Rolul inteligenței artificiale în dezvoltarea vaccinurilor și a drogurilor

Lumea medicinii crește cu fiecare an care trece. Cercetătorii au propus noi tehnologii pentru a ajuta experții în sănătate medicală cu diagnosticarea și tratamentul bolilor. Sistemul de diagnostic medical de epocă modernă depinde în mare măsură de mașini, software și sisteme expert. Vom revedea acum rolul inteligenței artificiale în dezvoltarea vaccinurilor și descoperirea medicamentelor.

Dacă vorbim despre anii 1950, sute de mii de americani s-au raportat că au mari dificultăți din cauza infecției rujeolice. Cu toate acestea, în anul 2015, după dezvoltarea și utilizarea continuă a vaccinurilor, cazurile raportate nu depășesc 191.

Vaccinurile: o armă eficientă împotriva bolilor

Fără îndoială că vaccinurile sunt una dintre cele mai puternice arme împotriva bolilor infecțioase. Dar cea mai mare problemă este că durează ani să se dezvolte. Când suntem în mijloculpandemiei COVID-19, nu putem aștepta atât de mult până la sosirea unui vaccin.

Prin urmare, este important să căutați câteva soluții moderne la aceste probleme ale epocii moderne. Una dintre cele mai bune recomandări ale experților este utilizarea învățării automate și a inteligenței artificiale pentru dezvoltarea vaccinurilor. Sună ca o idee grozavă; deci, să avem o discuție detaliată despre asta.

Conceptul din spatele dezvoltării vaccinului

Când vorbim despre proiectarea unui vaccin, sunt practic o serie de factori implicați. Este important de menționat că vaccinurile funcționează prin expunerea corpului dumneavoastră la anumite tipuri de agenți patogeni care pot fi de ajutor pentru ca sistemul imunitar să prezinte un răspuns rapid și robust împotriva unui anumit tip de boală în viitor.

Vaccinurile vechi de un an au fost dezvoltate în principal utilizând viruși morți, care s-au observat că sunt mai siguri de utilizat, dar de multe ori au fost ineficienți pentru virușii cu riscuri mai mari de siguranță.

Cum funcționează noile vaccinuri

Vaccinurile recent dezvoltate, de cealaltă parte, tind să conțină o gamă specifică de componente ale virușilor, care sunt considerate și mai eficiente și mai sigure.

De exemplu, vaccinul pentru hepatita B obișnuia să conțină proteine de suprafață. Cu toate acestea, viitoarele vaccinuri pot avea anumite fragmente de proteine virale specifice. Indiferent ce fel de proceduri sunt urmate pentru dezvoltarea vaccinurilor, obiectivul principal este de a include unele componente virale care sunt de natură imunogenă.

Se așteaptă ca acestea să fie extrem de vizibile pentru sistemul imunitar și să aibă potențialul de a-și spori acțiunea. Ar putea ajuta în continuare la dezvoltarea de noi medicamente pentru tratarea simptomelor bolii în corpul uman.

Utilizarea AI și a învățării automate pentru dezvoltarea vaccinurilor și a medicamentelor

În ultimii ani, cercetătorii care lucrează în domeniul imunologiei, inteligenței artificiale și învățării automate au studiat mai multe proprietăți ale virusurilor care pot fi utilizate pentru a le face imunogene. Una dintre proprietățile cheie în care părți specifice ale virusului pot fi vizate de anticorpi:

• Proteinele produse de celulele B pot preveni intrarea virală în celule, inhibând în același timp răspândirea virusului în organism.
• O altă proprietate importantă care necesită atenția cercetătorului este aceea care fragmente de proteine virale pot fi prezentate pe suprafața celulei umane, astfel încât să poată fi marcată infectată și apoi ucisă de celulele T.

