Rola sztucznej inteligencji w rozwoju szczepionek i narkotyków

Świat medycyny rośnie z każdym rokiem. Naukowcy zaproponowali nowe technologie, aby pomóc ekspertom w dziedzinie zdrowia w diagnozowaniu i leczeniu chorób . Współczesny system diagnostyki medycznej jest w dużym stopniu zależny od maszyn, oprogramowania i systemów eksperckich. Omówimy teraz rolę sztucznej inteligencji w opracowywaniu szczepionek i odkrywaniu leków.

Jeśli mówimy o latach pięćdziesiątych, setki do tysięcy Amerykanów doświadczały wielkich trudności z powodu infekcji odrą . Jednak w 2015 roku, po opracowaniu i ciągłym stosowaniu szczepionek, zgłoszonych przypadków nie więcej niż 191.

Szczepionki: skuteczna broń przeciwko chorobom

Nie ma wątpliwości, że szczepionki są jedną z najpotężniejszych broni przeciwko chorobom zakaźnym. Ale największym problemem jest to, że rozwijają się latami. Kiedy jesteśmy w środkupandemii COVID-19 , nie możemy czekać tak długo na pojawienie się szczepionki.

Dlatego ważne jest, aby szukać nowoczesnych rozwiązań tych współczesnych problemów. Jedną z najlepszych rekomendacji ekspertów jest wykorzystanie uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji do opracowywania szczepionek. To brzmi jak świetny pomysł; przejdźmy więc do szczegółowej dyskusji na ten temat.

Koncepcja rozwoju szczepionek

Kiedy mówimy o projektowaniu szczepionki , zasadniczo bierze się pod uwagę szereg czynników. Ważne jest, aby wspomnieć, że szczepionki działają, wystawiając organizm na działanie pewnych rodzajów patogenów, które mogą być pomocne dla układu odpornościowego, aby w przyszłości szybko i solidnie zareagować na określony rodzaj choroby.

Szczepionki jednoroczne zostały opracowane głównie przy użyciu martwych wirusów, które były bezpieczniejsze w użyciu, ale wielokrotnie były nieskuteczne w przypadku wirusów o wyższym ryzyku bezpieczeństwa.

Jak działają nowe szczepionki

Niedawno opracowane szczepionki po drugiej stronie zwykle zawierają określony zakres składników wirusów, które są również uważane za bardziej skuteczne i bezpieczniejsze.

Na przykład szczepionka przeciw wirusowemu zapaleniu wątroby typu B zawiera białko powierzchniowe. Jednak przyszłe szczepionki mogą zawierać określone fragmenty białek wirusa. Bez względu na to, jakie procedury są stosowane przy opracowywaniu szczepionek, głównym celem jest uwzględnienie niektórych składników wirusowych o charakterze immunogennym.

Oczekuje się, że będą one bardzo widoczne dla układu odpornościowego i mogą potencjalnie wzmocnić jego działanie. Może to dodatkowo pomóc w opracowaniu nowych leków do leczenia objawów choroby w organizmie człowieka.

Wykorzystanie sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego do opracowywania szczepionek i leków

W ciągu ostatnich kilku lat naukowcy zajmujący się immunologią, sztuczną inteligencją i uczeniem maszynowym badali kilka właściwości wirusów, które można wykorzystać do uczynienia ich immunogennymi. Jedna z kluczowych właściwości, w których określone części wirusa mogą być ukierunkowane przez przeciwciała :

• Białka wytwarzane przez komórki B mogą zapobiegać przedostawaniu się wirusa do komórek, hamując jednocześnie rozprzestrzenianie się wirusa w organizmie .
• Inną ważną właściwością, która wymaga uwagi badacza, jest to, które fragmenty białek wirusa mogą być prezentowane na powierzchni komórki ludzkiej, aby można było oznaczyć ją jako zakażoną, a następnie zabić przez limfocyty T.

