De rol van kunstmatige intelligentie bij de ontwikkeling van vaccins en medicijnen

De wereld van de geneeskunde groeit elk jaar. De onderzoekers hebben nieuwe technologieën voorgesteld om medische gezondheidsdeskundigen te helpen bij het diagnosticeren en behandelen van ziekten. Het moderne medische diagnosesysteem is sterk afhankelijk van machines, software en expertsystemen. We zullen nu de rol van kunstmatige intelligentie bij de ontwikkeling van vaccins en het ontdekken van geneesmiddelen bespreken.

Als we het hebben over de jaren vijftig, zouden honderden tot duizenden Amerikanen grote problemen ondervinden als gevolg van een mazeleninfectie . In het jaar 2015, na de ontwikkeling en het continue gebruik van vaccins, zijn er echter niet meer dan 191 gevallen gemeld.

Vaccins: een effectief wapen tegen ziekten

Het lijdt geen twijfel dat vaccins een van de krachtigste wapens tegen infectieziekten zijn. Maar het grootste probleem is dat ze jaren nodig hebben om zich te ontwikkelen. Als we midden in deCOVID-19-pandemie zitten , kunnen we niet zo lang wachten op de komst van een vaccin.

Daarom is het belangrijk om te zoeken naar enkele moderne oplossingen voor deze moderne problemen. Een van de beste aanbevelingen van experts is om machine learning en kunstmatige intelligentie te gebruiken voor de ontwikkeling van vaccins. Dit klinkt als een geweldig idee; dus laten we er een gedetailleerde bespreking over hebben.

Het concept achter de ontwikkeling van vaccins

Als we het hebben over het ontwerp van een vaccin , zijn er in feite een aantal factoren die een rol spelen. Het is belangrijk om te vermelden dat vaccins werken door uw lichaam bloot te stellen aan bepaalde soorten ziekteverwekkers die nuttig kunnen zijn voor uw immuunsysteem om in de toekomst een snelle en robuuste reactie op een specifiek soort ziekte te presenteren.

De jaren oude vaccins werden voornamelijk ontwikkeld met behulp van dode virussen waarvan werd vastgesteld dat ze veiliger waren in het gebruik, maar vaak waren ze niet effectief tegen virussen met hogere veiligheidsrisico's.

Hoe nieuwe vaccins werken

Aan de andere kant bevatten de recentelijk ontwikkelde vaccins meestal een specifieke reeks componenten van de virussen die ook als effectiever en veiliger worden beschouwd.

Zo bevatte het vaccin tegen hepatitis B vroeger oppervlakte-eiwit. Toekomstige vaccins kunnen echter enkele specifieke virale eiwitfragmenten bevatten. Wat voor procedures er ook worden gevolgd voor de ontwikkeling van vaccins, het belangrijkste doel is om enkele virale componenten op te nemen die immunogeen van aard zijn.

Ze zijn naar verwachting zeer zichtbaar voor het immuunsysteem en kunnen de werking ervan versterken. Het zou verder kunnen helpen bij de ontwikkeling van nieuwe medicijnen om de symptomen van de ziekte in het menselijk lichaam te behandelen.

AI en machine learning gebruiken voor de ontwikkeling van vaccins en geneesmiddelen

Onderzoekers op het gebied van immunologie, kunstmatige intelligentie en machine learning hebben de afgelopen jaren verschillende eigenschappen van virussen bestudeerd die kunnen worden gebruikt om ze immunogeen te maken. Een van de belangrijkste eigenschappen waarin specifieke delen van het virus het doelwit kunnen zijn van de antilichamen :

• Eiwitten die door de B-cellen worden geproduceerd, kunnen virale toegang tot de cellen voorkomen en tegelijkertijd de verspreiding van het virus in het lichaam remmen .
• Een andere belangrijke eigenschap die de aandacht van de onderzoeker vereist, is welke virale eiwitfragmenten op het oppervlak van de menselijke cel kunnen worden gepresenteerd, zodat deze kan worden gemarkeerd als geïnfecteerd en vervolgens kan worden gedood door de T-cellen.

