บทบาทของปัญญาประดิษฐ์ในการพัฒนาวัคซีนและยาเสพติด

โลกของการแพทย์มีการเติบโตขึ้นทุกปีที่ผ่านไป นักวิจัยได้เสนอเทคโนโลยีใหม่เพื่อช่วยแพทย์ผู้เชี่ยวชาญด้าน การวินิจฉัยโรคและการรักษา ระบบการวินิจฉัยทางการแพทย์ในยุคปัจจุบันขึ้นอยู่กับเครื่องจักรซอฟต์แวร์และระบบผู้เชี่ยวชาญเป็นอย่างมาก ตอนนี้เราจะทบทวนบทบาทของปัญญาประดิษฐ์ในการพัฒนาวัคซีนและการค้นพบยา

หากเราพูดถึงทศวรรษ 1950 มีรายงานว่าชาวอเมริกันหลายร้อยถึงหลายพันคนประสบปัญหาหนักเนื่องจากการ ติดเชื้อหัด อย่างไรก็ตามในปี 2558 หลังจากการพัฒนาและการใช้วัคซีนอย่างต่อเนื่องมีรายงานผู้ป่วยไม่เกิน 191 ราย

วัคซีน: อาวุธที่มีประสิทธิภาพในการป้องกันโรค

ไม่ต้องสงสัยเลยว่า วัคซีน เป็นหนึ่งในอาวุธที่ทรงพลังที่สุดในการต่อต้านโรคติดเชื้อ แต่ปัญหาใหญ่ที่สุดคือพวกเขาใช้เวลาหลายปีในการพัฒนา เมื่อเราอยู่ท่ามกลางการ ระบาดของ COVID-19 เราไม่สามารถรอวัคซีนมาถึงได้นานขนาดนี้

ดังนั้นจึงเป็นเรื่องสำคัญที่จะต้องมองหาวิธีแก้ปัญหาที่ทันสมัยสำหรับปัญหายุคใหม่เหล่านี้ หนึ่งในคำแนะนำที่ดีที่สุดจากผู้เชี่ยวชาญคือการใช้แมชชีนเลิร์นนิงและ ปัญญาประดิษฐ์ ในการพัฒนาวัคซีน นี่เป็นความคิดที่ดี ดังนั้นให้เรามีการอภิปรายโดยละเอียดเกี่ยวกับเรื่องนี้

แนวคิดเบื้องหลังการพัฒนาวัคซีน

เมื่อเราพูดถึงการ ออกแบบวัคซีน โดยพื้นฐานแล้วมีหลายปัจจัยที่เกี่ยวข้อง สิ่งสำคัญคือต้องพูดถึงว่า วัคซีนทำงานโดยการให้ร่างกายของคุณสัมผัสกับเชื้อโรคบางชนิด ซึ่งจะเป็นประโยชน์ต่อระบบภูมิคุ้มกันของคุณในการตอบสนองต่อโรคบางชนิดในอนาคตได้อย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพ

วัคซีนอายุปีส่วนใหญ่ได้รับการพัฒนาโดยใช้ไวรัสที่ตายแล้วซึ่งพบว่าปลอดภัยกว่าในการใช้ แต่หลายครั้งก็ใช้ไม่ได้ผลกับไวรัสที่มีความเสี่ยงด้านความปลอดภัยสูงกว่า

วัคซีนใหม่ทำงานอย่างไร

วัคซีนที่พัฒนาเมื่อเร็ว ๆ นี้ในอีกด้านหนึ่งมักจะมีส่วนประกอบ เฉพาะของไวรัส ซึ่งถือว่ามีประสิทธิภาพและปลอดภัยกว่าเช่นกัน

ตัวอย่างเช่น วัคซีนป้องกันไวรัสตับอักเสบบี เคยมีโปรตีนที่ผิว อย่างไรก็ตามวัคซีนในอนาคตอาจมีชิ้นส่วนโปรตีนของไวรัสที่เฉพาะเจาะจง ไม่ว่าจะทำตามขั้นตอนใดในการพัฒนาวัคซีนเป้าหมายหลักคือการรวมส่วนประกอบของไวรัสบางตัวที่มีภูมิคุ้มกันในธรรมชาติ