Algoritmi de învățare automată în domeniul sănătății

Unii cercetători au folosit recent algoritmi de învățare automată pentru a face predicții despre puterea proprietăților fragmentelor virale. Aceste modele pot ajuta la alegerea celor mai eficiente părți ale virușilor care pot prezenta un comportament imunogen trebuie să fie incluse în vaccin.

Inteligența artificială, învățarea automată și modelele de învățare profundă pot recunoaște modele din seturi masive de exemple de instruire. Efectuarea manuală a unor astfel de operațiuni poate fi mult consumatoare de timp și, de asemenea, complicată.

De exemplu, imunologii au selectat recent aproape un milion de fragmente de proteine care trebuie prezentate la suprafața celulei și care sunt vizibile pentru celulele T.

Este dificil să recunoști acele fragmente din ochii omului pentru a alege cel mai eficient pentru diagnosticul unei boli specifice. Dar modelele de învățare automată pot învăța prin modele care conțin milioane de probe și construiesc o înțelegere automată a proprietăților sau fragmentelor care ar putea fi cele mai utile pentru un anumit tip de diagnostic.

Inteligența artificială și vaccinul Covid-19

Odată cu prima identificare în Wuhan, China în luna decembrie 2019, Covid-19 a început să se răspândească în lume la sfârșitul lunii ianuarie.

Cercetătorii au folosit mai multe modele de învățare automată pentru a identifica componentele imunogene ale acestui virus îngrozitor, astfel încât să poată fi utilizate pentru a detecta candidații eficienți la vaccin.

Studiile arată că cercetătorii au scanat aproape fiecare proteină prezentă pe SARS-CoV-2, care este responsabilă de virusul Covid-19, cu scopul de a identifica regiunile care au ținte puternice de anticorpi. Unele rezultate arată că proteina SARS-CoV-2 spike este suficient de eficientă pentru a fi vizată de anticorpi și joacă un rol important în intrarea virusului în celulele pulmonare.

Dezvoltarea vaccinului Covid-19

După obținerea mai multor descoperiri relevante pentru virusul Covid-19 folosind algoritmi AI, multe companii au început acum dezvoltarea vaccinului Covid-19. Cu toate acestea, multe alte studii ale acestui vaccin propus sunt încă în așteptare, care pot dura încă câteva luni pentru a confirma eficacitatea clinică a vaccinului.

Nu există nicio îndoială de spus că aceasta este o eră timpurie pentru formarea modelelor de învățare automată sau de învățare profundă pentru proiectarea vaccinurilor. Deși acești algoritmi sunt foarte buni în gestionarea datelor de instruire, setul de date limitat sau mai mic reduce eficiența proiectării.

Studiile arată că modelele de inteligență artificială funcționează bine atunci când sunt utilizate pe o cantitate masivă de date, deoarece ajută la îmbunătățirea fiabilității rețelei. Cu toate acestea, procesul ar putea fi mult îmbunătățit în viitorul apropiat.

Cum accelerează inteligența artificială dezvoltarea vaccinului Covid-19

Datorită capacității tehnologiilor avansate care ar putea ajuta la rularea simulărilor pe computer relevante pentru viruși. Modelele complet eficiente pot accelera dramatic procesul de proiectare și pot ajuta în mod natural la reducerea numărului de decese la nivel mondial.

Este incitant să auzim că tehnologiile sunt capabile să îmbunătățească rezultatele sistemului de diagnostic medical care ar putea preveni lumea de impactul dezastruos al unei pandemii.

Mulți cercetători lucrează, de asemenea, la personalizarea modelelor pentru a primi rezultate îmbunătățite pentru instruirea modelelor legate de vaccin. Aceste studii ar putea ajuta în continuare în descoperirea medicamentelor pentru a îmbunătăți diagnosticul și rezultatele tratamentului.

Acest lucru va oferi noi opțiuni atât clinicienilor, cât și companiilor medicale de a dezvolta și optimiza tratamente pentru boli specifice.

IT pentru sănătate