백신 및 약물 개발에서 인공 지능의 역할

의학의 세계는 해마다 성장하고 있습니다. 연구자들은 질병 진단 및 치료 에있어 의료 건강 전문가를 돕기 위해 새로운 기술을 제안했습니다. 현대 의료 진단 시스템은 기계, 소프트웨어 및 전문가 시스템에 크게 의존합니다. 이제 백신 개발 및 신약 개발에서 인공 지능의 역할을 살펴 보겠습니다.

1950 년대에 대해 이야기하면 수백에서 수천 명의 미국인이 홍역 감염 으로 인해 큰 어려움을 겪는 것으로보고되었습니다. 그러나 2015 년 백신의 개발 및 지속적인 사용 이후보고 된 사례는 191 건 이하입니다.

백신 : 질병에 대한 효과적인 무기

백신 은 전염병에 대항하는 가장 강력한 무기 중 하나라고 말할 수 있습니다. 그러나 가장 큰 문제는 개발하는 데 수년이 걸린다는 것입니다. 우리가COVID-19 대유행 중일 때 백신이 도착할 때까지 오래 기다릴 수 없습니다.

따라서 이러한 현대 시대 문제에 대한 현대적인 해결책을 찾는 것이 중요합니다. 전문가의 가장 좋은 권장 사항 중 하나는 백신 개발에 기계 학습과 인공 지능 을 사용하는 것입니다. 이것은 좋은 생각처럼 들립니다. 그래서 그것에 대해 자세히 논의합시다.

백신 개발의 개념

백신 설계에 대해 이야기 할 때 기본적으로 여러 가지 요소가 관련됩니다. 백신은 면역 체계에 도움이 될 수있는 특정 종류의 병원체에 신체를 노출시켜 향후 특정 종류의 질병에 대해 빠르고 강력한 반응을 보여줌으로써 작동한다는 점을 언급하는 것이 중요합니다.

1 년 된 백신은 주로 사용하기에 더 안전한 것으로 관찰 된 죽은 바이러스를 사용하여 개발되었지만 여러 번 안전 위험이 높은 바이러스에는 효과가 없었습니다.

새로운 백신의 기능

다른 쪽에서 최근 개발 된 백신은 더 효과적이고 안전한 것으로 간주 되는 특정 범위의 바이러스 성분을 포함하는 경향이 있습니다.

예를 들어, B 형 간염 백신 은 표면 단백질을 함유하는 데 사용되었습니다. 그러나 미래의 백신에는 특정 바이러스 단백질 조각이있을 수 있습니다. 백신 개발을 위해 어떤 종류의 절차를 따르 든, 주요 목표는 본질적으로 면역원 성인 일부 바이러스 성분을 포함하는 것입니다.

그들은 면역 체계에 매우 눈에 잘 띄고 그 작용을 향상시킬 잠재력이 있습니다. 인체의 질병 증상을 치료하는 신약 개발에 더욱 도움이 될 수 있습니다.

백신 및 약물 개발을 위해 AI 및 머신 러닝 사용

지난 몇 년 동안 면역학, 인공 지능 및 기계 학습 분야에서 일하는 연구자들은 바이러스를 면역 원성으로 만드는 데 사용할 수있는 바이러스의 여러 속성을 연구 해 왔습니다. 항체 가 바이러스의 특정 부분을 표적으로 삼을 수있는 주요 특성 중 하나 :

  • B 세포에서 생산되는 단백질은 바이러스가 체내로 퍼지는 것을 억제 하면서 세포로의 바이러스 침입을 방지 할 수 있습니다.
  • 연구원의주의를 요하는 또 다른 중요한 특성은 어떤 바이러스 단백질 조각이 인간 세포 표면에 존재하여 감염된 것으로 표시되고 T 세포에 의해 죽게 될 수 있다는 것입니다.

