Úloha umelej inteligencie pri vývoji vakcín a liekov

Svet medicíny rastie každým rokom. Vedci navrhli nové technológie, ktoré majú pomôcť odborníkom v oblasti zdravotníctva pri diagnostike a liečbe chorôb . Lekársky diagnostický systém modernej doby veľmi závisí od strojov, softvéru a odborných systémov. Teraz preskúmame úlohu umelej inteligencie pri vývoji vakcín a objavovaní liekov.

Ak hovoríme o 50. rokoch, stovky až tisíce Američanov mali veľké ťažkosti s infekciou osýpkami . V roku 2015, po vývoji a neustálom používaní vakcín, však hlásených prípadov nie je viac ako 191.

Vakcíny: účinná zbraň proti chorobám

Niet pochýb o tom, že vakcíny sú jednou z najsilnejších zbraní proti infekčným chorobám. Najväčší problém však je, že vývoj im trvá roky. Keď sme uprostredpandémie COVID-19 , nemôžeme tak dlho čakať na príchod vakcíny.

Preto je dôležité hľadať niektoré moderné riešenia týchto problémov modernej doby. Jedným z najlepších odporúčaní odborníkov je použitie strojového učenia a umelej inteligencie na vývoj vakcín. To znie ako skvelý nápad; Takže o tom urobme podrobnú diskusiu.

Koncept vývoja vakcín

Keď hovoríme o koncepcii vakcíny , v zásade existuje veľa faktorov. Je dôležité spomenúť, že vakcíny účinkujú tak, že vystavujú vaše telo určitým druhom patogénov, ktoré môžu vášmu imunitnému systému pomôcť pri rýchlej a silnej reakcii na konkrétny druh ochorenia v budúcnosti.

Rokné vakcíny boli vyvinuté hlavne s použitím mŕtvych vírusov, pri ktorých sa pozorovalo ich bezpečnejšie použitie, ale mnohokrát boli neúčinné pre vírusy s vyššími bezpečnostnými rizikami.

Ako fungujú nové vakcíny

Nedávno vyvinuté vakcíny na druhej strane majú tendenciu obsahovať špecifický rad zložiek vírusov, ktoré sa tiež považujú za účinnejšie a bezpečnejšie.

Napríklad vakcína proti hepatitíde B zvykla obsahovať povrchové bielkoviny. Budúce vakcíny však môžu obsahovať určité špecifické fragmenty vírusových proteínov. Bez ohľadu na to, aký druh postupov sa pri vývoji vakcín dodržiava, hlavným cieľom je zahrnúť niektoré vírusové zložky, ktoré majú imunogénnu povahu.

Očakáva sa, že sú pre imunitný systém dobre viditeľné a majú potenciál na zvýšenie jeho činnosti. Ďalej by to mohlo pomôcť pri vývoji nových liekov na liečenie príznakov ochorenia v ľudskom tele.

Využívanie umelej inteligencie a strojového učenia pri vývoji vakcín a liekov

Za posledných pár rokov vedci pracujúci v oblasti imunológie, umelej inteligencie a strojového učenia študovali niekoľko vlastností vírusov, ktoré sa dajú použiť na ich imunogénnosť. Jednou z kľúčových vlastností, pri ktorej môžu byť protilátky zacielené na špecifické časti vírusu:

• Proteíny, ktoré produkujú B-bunky, môžu zabrániť vstupu vírusu do buniek a zároveň zabrániť šíreniu vírusu v tele .
• Ďalšou dôležitou vlastnosťou, ktorá si vyžaduje pozornosť výskumného pracovníka, je to, ktoré fragmenty vírusových proteínov môžu byť prezentované na povrchu ľudskej bunky, aby bolo možné ich označiť ako infikované a potom usmrtené T-bunkami.