คาดว่า ระบบภูมิคุ้มกันจะมองเห็นได้ชัดเจน และมีศักยภาพในการกระตุ้นการทำงานของมัน นอกจากนี้ยังสามารถช่วยในการพัฒนายาใหม่ ๆ เพื่อรักษาอาการของโรคในร่างกายมนุษย์

การใช้ AI และ Machine Learning ในการพัฒนาวัคซีนและยา

ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมานักวิจัยที่ทำงานด้านภูมิคุ้มกันวิทยาปัญญาประดิษฐ์และแมชชีนเลิร์นนิงได้ศึกษาคุณสมบัติหลายประการของไวรัสที่สามารถนำมาใช้เพื่อสร้างภูมิคุ้มกันได้ คุณสมบัติสำคัญประการหนึ่งที่ แอนติบอดี สามารถกำหนดเป้าหมายบางส่วนของไวรัสได้:

• โปรตีนที่ผลิตโดยเซลล์ B สามารถป้องกันการเข้าสู่เซลล์ ของไวรัสในขณะที่ยับยั้งการแพร่กระจายของไวรัสในร่างกาย
• คุณสมบัติที่สำคัญอีกประการหนึ่งที่เรียกร้องความสนใจของนักวิจัยคือชิ้นส่วนโปรตีนของไวรัสที่สามารถนำเสนอบนพื้นผิวของเซลล์มนุษย์เพื่อให้สามารถทำเครื่องหมายว่าติดเชื้อแล้วถูกฆ่าโดย T-cells

อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องในการดูแลสุขภาพ

นักวิจัยบางคนเพิ่งใช้ อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่อง เพื่อคาดการณ์ความแข็งแกร่งของคุณสมบัติของชิ้นส่วนของไวรัส แบบจำลองเหล่านี้สามารถช่วยในการเลือกส่วนที่มีประสิทธิภาพสูงสุดของไวรัสที่สามารถแสดงพฤติกรรมสร้างภูมิคุ้มกันได้จะต้องรวมอยู่ในวัคซีน

ปัญญาประดิษฐ์แมชชีนเลิร์นนิง และ โมเดลการเรียนรู้เชิงลึก สามารถจดจำรูปแบบจากตัวอย่างการฝึกอบรมจำนวนมาก การดำเนินการดังกล่าวด้วยตนเองอาจใช้เวลานานและซับซ้อนเช่นกัน

ตัวอย่างเช่นเมื่อเร็ว ๆ นี้นักภูมิคุ้มกันวิทยาได้เลือกชิ้นส่วนโปรตีนเกือบหนึ่งล้านชิ้นซึ่งจำเป็นต้องนำเสนอบนพื้นผิวของเซลล์และ T-cells สามารถมองเห็นได้

เป็นการยากที่จะจดจำชิ้นส่วนเหล่านั้นจากดวงตาของมนุษย์เพื่อเลือกชิ้นส่วนที่มีประสิทธิภาพสูงสุดสำหรับการวินิจฉัยโรค แต่โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงสามารถเรียนรู้ผ่านรูปแบบที่มีตัวอย่างหลายล้านตัวอย่างและสร้างความ เข้าใจโดยอัตโนมัติ ว่าคุณสมบัติหรือชิ้นส่วนใดที่มีประโยชน์มากที่สุดสำหรับการวินิจฉัยประเภทใดประเภทหนึ่ง

ปัญญาประดิษฐ์และวัคซีนโควิด -19

ด้วยการ ระบุครั้งแรก ในหวู่ฮั่นประเทศจีนในเดือนธันวาคม 2019 Covid-19 เริ่มแพร่กระจายไปทั่วโลกในช่วงปลายเดือนมกราคม