의료 분야의 기계 학습 알고리즘

일부 연구자들은 최근 기계 학습 알고리즘 을 사용하여 바이러스 조각의 속성 강도를 예측했습니다. 이러한 모델은 백신에 포함되어야하는 면역 원성 행동을 보일 수있는 바이러스의 가장 효과적인 부분을 선택하는 데 도움이 될 수 있습니다.

인공 지능 , 기계 학습딥 러닝 모델 은 방대한 훈련 예제 세트에서 패턴을 인식 할 수 있습니다. 이러한 작업을 수동으로 수행하는 것도 시간이 많이 걸리고 복잡 할 수 있습니다.

예를 들어, 면역 학자들은 최근 세포 표면에 나타나야하고 T 세포에서 볼 수있는 거의 백만 개의 단백질 조각을 선택했습니다.

특정 질병의 진단에 가장 효과적인 것을 선택하기 위해 인간의 눈에서 이러한 조각을 인식하는 것은 어렵습니다. 그러나 기계 학습 모델은 수백만 개의 샘플이 포함 된 패턴을 통해 학습 할 수 있으며 특정 유형의 진단에 가장 유용한 속성 또는 조각을 자동으로 이해 합니다.

인공 지능 및 Covid-19 백신

2019 년 12 월 중국 우한에서 첫 신원 확인 을받은 Covid-19는 1 월 말부터 전 세계에 확산되기 시작했습니다.

연구원들은 효과적인 백신 후보를 탐지하는 데 사용할 수 있도록이 무서운 바이러스의 면역 원성 구성 요소를 식별하기 위해 여러 기계 학습 모델을 사용했습니다.

연구에 따르면 연구자들은 강력한 항체 표적이있는 영역을 식별하기 위해 Covid-19 바이러스를 담당하는 SARS-CoV-2 에 존재하는 거의 모든 단백질을 스캔했습니다. 일부 결과는 SARS-CoV-2 스파이크 단백질이 항체의 표적화에 충분히 효과적이며 바이러스가 폐 세포로 들어가는 데 중요한 역할을한다는 것을 보여줍니다.

Covid-19 백신 개발

AI 알고리즘을 사용하여 Covid-19 바이러스와 관련된 몇 가지 결과를 얻은 후 많은 회사가 이제 Covid-19 백신 개발을 시작했습니다. 그러나이 제안 된 백신에 대한 다른 많은 시험이 아직 계류 중이며 백신의 임상 효능 을 확인하는 데 몇 개월이 더 걸릴 수 있습니다.

이것은 백신 설계를위한 머신 러닝 또는 딥 러닝 모델 의 훈련을위한 초기 시대라고 말할 수 있습니다. 이러한 알고리즘은 훈련 데이터를 매우 잘 처리하지만 제한적이거나 작은 데이터 세트는 설계 효율성을 떨어 뜨립니다.

연구에 따르면 인공 지능 모델은 네트워크의 안정성을 향상시키는 데 도움이되므로 대량의 데이터에 사용될 때 잘 작동합니다. 그러나이 프로세스는 가까운 장래에 훨씬 개선 될 수 있습니다.

인공 지능이 Covid-19 백신 개발을 가속화하는 방법

바이러스와 관련된 컴퓨터 시뮬레이션을 실행하는 데 도움이 될 수있는 고급 기술의 능력 덕분입니다. 완전히 효율적인 모델은 설계 프로세스의 속도를 획기적으로 높일 수 있으며 자연스럽게 전 세계의 사망자를 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다.

기술이 전염병의 재앙적인 영향으로부터 세계를 막을 수있는 의료 진단 시스템의 결과를 향상시킬 수 있다는 소식을 들으면 흥미 진진합니다.

많은 연구자들은 또한 백신 관련 모델 훈련을위한 개선 된 결과 를 얻기 위해 모델 맞춤화 작업을하고 있습니다. 이러한 연구는 진단 및 치료 결과를 개선하기위한 약물 발견 에 더 도움이 될 수 있습니다.

이는 임상의와 의료 회사 모두에게 특정 질병에 대한 치료법을 개발하고 최적화 할 수있는 새로운 옵션을 제공 할 것입니다.

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