Algorytmy uczenia maszynowego w opiece zdrowotnej

Niektórzy badacze wykorzystali ostatnio algorytmy uczenia maszynowego, aby przewidzieć siłę właściwości fragmentów wirusa. Te modele mogą pomóc w wyborze najbardziej skutecznych części wirusów, które mogą wykazywać zachowanie immunogenne, muszą być zawarte w szczepionce.

Modele sztucznej inteligencji , uczenia maszynowego i uczenia głębokiego mogą rozpoznawać wzorce z ogromnych zestawów przykładów szkoleniowych. Ręczne wykonywanie takich operacji może być również bardzo czasochłonne i skomplikowane.

Na przykład immunolodzy ostatnio wybrali prawie milion fragmentów białek, które muszą być prezentowane na powierzchni komórki i są widoczne dla komórek T.

Trudno jest rozpoznać te fragmenty z ludzkich oczu, aby wybrać najskuteczniejszy do diagnozy określonej choroby. Jednak modele uczenia maszynowego mogą uczyć się na podstawie wzorców zawierających miliony próbek i automatycznie budują zrozumienie, które właściwości lub fragmenty mogą być najbardziej przydatne w przypadku określonego typu diagnozy.

Szczepionka na sztuczną inteligencję i Covid-19

Wraz z pierwszą identyfikacją w Wuhan w Chinach w grudniu 2019 roku, Covid-19 zaczął rozprzestrzeniać się na świecie pod koniec stycznia.

Naukowcy wykorzystali kilka modeli uczenia maszynowego, aby zidentyfikować immunogenne składniki tego strasznego wirusa, aby można je było wykorzystać do wykrywania skutecznych kandydatów na szczepionki.

Badania pokazują, że naukowcy przeskanowali prawie każde białko obecne na SARS-CoV-2, które jest odpowiedzialne za wirusa Covid-19, w celu zidentyfikowania regionów, w których znajdują się silne przeciwciała. Niektóre wyniki pokazują, że białko wypustkowe SARS-CoV-2 jest wystarczająco skuteczne, aby być celem przeciwciał i odgrywa ważną rolę we wnikaniu wirusa do komórek płuc.

Opracowanie szczepionki Covid-19

Po uzyskaniu kilku ustaleń dotyczących wirusa Covid-19 przy użyciu algorytmów AI , wiele firm rozpoczęło teraz opracowywanie szczepionki Covid-19. Jednak wiele innych badań tej proponowanej szczepionki jest nadal w toku, które mogą zająć kilka miesięcy, aby potwierdzić kliniczną skuteczność szczepionki .

Nie ma wątpliwości, że jest to wczesna era szkolenia maszynowego lub modeli głębokiego uczenia się do projektowania szczepionek . Chociaż te algorytmy bardzo dobrze radzą sobie z danymi uczącymi, ograniczony lub mniejszy zbiór danych zmniejsza wydajność projektowania.

Badania pokazują, że modele sztucznej inteligencji działają dobrze, gdy są używane na ogromnych ilościach danych, ponieważ pomagają poprawić niezawodność sieci. Jednak w najbliższej przyszłości proces ten można by znacznie usprawnić.

Jak sztuczna inteligencja przyspiesza rozwój szczepionki Covid-19

Dzięki możliwości zaawansowanych technologii, które mogą pomóc w przeprowadzaniu symulacji komputerowych odpowiednich dla wirusów. W pełni wydajne modele mogą znacznie przyspieszyć proces projektowania i w naturalny sposób przyczynić się do zmniejszenia liczby ofiar śmiertelnych na całym świecie.

To ekscytujące słyszeć, że technologie są w stanie polepszyć wyniki systemu diagnostyki medycznej, który mógłby uchronić świat przed katastrofalnymi skutkami pandemii.

Wielu badaczy pracuje również nad dostosowaniem modeli, aby uzyskać lepsze wyniki w szkoleniu modeli związanych ze szczepionkami. Badania te mogą dodatkowo pomóc w odkrywaniu leków w celu poprawy diagnozy i wyników leczenia.

Zapewni to nowe możliwości zarówno dla klinicystów, jak i firm medycznych w zakresie opracowywania i optymalizacji leczenia określonych chorób.

Zdrowie IT