Роль искусственного интеллекта в разработке вакцин и лекарств

Мир медицины растет с каждым годом. Исследователи предложили новые технологии, чтобы помочь медицинским экспертам в диагностике и лечении заболеваний. Современная медицинская диагностическая система сильно зависит от машин, программного обеспечения и экспертных систем. Теперь мы рассмотрим роль искусственного интеллекта в разработке вакцин и лекарств.

Если говорить о 1950-х годах, сообщалось, что от сотен до тысяч американцев испытывали большие трудности из-за заражения корью. Однако в 2015 году, после разработки и постоянного использования вакцин, зарегистрированных случаев заболевания не превышает 191.

Вакцины: эффективное оружие против болезней

Несомненно, вакцины - одно из самых мощных средств борьбы с инфекционными заболеваниями. Но самая большая проблема в том, что на их развитие уходят годы. Когда мы находимся вразгаре пандемии COVID-19, мы не можем так долго ждать прибытия вакцины.

Поэтому важно искать современные решения этих проблем современности. Одна из лучших рекомендаций экспертов - использовать машинное обучение и искусственный интеллект для разработки вакцин. Это звучит как отличная идея; Итак, давайте подробно обсудим это.

Концепция разработки вакцины

Когда мы говорим о конструкции вакцины, в основном задействован ряд факторов. Важно отметить, что вакцины работают, подвергая ваш организм воздействию определенных видов патогенов, которые могут быть полезны для вашей иммунной системы, чтобы обеспечить быстрый и надежный ответ против определенного вида заболеваний в будущем.

Вакцины годичной давности в основном разрабатывались с использованием мертвых вирусов, которые считались более безопасными в использовании, но во многих случаях они были неэффективны в отношении вирусов с более высоким риском безопасности.

Как действуют новые вакцины

С другой стороны, недавно разработанные вакцины, как правило, содержат определенный набор компонентов вирусов, которые также считаются более эффективными и безопасными.

Например, вакцина от гепатита В раньше содержала поверхностный белок. Однако будущие вакцины могут содержать некоторые специфические фрагменты вирусного белка. Независимо от того, какие процедуры используются при разработке вакцин, основная цель состоит в том, чтобы включить некоторые вирусные компоненты, имеющие иммуногенный характер.

Ожидается, что они будут хорошо заметны для иммунной системы и могут усилить ее действие. Это может еще больше помочь в разработке новых лекарств для лечения симптомов заболевания в организме человека.

Использование искусственного интеллекта и машинного обучения для разработки вакцин и лекарств

За последние несколько лет исследователи, работающие в области иммунологии, искусственного интеллекта и машинного обучения, изучали несколько свойств вирусов, которые можно использовать для придания им иммуногенности. Одно из ключевых свойств, при которых определенные части вируса могут быть нацелены антителами:

• Белки, которые продуцируются B-клетками, могут предотвращать проникновение вируса в клетки, одновременно подавляя распространение вируса в организме.
• Еще одно важное свойство, требующее внимания исследователя, - это то, какие фрагменты вирусного белка могут быть представлены на поверхности клетки человека, чтобы ее можно было пометить как инфицированную и затем убить Т-клетками.

Алгоритмы машинного обучения в здравоохранении

Некоторые исследователи недавно использовали алгоритмы машинного обучения, чтобы делать прогнозы о силе свойств вирусных фрагментов. Эти модели могут помочь выбрать наиболее эффективные части вирусов, которые могут проявлять иммуногенное поведение, и должны быть включены в вакцину.

Модели искусственного интеллекта, машинного обучения и глубокого обучения могут распознавать закономерности из огромных наборов обучающих примеров. Выполнение таких операций вручную может занять много времени и быть сложным.

Например, иммунологи недавно отобрали почти миллион фрагментов белка, которые должны быть представлены на поверхности клетки и видны Т-клеткам.

Эти фрагменты сложно распознать по человеческому глазу, чтобы выбрать наиболее эффективный для диагностики конкретного заболевания. Но модели машинного обучения могут обучаться с помощью шаблонов, содержащих миллионы образцов, и они автоматически определяют, какие свойства или фрагменты могут быть наиболее полезными для конкретного типа диагностики.

Искусственный интеллект и вакцина против Covid-19

Covid-19, впервые выявленный в Ухане, Китай, в декабре 2019 года, начал распространяться по миру в конце января.

Исследователи использовали несколько моделей машинного обучения для определения иммуногенных компонентов этого ужасного вируса, чтобы их можно было использовать для обнаружения эффективных вакцин-кандидатов.

Исследования показывают, что исследователи просканировали почти каждый белок, присутствующий в SARS-CoV-2, который отвечает за вирус Covid-19, с целью выявления областей, которые имеют сильные мишени для антител. Некоторые результаты показывают, что спайковый белок SARS-CoV-2 достаточно эффективен, чтобы на него нацелились антитела, и он играет важную роль в проникновении вируса в клетки легких.

Разработка вакцины против Covid-19

После получения нескольких результатов, относящихся к вирусу Covid-19 с использованием алгоритмов искусственного интеллекта, многие компании начали разработку вакцины Covid-19. Однако многие другие испытания этой предлагаемой вакцины еще не завершены, и для подтверждения клинической эффективности вакцины может потребоваться еще несколько месяцев.

Несомненно, это ранняя эра для обучения машинному обучению или моделям глубокого обучения для разработки вакцин. Хотя эти алгоритмы очень хороши при обработке обучающих данных, ограниченный или меньший набор данных снижает эффективность проектирования.

Исследования показывают, что модели искусственного интеллекта хорошо работают при использовании с огромным объемом данных, поскольку это помогает повысить надежность сети. Однако в ближайшем будущем этот процесс может быть значительно улучшен.

Как искусственный интеллект ускоряет разработку вакцины против Covid-19

Благодаря возможности передовых технологий, которые могут помочь запустить компьютерное моделирование, относящееся к вирусам. Полностью эффективные модели могут значительно ускорить процесс проектирования и, естественно, помочь снизить смертность во всем мире.

Приятно слышать, что технологии могут улучшить результаты системы медицинской диагностики, которая может защитить мир от катастрофических последствий пандемии.

Многие исследователи также работают над настройкой модели, чтобы получить улучшенные результаты обучения моделей, связанных с вакцинами. Эти исследования могут еще больше помочь в открытии лекарств для улучшения диагностики и результатов лечения.

Это предоставит как клиницистам, так и медицинским компаниям новые возможности для разработки и оптимизации методов лечения конкретных заболеваний.

Здоровье ИТ