人工智能在疫苗和药物开发中的作用

医药世界日新月异。研究人员提出了新技术，以帮助医学卫生专家进行疾病诊断和治疗。现代医学诊断系统高度依赖于机器，软件和专家系统。现在，我们将回顾人工智能在疫苗开发和药物开发中的作用。

如果我们谈论1950年代，据报道数百至数千美国人因麻疹感染而遇到巨大困难。然而，在2015年，在研发和持续使用疫苗之后，报告的病例不超过191例。

疫苗：抗击疾病的有效武器

毫无疑问，疫苗是抵抗传染病的最有力武器之一。但是最大的麻烦是它们需要花费数年才能发展。当我们处于COVID-19大流行的中间时，我们不能等那么长时间等待疫苗的到来。

因此，寻找针对这些现代问题的一些现代解决方案很重要。专家的最佳建议之一是使用机器学习和人工智能开发疫苗。这听起来是个好主意；因此，让我们对其进行详细讨论。

疫苗开发背后的概念

当我们谈论疫苗的设计时，基本上涉及许多因素。值得一提的是，疫苗的工作原理是使您的身体暴露于某些种类的病原体中，这些病原体可以帮助您的免疫系统在未来针对特定类型的疾病做出快速而有力的反应。

已有一年历史的疫苗主要是使用死病毒开发的，人们认为死病毒使用起来更安全，但很多时候，它们对具有较高安全风险的病毒无效。

新疫苗如何发挥作用

另一方面，最近开发的疫苗往往包含特定范围的病毒成分，这些成分也被认为更有效，更安全。

例如， 乙型肝炎疫苗曾经含有表面蛋白。但是，未来的疫苗可能会具有一些特定的病毒蛋白片段。无论采用哪种程序来开发疫苗，主要目标都是包括一些具有免疫原性的病毒成分。

预期它们对免疫系统高度可见，并具有增强其作用的潜力。它可以进一步帮助开发用于治疗人体疾病症状的新药。

使用AI和机器学习进行疫苗和药物开发

在过去的几年中，从事免疫学，人工智能和机器学习领域的研究人员一直在研究可用于使其具有免疫原性的病毒的几种特性。抗体可将病毒的特定部分靶向的关键特性之一：

• B细胞产生的蛋白质可以阻止病毒进入细胞，同时抑制病毒在体内的传播。
• 需要研究人员注意的另一个重要特性是，哪些病毒蛋白片段可以存在于人细胞的表面，从而可以被标记为受感染，然后被T细胞杀死。

医疗保健中的机器学习算法

最近，一些研究人员使用机器学习算法来预测病毒片段的特性强度。这些模型可以帮助选择病毒中最有效的部分，这些部分可以证明疫苗必须包括免疫原性行为。

人工智能，机器学习和深度学习模型可以从大量训练示例中识别出模式。手动执行此类操作可能会非常耗时且复杂。

例如，免疫学家最近选择了将近一百万个蛋白质片段，这些蛋白质片段需要呈递到细胞表面并且对于T细胞是可见的。

很难从人眼中识别出那些碎片，以挑选出最有效的碎片来诊断特定疾病。但是机器学习模型可以通过包含数百万个样本的模式来学习，并且它们可以自动了解哪些属性或片段对于特定类型的诊断最有用。

人工智能和Covid-19疫苗

随着Covid-19在2019年12月在中国武汉的首次鉴定，它于1月下旬开始在世界范围内传播。

研究人员已经使用了几种机器学习模型来识别这种可怕病毒的免疫原性成分，从而可以将它们用于检测有效的候选疫苗。

研究表明，研究人员已经扫描了SARS-CoV-2上存在的几乎所有蛋白质，该蛋白质与Covid-19病毒有关，目的是识别具有强抗体靶标的区域。一些结果表明，SARS-CoV-2刺突蛋白足够有效，可以被抗体靶向，并且在病毒进入肺细胞中起着重要作用。

Covid-19疫苗开发

在使用AI算法获得与Covid-19病毒相关的一些发现之后，许多公司现在已经开始开发Covid-19疫苗。但是，这种拟议疫苗的许多其他试验仍在进行中，可能需要花费几个月的时间才能确认该疫苗的临床疗效。

毫无疑问，这是训练疫苗设计的机器学习或深度学习模型的早期时代。尽管这些算法非常擅长处理训练数据，但有限或较小的数据集却降低了设计效率。

研究表明，人工智能模型在用于大量数据时效果很好，因为它有助于提高网络的可靠性。但是，该过程可能会在不久的将来得到很大改善。

人工智能如何加快Covid-19疫苗的开发

得益于先进技术的能力，该技术可以帮助运行与病毒相关的计算机模拟。完全有效的模型可以极大地加快设计过程，自然可以帮助减少全世界的死亡人数。

令人振奋的消息是，技术能够增强医疗诊断系统的结果，从而可以防止世界遭受大流行的灾难性影响。

许多研究人员还致力于模型定制，以得到改进的结果，以培训疫苗相关模型。这些研究可以进一步帮助药物发现，以改善诊断和治疗效果。

这将为临床医生和医疗公司开发和优化针对特定疾病的治疗方法提供新的选择。

卫生IT