นักวิจัยได้ใช้แบบจำลองการเรียนรู้ของเครื่องหลายรูปแบบเพื่อระบุส่วนประกอบภูมิคุ้มกันของไวรัสที่น่ากลัวนี้เพื่อให้สามารถใช้ในการตรวจหาผู้สมัครวัคซีนที่มีประสิทธิภาพ

การศึกษาแสดงให้เห็นว่านักวิจัยได้สแกนโปรตีนเกือบทุกชนิดที่มีอยู่ใน SARS-CoV-2 ซึ่งมีหน้าที่รับผิดชอบต่อไวรัส Covid-19 โดยมีเป้าหมายเพื่อระบุบริเวณที่มีแอนติบอดีเป้าหมาย ผลลัพธ์บางอย่างแสดงให้เห็นว่าโปรตีนขัดขวาง SARS-CoV-2 มีประสิทธิภาพเพียงพอที่จะกำหนดเป้าหมายโดยแอนติบอดีและมีบทบาทสำคัญในการเข้าสู่เซลล์ปอดของไวรัส

การพัฒนาวัคซีนโควิด -19

หลังจากได้รับการค้นพบหลายอย่างที่เกี่ยวข้องกับไวรัส Covid-19 โดยใช้ อัลกอริทึม AI บริษัท หลายแห่งได้เริ่มพัฒนาวัคซีน Covid-19 อย่างไรก็ตามการทดลองอื่น ๆ ของวัคซีนที่เสนอนี้ยังคงรอดำเนินการซึ่งอาจใช้เวลาอีกสองสามเดือนเพื่อยืนยัน ประสิทธิภาพทางคลินิกของวัคซีน

ไม่ต้องสงสัยเลยว่านี่เป็นยุคแรกสำหรับการฝึกอบรม แมชชีนเลิร์นนิงหรือโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกสำหรับการออกแบบวัคซีน แม้ว่าอัลกอริทึมเหล่านี้จะจัดการข้อมูลการฝึกอบรมได้ดีมาก แต่ชุดข้อมูลที่ จำกัด หรือเล็กลงก็ลดประสิทธิภาพของการออกแบบ

การศึกษาพบว่าแบบจำลองปัญญาประดิษฐ์ทำงานได้ดีเมื่อใช้กับข้อมูลจำนวนมากเนื่องจากช่วยปรับปรุงความน่าเชื่อถือของเครือข่าย อย่างไรก็ตามกระบวนการนี้สามารถปรับปรุงได้มากในอนาคตอันใกล้นี้

ปัญญาประดิษฐ์เร่งการพัฒนาวัคซีน Covid-19 ได้อย่างไร

ต้องขอบคุณความสามารถของเทคโนโลยีขั้นสูงที่สามารถช่วยในการจำลองคอมพิวเตอร์ที่เกี่ยวข้องกับไวรัส โมเดลที่มีประสิทธิภาพเต็มรูปแบบสามารถ เร่งกระบวนการออกแบบได้ อย่างมากและสามารถช่วยลดการเสียชีวิตได้อย่างเป็นธรรมชาติ

เป็นเรื่องน่าตื่นเต้นที่ได้ทราบว่าเทคโนโลยีสามารถปรับปรุงผลลัพธ์ของระบบการวินิจฉัยทางการแพทย์ที่สามารถป้องกันโลกจากผลกระทบอันเลวร้ายของโรคระบาด

นักวิจัยหลายคนกำลังดำเนินการปรับแต่งโมเดลเพื่อให้ได้ ผลลัพธ์ที่ดีขึ้น สำหรับการฝึกอบรมโมเดลที่เกี่ยวข้องกับวัคซีน การศึกษาเหล่านี้สามารถช่วยเพิ่มเติมใน การค้นพบยา เพื่อปรับปรุงการวินิจฉัยและผลการรักษา

สิ่งนี้จะเป็นตัวเลือกใหม่สำหรับทั้งแพทย์และ บริษัท ทางการแพทย์ในการพัฒนาและเพิ่มประสิทธิภาพการรักษาสำหรับโรคเฉพาะ

สุขภาพไอที