Rollen av artificiell intelligens i utvecklingen av vacciner och droger

Medicinens värld växer för varje år som går. Forskarna har föreslagit ny teknik för att hjälpa medicinska hälsoexperter med sjukdomsdiagnos och behandling . Det moderna tidsåldersdiagnostiska systemet är mycket beroende av maskiner, programvara och expertsystem. Vi kommer nu att granska rollen som artificiell intelligens i vaccinutveckling och läkemedelsutveckling.

Om vi talar om 1950-talet rapporterades hundratals till tusentals amerikaner ha stora svårigheter på grund av mässlinginfektion . År 2015, efter utveckling och kontinuerlig användning av vacciner, är de rapporterade fallen dock inte mer än 191.

Vacciner: ett effektivt vapen mot sjukdomar

Det råder ingen tvekan om att säga att vacciner är ett av de mest kraftfulla vapen mot infektionssjukdomar. Men det största problemet är att de tar år att utvecklas. När vi är mitt iCOVID-19-pandemin kan vi inte vänta så länge på att ett vaccin kommer.

Därför är det viktigt att leta efter några moderna lösningar på dessa moderna åldersproblem. En av de bästa rekommendationerna från experter är att använda maskininlärning och artificiell intelligens för utveckling av vacciner. Det här låter som en bra idé; så, låt oss ha en detaljerad diskussion om det.

Konceptet bakom vaccinutveckling

När vi pratar om utformningen av ett vaccin är det i princip ett antal faktorer inblandade. Det är viktigt att nämna att vacciner fungerar genom att utsätta din kropp för vissa typer av patogener som kan vara till hjälp för ditt immunförsvar för att ge ett snabbt och robust svar mot en viss typ av sjukdom i framtiden.

De år gamla vaccinerna utvecklades huvudsakligen med döda virus som observerades vara säkrare att använda men många gånger var de ineffektiva på virus med högre säkerhetsrisker.

Hur nya vacciner fungerar

De nyligen utvecklade vaccinerna på andra sidan tenderar att innehålla ett visst antal komponenter i virusen som också anses vara effektivare och säkrare.

Till exempel innehöll vaccinet mot hepatit B tidigare ytprotein. Framtida vacciner kan dock ha vissa specifika virala proteinfragment. Oavsett vilken typ av procedurer som följs för utveckling av vacciner, är huvudmålet att inkludera några virala komponenter som är immunogena.

De förväntas vara mycket synliga för immunsystemet och ha potential att öka dess verkan. Det kan ytterligare hjälpa till med utvecklingen av nya läkemedel för att behandla symtomen på sjukdomen i människokroppen.

Använda AI och maskininlärning för utveckling av vaccin och läkemedel

Under de senaste åren har forskare som arbetar inom området immunologi, artificiell intelligens och maskininlärning studerat flera egenskaper hos virus som kan användas för att göra dem immunogena. En av de viktigaste egenskaperna där specifika delar av viruset kan riktas mot antikropparna :

• Proteiner som produceras av B-cellerna kan förhindra viral inträde i cellerna samtidigt som de hämmar virusets spridning i kroppen .
• En annan viktig egenskap som kräver forskarens uppmärksamhet är att vilka virala proteinfragment kan presenteras på ytan av den mänskliga cellen så att den kan markeras infekterad och sedan dödas av T-cellerna.

Maskininlärningsalgoritmer inom sjukvården

Vissa forskare har nyligen använt maskininlärningsalgoritmer för att förutsäga styrkan hos egenskaperna för virusfragmenten. Dessa modeller kan hjälpa till att välja de mest effektiva delarna av de virus som kan visa immunogent beteende måste ingå i vaccinet.

Artificiell intelligens , maskininlärning och djupinlärningsmodeller kan känna igen mönster från massiva uppsättningar träningsexempel. Att utföra sådana operationer manuellt kan också vara mycket tidskrävande och komplicerat.

Exempelvis har immunologerna nyligen valt ut nästan en miljon proteinfragment som måste presenteras på cellytan och är synliga för T-cellerna.

Det är svårt att känna igen dessa fragment från mänskliga ögon för att välja den mest effektiva för diagnos av en specifik sjukdom. Men maskininlärningsmodellerna kan lära sig genom mönster som innehåller miljontals prover och de bygger en automatisk förståelse för vilka egenskaper eller fragment som kan vara mest användbara för en specifik typ av diagnos.

Artificiell intelligens och Covid-19-vaccin

Med sin första identifiering i Wuhan, Kina under december månad 2019, började Covid-19 sprida sig i världen sent i januari.

Forskarna har använt flera maskininlärningsmodeller för att identifiera de immunogena komponenterna i detta fruktansvärda virus så att de kan användas för att upptäcka effektiva vaccinkandidater.

Studierna visar att forskare har skannat nästan alla proteiner som finns på SARS-CoV-2 som är ansvariga för Covid-19-viruset med ett mål att identifiera regioner som har starka antikroppsmål. Vissa resultat visar att SARS-CoV-2 spikprotein är tillräckligt effektivt för att riktas mot antikropparna och det spelar en viktig roll i virusets inträde i lungcellerna.

Covid-19-vaccinutveckling

Efter att ha fått flera resultat som är relevanta för Covid-19-viruset med hjälp av AI-algoritmer har många företag nu börjat utveckla Covid-19-vaccinet. Många andra försök med detta föreslagna vaccin väntar dock fortfarande, vilket kan ta några månader till för att bekräfta vaccinets kliniska effekt .

Det råder ingen tvekan om att detta är en tidig era för utbildning av maskininlärning eller djupinlärningsmodeller för design av vacciner . Även om dessa algoritmer är mycket bra för att hantera träningsdata, minskar den begränsade eller mindre datasetet effektiviteten i designen.

Studier visar att modeller för artificiell intelligens fungerar bra när de används på en enorm mängd data eftersom det hjälper till att förbättra nätverkets tillförlitlighet. Processen kan dock förbättras mycket inom en snar framtid.

Hur artificiell intelligens påskyndar utvecklingen av Covid-19-vaccin

Tack vare förmågan hos avancerad teknik som kan hjälpa till att köra datorsimuleringar som är relevanta för virusen. De fullt effektiva modellerna kan dramatiskt påskynda designprocessen och det kan naturligtvis bidra till att minska dödsfall över hela världen.

Det är spännande att höra att teknik kan förbättra resultaten av det medicinska diagnossystemet som kan förhindra världen från en katastrofal påverkan av en pandemi.

Många forskare arbetar också med modellanpassning för att få förbättrade resultat för utbildning av vaccinrelaterade modeller. Dessa studier kan ytterligare hjälpa till vid upptäckt av läkemedel för att förbättra diagnosen och behandlingsresultaten.

Detta kommer att ge nya alternativ för både läkare och medicinska företag att utveckla och optimera behandlingar för specifika sjukdomar.

Hälsa IT