površini ljudske stanice kako bi se T-stanice mogle označiti zaraženima, a zatim ubiti.

Algoritmi strojnog učenja u zdravstvu

Neki su istraživači nedavno koristili algoritme strojnog učenja za predviđanje snage svojstava virusnih fragmenata. Ovi modeli mogu pomoći u odabiru najučinkovitijih dijelova virusa koji mogu pokazati imunogeno ponašanje, a moraju biti uključeni u cjepivo.

Modeli umjetne inteligencije , strojnog učenja i dubokog učenja mogu prepoznati obrasce iz masivnog niza primjera treninga. Ručno provođenje takvih operacija također može biti dugotrajno i složeno.

Primjerice, imunolozi su nedavno odabrali gotovo milijun fragmenata proteina koji su potrebni za prezentaciju na površini stanice i vidljivi su T-stanicama.

Teško je prepoznati te fragmente iz ljudskih očiju i odabrati najučinkovitiji za dijagnozu određene bolesti. No, modeli strojnog učenja mogu naučiti kroz obrasce koji sadrže milijune uzoraka i grade automatsko razumijevanje koja bi svojstva ili fragmenti mogli biti najkorisniji za određenu vrstu dijagnoze.

Umjetna inteligencija i cjepivo Covid-19

Prvom identifikacijom u kineskom Wuhanu u prosincu 2019. godine, Covid-19 počeo se širiti svijetom kasno u mjesecu siječnju.

Istraživači su koristili nekoliko modela strojnog učenja kako bi identificirali imunogene komponente ovog strašnog virusa, tako da se mogu koristiti za otkrivanje učinkovitih kandidata za cjepivo.

Studije pokazuju da su istraživači skenirali gotovo sve proteine prisutne na SARS-CoV-2 koji je odgovoran za virus Covid-19 s ciljem identificiranja regija s jakim ciljevima antitijela. Neki rezultati pokazuju da je protein spike SARS-CoV-2 dovoljno učinkovit da ga ciljaju antitijela i igra važnu ulogu u unosu virusa u plućne stanice.

Razvoj cjepiva Covid-19

Nakon što su pomoću AI algoritama dobile nekoliko nalaza za virus Covid-19, mnoge su tvrtke započele razvoj cjepiva Covid-19. Međutim, još su mnoga druga ispitivanja ovog predloženog cjepiva koja mogu potrajati još nekoliko mjeseci kako bi se potvrdila klinička učinkovitost cjepiva .

Nesumnjivo je reći da je ovo rano doba za obuku strojnog učenja ili modela dubokog učenja za dizajn cjepiva . Iako su ti algoritmi vrlo dobri u rukovanju podacima s treninga, ograničeni ili manji skup podataka smanjuje učinkovitost dizajna.

Studije otkrivaju da modeli umjetne inteligencije dobro funkcioniraju kada se koriste na ogromnoj količini podataka jer pomažu u poboljšanju pouzdanosti mreže. Međutim, proces bi se mogao znatno poboljšati u bliskoj budućnosti.

Kako umjetna inteligencija ubrzava razvoj cjepiva Covid-19

Zahvaljujući sposobnosti naprednih tehnologija koje bi mogle pomoći u izvođenju računalnih simulacija relevantnih za viruse. Potpuno učinkoviti modeli mogu dramatično ubrzati postupak dizajniranja i prirodno mogu pomoći u smanjenju smrtnih slučajeva širom svijeta.

Uzbudljivo je čuti da su tehnologije sposobne poboljšati rezultate sustava medicinske dijagnoze koji bi mogao spriječiti svijet od katastrofalnih utjecaja pandemije.

Mnogi istraživači također rade na prilagodbi modela kako bi dobili poboljšane rezultate u obuci modela povezanih s cjepivima. Te bi studije mogle dodatno pomoći u otkrivanju lijekova za poboljšanje dijagnoze i ishoda liječenja.

To će pružiti nove mogućnosti i kliničarima i medicinskim tvrtkama da razviju i optimiziraju tretmane za određene bolesti.

Zdravlje IT