Rollen av kunstig intelligens i utviklingen av vaksiner og stoffer

Medisinens verden vokser for hvert år som går. Forskerne har foreslått nye teknologier for å hjelpe medisinske helseeksperter med sykdomsdiagnose og behandling . Det moderne tids medisinske diagnosesystemet er avhengig av maskiner, programvare og ekspertsystemer. Vi vil nå gjennomgå rollen som kunstig intelligens i vaksineutvikling og legemiddeloppdagelse.

Hvis vi snakker om 1950-tallet, ble det rapportert at hundrevis til tusenvis av amerikanere hadde store problemer på grunn av meslingerinfeksjon . I 2015, etter utvikling og kontinuerlig bruk av vaksiner, er de rapporterte tilfellene imidlertid ikke mer enn 191.

Vaksiner: et effektivt våpen mot sykdommer

Det er ingen tvil om å si at vaksiner er et av de kraftigste våpnene mot smittsomme sykdommer. Men det største problemet er at de tar år å utvikle seg. Når vi er midt iCOVID-19-pandemien , kan vi ikke vente så lenge på ankomsten av en vaksine.

Derfor er det viktig å se etter noen moderne løsninger på disse moderne tidsalder. En av de beste anbefalingene fra eksperter er å bruke maskinlæring og kunstig intelligens for utvikling av vaksiner. Dette høres ut som en god idé; så, la oss ha en detaljert diskusjon om det.

Konseptet bak vaksineutvikling

Når vi snakker om utformingen av en vaksine , er det i utgangspunktet en rekke faktorer involvert. Det er viktig å nevne at vaksiner fungerer ved å utsette kroppen din for visse typer patogener som kan være nyttige for immunforsvaret ditt for å gi en rask og robust respons mot en bestemt type sykdom i fremtiden.

De år gamle vaksinene ble hovedsakelig utviklet med døde virus som ble observert som tryggere å bruke, men mange ganger var de ineffektive på virus med høyere sikkerhetsrisiko.

Hvordan nye vaksiner fungerer

De nylig utviklede vaksinene på den andre siden har en tendens til å inneholde et bestemt utvalg av viruskomponenter som også anses å være mer effektive og tryggere.

For eksempel pleide vaksinen mot hepatitt B å inneholde overflateprotein. Imidlertid kan fremtidige vaksiner ha noen spesifikke virale proteinfragmenter. Uansett hva slags prosedyrer som følges for utvikling av vaksiner, er hovedmålet å inkludere noen virale komponenter som er immunogene.

Det forventes at de er svært synlige for immunforsvaret og har potensial til å øke dets virkning. Det kan ytterligere hjelpe i utviklingen av nye medisiner for å behandle symptomene på sykdommen i menneskekroppen.

Bruker AI og maskinlæring for vaksine- og medikamentutvikling

I løpet av de siste årene har forskere som arbeider innen immunologi, kunstig intelligens og maskinlæring studert flere egenskaper til virus som kan brukes til å gjøre dem immunogene. En av nøkkelegenskapene der spesifikke deler av viruset kan målrettes av antistoffene :

• Proteiner som produseres av B-cellene kan forhindre virusinngang i cellene mens de hemmer spredningen av viruset i kroppen .
• En annen viktig egenskap som krever forskerens oppmerksomhet er at hvilke virale proteinfragmenter som kan presenteres på overflaten av den menneskelige cellen slik at den kan merkes infisert og deretter drepes av T-cellene.

Maskinlæringsalgoritmer i helsetjenester

Noen forskere har nylig brukt maskinlæringsalgoritmer for å forutsi styrkeegenskapene til virale fragmenter. Disse modellene kan bidra til å velge de mest effektive delene av virusene som kan vise immunogen oppførsel, må inkluderes i vaksinen.

Kunstig intelligens , maskinlæring og dyplæringsmodeller kan gjenkjenne mønstre fra massive sett med treningseksempler. Å utføre slike operasjoner manuelt kan også være mye tidkrevende og komplisert.

For eksempel har immunologene nylig valgt nesten en million proteinfragmenter som kreves presentert for celleoverflaten og er synlige for T-cellene.

Det er vanskelig å gjenkjenne disse fragmentene fra menneskers øyne for å velge den mest effektive for diagnostisering av en bestemt sykdom. Men maskinlæringsmodellene kan lære gjennom mønstre som inneholder millioner av prøver, og de bygger en automatisk forståelse av hvilke egenskaper eller fragmenter som kan være mest nyttige for en bestemt type diagnose.

Kunstig intelligens og Covid-19 vaksine

Med sin første identifikasjon i Wuhan, Kina i desember måned 2019, begynte Covid-19 å spre seg i verden sent i januar måned.

Forskerne har brukt flere maskinlæringsmodeller for å identifisere de immunogene komponentene i dette forferdelige viruset, slik at de kan brukes til å oppdage effektive vaksinekandidater.

Studiene viser at forskere har skannet nesten hvert protein som er tilstede på SARS-CoV-2 som er ansvarlig for Covid-19-viruset med et mål å identifisere regioner som har sterke antistoffmål. Noen resultater viser at SARS-CoV-2 piggprotein er effektivt nok til å bli målrettet av antistoffene, og det spiller en viktig rolle i virusets inntreden i lungecellene.

Covid-19 vaksineutvikling

Etter å ha oppnådd flere funn som er relevante for Covid-19-viruset ved hjelp av AI-algoritmer , har mange selskaper nå startet utviklingen av Covid-19-vaksinen. Imidlertid er det fortsatt mange andre studier av denne foreslåtte vaksinen som kan ta noen måneder til å bekrefte den kliniske effekten av vaksinen .

Det er ingen tvil om å si at dette er en tidlig æra for opplæring av maskinlæring eller modeller for dyp læring for utforming av vaksiner . Selv om disse algoritmene er veldig gode til å håndtere treningsdata, reduserer det begrensede eller mindre datasettet effektiviteten til design.

Studier viser at kunstig intelligens modeller fungerer bra når de brukes på en enorm mengde data, da det bidrar til å forbedre påliteligheten til nettverket. Prosessen kan imidlertid forbedres mye i nær fremtid.

Hvordan kunstig intelligens fremskynder utvikling av Covid-19-vaksine

Takket være evnen til avanserte teknologier som kan bidra til å kjøre datasimuleringer som er relevante for virusene. De fullt effektive modellene kan dramatisk øke hastigheten på designprosessen, og det kan naturlig bidra til å redusere omkomne over hele verden.

Det er spennende å høre at teknologier er i stand til å forbedre resultatene av det medisinske diagnosesystemet som kan forhindre verden fra de katastrofale konsekvensene av en pandemi.

Mange forskere jobber også med modelltilpasning for å motta forbedrede resultater for opplæring av vaksinerelaterte modeller. Disse studiene kan ytterligere hjelpe til med å oppdage legemidler for å forbedre diagnosen og behandlingsresultatene.

Dette vil gi nye muligheter for både klinikere og medisinske selskaper for å utvikle og optimalisere behandlinger for spesifikke sykdommer.

Helse-IT