Machine learning-algoritmen in de gezondheidszorg

Sommige onderzoekers hebben onlangs algoritmen voor machine learning gebruikt om voorspellingen te doen over de sterkte van eigenschappen van de virale fragmenten. Deze modellen kunnen helpen bij het kiezen van de meest effectieve delen van de virussen die immunogeen gedrag kunnen vertonen en die in het vaccin moeten worden opgenomen.

Kunstmatige intelligentie , machine learning en deep learning-modellen kunnen patronen herkennen uit enorme sets trainingsvoorbeelden. Het handmatig uitvoeren van dergelijke bewerkingen kan ook veel tijdrovend en gecompliceerd zijn.

De immunologen hebben bijvoorbeeld onlangs bijna een miljoen eiwitfragmenten geselecteerd die aan het celoppervlak moeten worden gepresenteerd en die zichtbaar zijn voor de T-cellen.

Het is moeilijk om die fragmenten uit menselijke ogen te herkennen om de meest effectieve te kiezen voor de diagnose van een specifieke ziekte. Maar de machine learning-modellen kunnen leren door middel van patronen die miljoenen monsters bevatten en ze bouwen automatisch inzicht op welke eigenschappen of fragmenten het nuttigst kunnen zijn voor een specifiek type diagnose.

Kunstmatige intelligentie en Covid-19-vaccin

Met zijn eerste identificatie in Wuhan, China in de maand december 2019, begon Covid-19 zich laat in de maand januari over de wereld te verspreiden.

De onderzoekers hebben verschillende machine learning-modellen gebruikt om de immunogene componenten van dit vreselijke virus te identificeren, zodat ze kunnen worden gebruikt om effectieve vaccinkandidaten te detecteren.

De onderzoeken tonen aan dat onderzoekers bijna elk eiwit op SARS-CoV-2, dat verantwoordelijk is voor het Covid-19-virus, hebben gescand met als doel regio's te identificeren met sterke antilichaamtargets. Sommige resultaten tonen aan dat SARS-CoV-2-spike-eiwit effectief genoeg is om te worden gericht door de antilichamen en dat het een belangrijke rol speelt bij het binnendringen van het virus in de longcellen.

Ontwikkeling van het Covid-19-vaccin

Na het verkrijgen van verschillende bevindingen die relevant zijn voor het Covid-19-virus met behulp van AI-algoritmen , zijn veel bedrijven nu begonnen met de ontwikkeling van het Covid-19-vaccin. Er zijn echter nog veel andere onderzoeken met dit voorgestelde vaccin in behandeling, die nog enkele maanden kunnen duren om de klinische werkzaamheid van het vaccin te bevestigen.

Het lijdt geen twijfel dat dit een vroeg tijdperk is voor het trainen van machine learning of deep learning-modellen voor het ontwerpen van vaccins . Hoewel deze algoritmen erg goed zijn in het omgaan met trainingsgegevens, vermindert de beperkte of kleinere gegevensset de efficiëntie van het ontwerp.

Studies tonen aan dat kunstmatige-intelligentiemodellen goed werken wanneer ze worden gebruikt voor een enorme hoeveelheid gegevens, omdat het helpt om de betrouwbaarheid van het netwerk te verbeteren. Het proces kan in de nabije toekomst echter veel worden verbeterd.

Hoe kunstmatige intelligentie de ontwikkeling van het Covid-19-vaccin versnelt

Dankzij het vermogen van de geavanceerde technologieën die kunnen helpen bij het uitvoeren van computersimulaties die relevant zijn voor de virussen. De volledig efficiënte modellen kunnen het ontwerpproces drastisch versnellen en het kan natuurlijk helpen om het aantal dodelijke slachtoffers wereldwijd te verminderen.

Het is opwindend om te horen dat technologieën de resultaten kunnen verbeteren van het medische diagnosesysteem dat de wereld zou kunnen voorkomen van de rampzalige gevolgen van een pandemie.

Veel onderzoekers werken ook aan modelaanpassing om betere resultaten te krijgen voor de training van vaccingerelateerde modellen. Deze onderzoeken zouden verder kunnen helpen bij het ontdekken van geneesmiddelen om de diagnose en behandelingsresultaten te verbeteren.

Dit biedt nieuwe opties voor zowel clinici als medische bedrijven om behandelingen voor specifieke ziekten te ontwikkelen en te optimaliseren.

Gezondheid IT