Algoritmy strojového učenia v zdravotníctve

Niektorí vedci nedávno použili algoritmy strojového učenia na predpovedanie sily vlastností vírusových fragmentov. Tieto modely môžu pomôcť pri výbere najefektívnejších častí vírusov, ktoré preukazujú imunogénne správanie, ktoré musia byť do vakcíny zahrnuté.

Modely umelej inteligencie , strojového učenia a hlbokého učenia dokážu rozpoznať vzory z obrovských súborov príkladov tréningu. Manuálne vykonávanie takýchto operácií môže byť tiež časovo náročné a komplikované.

Napríklad imunológovia nedávno vybrali takmer milión proteínových fragmentov, ktoré sa musia prezentovať na povrchu bunky a sú viditeľné pre T-bunky.

Je ťažké rozpoznať tieto fragmenty z ľudských očí, aby ste vybrali ten najefektívnejší na diagnostiku konkrétnej choroby. Ale modely strojového učenia sa môžu učiť prostredníctvom vzorov obsahujúcich milióny vzoriek a vytvárajú automatické pochopenie toho, ktoré vlastnosti alebo fragmenty by mohli byť pre konkrétny typ diagnózy najužitočnejšie.

Umelá inteligencia a vakcína Covid-19

S prvou identifikáciou v čínskom Wu-chane v decembri 2019 sa Covid-19 začal vo svete šíriť neskoro v januári.

Vedci použili niekoľko modelov strojového učenia na identifikáciu imunogénnych zložiek tohto hrozného vírusu, aby sa mohli použiť na detekciu účinných kandidátov na vakcíny.

Štúdie ukazujú, že vedci skenovali takmer každý proteín prítomný na SARS-CoV-2, ktorý je zodpovedný za vírus Covid-19, s cieľom identifikovať oblasti so silnými cieľmi protilátok. Niektoré výsledky ukazujú, že spike proteín SARS-CoV-2 je dostatočne účinný na to, aby bol zameraný protilátkami, a hrá dôležitú úlohu pri vstupe vírusu do pľúcnych buniek.

Vývoj vakcíny Covid-19

Po získaní niekoľkých poznatkov týkajúcich sa vírusu Covid-19 pomocou algoritmov AI začalo veľa spoločností s vývojom vakcíny Covid-19. Mnoho ďalších pokusov s touto navrhovanou vakcínou však ešte stále nie je ukončených a potvrdenie klinickej účinnosti vakcíny môže trvať ešte niekoľko mesiacov.

Niet pochýb o tom, že je časná doba pre školenie modelov strojového učenia alebo hlbokého učenia pre návrh vakcín . Aj keď sú tieto algoritmy veľmi dobré pri spracovávaní tréningových údajov, obmedzený alebo menší súbor údajov znižuje účinnosť návrhu.

Štúdie ukazujú, že modely umelej inteligencie fungujú dobre, ak sa používajú na obrovskom množstve dát, pretože pomáhajú zvyšovať spoľahlivosť siete. V blízkej budúcnosti by sa však tento proces mohol oveľa vylepšiť.

Ako umelá inteligencia urýchľuje vývoj vakcín Covid-19

Vďaka schopnosti pokročilých technológií, ktoré by mohli pomôcť pri spustení počítačových simulácií relevantných pre vírusy. Plne efektívne modely môžu dramaticky urýchliť proces návrhu a prirodzene môžu pomôcť znížiť počet úmrtí na celom svete.

Je vzrušujúce počuť, že technológie sú schopné vylepšiť výsledky systému lekárskej diagnostiky, ktorý by mohol zabrániť svetu pred katastrofickými dopadmi pandémie.

Mnoho vedcov tiež pracuje na prispôsobovaní modelov, aby dostalo vylepšené výsledky pri školení modelov súvisiacich s vakcínami. Tieto štúdie by mohli ďalej pomôcť pri objavovaní liekov s cieľom zlepšiť diagnostiku a výsledky liečby.

To poskytne klinikom aj lekárskym spoločnostiam nové možnosti vývoja a optimalizácie liečby konkrétnych chorôb.

Zdravie IT