ხელოვნურმა ინტელექტმა (AI) უკვე შეაღწია ჩვენი ცხოვრების სხვადასხვა სფეროში, მათ შორის სერიოზული დაავადებების საწინააღმდეგო წამლების შემუშავებაში. მეცნიერები აქტიურად იყენებენ მის შესაძლებლობებს, მათ შორის კიბოს წამლის შემუშავებაში, ხოლო ხელოვნური ინტელექტის უნარი სწრაფად შეაგროვოს და გაანალიზოს დიდი მოცულობის მონაცემები ამ პროცესს მნიშვნელოვნად აჩქარებს.

როგორ გამოიყენება ხელოვნური ინტელექტი ვაქცინის შემუშავებაში

მანქანური სწავლების მეთოდები და ნეიროქსელები უკვე შეუცვლელი ინსტრუმენტებია მკვლევრებისთვის, რომლებიც კიბოს საწინააღმდეგო ვაქცინის შექმნას ცდილობენ. ხელოვნური ინტელექტის გამოყენებით მეცნიერები აანალიზებენ დნმ-ისა და რნმ-ის თანმიმდევრობის შედეგებს.

ამ ანალიზებს შეუძლიათ გამოავლინონ გენეტიკური მუტაციები, რომლებიც სიმსივნური დაავადებების მთავარ მიზეზად ითვლება.

იმის გასაგებად, როგორ მოქმედებს გენომში მუტაციები უჯრედულ პროცესებზე, მკვლევრები იყენებენ AI-ის გენომის მუტაციური რეგიონებიდან წარმოებული ცილების სტრუქტურის პროგნოზირებისთვის. მოლეკულური დოკინგის მეთოდები, როგორიცაა AlphaFold, აგებული ღრმა სწავლების ალგორითმებზე, შესაძლებელს ხდის მოლეკულაში ატომების სივრცითი განლაგებისა და ურთიერთქმედების შესწავლას და ცილების სამგანზომილებიანი სტრუქტურის პროგნოზირებას. ეს გვეხმარება გავიგოთ, როგორ მოქმედებს გენეტიკური ცვლილებები ცილების სტრუქტურასა და ფუნქციაზე და მათი ურთიერთქმედების მოდელირებაზე. ამრიგად, შესაძლებელი ხდება გარკვეული ტიპის დაავადებების მქონე პაციენტების იდენტიფიცირება, რომლისთვისაც შემუშავებული მკურნალობა ეფექტური იქნება.

კიბოს პროფილაქტიკისა და მკურნალობისთვის ვაქცინის შექმნაში AI-ის ეფექტურობა უკვე ნაჩვენებია რამდენიმე ძირითად ასპექტში. მაგალითად, გენომის და ტრანსკრიპტომის ანალიზისთვის, რაც მეცნიერებს საშუალებას აძლევთ შეისწავლონ პროცესები უჯრედულ დონეზე და აღმოაჩინონ ნეოანტიგენები. ეს არის ნივთიერებების სახელი, როგორიცაა ცილები, რომლებიც წარმოიქმნება კიბოს უჯრედების მიერ მუტაციის შედეგად და არ გვხვდება ჯანმრთელ უჯრედებში.

ნეოანტიგენები ვაქცინის მთავარი „სამიზნეა“

ხელოვნური ინტელექტის მოდელებზე დაყრდნობით მკვლევრები ირჩევენ ნეოანტიგენებს, რომლებსაც შეუძლიათ გამოიწვიონ მაქსიმალური იმუნური პასუხი პაციენტში და ჩართონ ისინი ვაქცინაში. ასევე AI გამოიყენება დამხმარე ნივთიერებების შესარჩევად, რომლებიც აძლიერებენ იმუნურ პასუხს, ზრდის ვაქცინის ეფექტურობას.

კლინიკური კვლევების მონაცემები იძლევა ანალიზის და პროგნოზირების საფუძველს მანქანურ სწავლებაში. ბიომარკერების შესწავლა იძლევა პრეპარატის უსაფრთხოებისა და ეფექტურობის კომპლექსურად შეფასებას, ასევე თერაპიისთვის ახალი „სამიზნეების“ იდენტიფიცირებას.

ამ სფეროში მკვლევართა ჯანსაღი ოპტიმიზმი განპირობებულია ექიმებისა და ხელოვნური ინტელექტის სპეციალისტებს შორის თანამშრომლობის წარმატებული მაგალითებით. მათ შორისაა AI-ს გამოყენება დნმ-ის ვაქცინების და COVID-19-ზე სეროლოგიური ტესტების განვითარების დასაჩქარებლად.

როდის მიიღებს კაცობრიობა ეფექტურ პრეპარატს კიბოს საწინააღმდეგოდ?

კიბოს საწინააღმდეგო ვაქცინის შექმნა მედიცინის ერთ-ერთი ყველაზე რთული გამოწვევაა. ხელოვნური ინტელექტის წყალობით მიღწეული მნიშვნელოვანი პროგრესის მიუხედავად ძნელია მისი გამოჩენის ზუსტი თარიღის დადგენა.

ვაქცინის წარმატებით შესაქმნელად საჭიროა ტექნოლოგიური და სამეცნიერო ამოცანების გადაჭრა.

სიმსივნეების ჰეტეროგენულობა. ერთი ან სხვადასხვა პაციენტის ერთი და იმავე სიმსივნის ახალწარმონაქმნებში კიბოს უჯრედებს შორის განსხვავება მთავარი დაბრკოლებაა. პრობლემის გადაჭრა შესაძლებელია პერსონალიზებული ვაქცინების შემუშავებით, რაც მოითხოვს უფრო რთულ AI ალგორითმებს და მეტ ინფორმაციას კიბოს შესახებ.

იმუნური აცდენა. კიბოს უჯრედებს შეუძლიათ თავი აარიდონ იმუნური სისტემის მიერ ამოცნობას, რაც ართულებს მათ განადგურებას. მეთოდის შემუშავება, რომელიც დაეხმარება იმუნურ სისტემას ეფექტურად ამოიცნოს და შეუტიოს კიბოს უჯრედებს, მოითხოვს მნიშვნელოვან დროს, ფინანსურ და ადამიანურ რესურსებს.

კლინიკური კვლები. კლინიკური ცდის პროცესი ვაქცინის უსაფრთხოებისა და ეფექტურობის დასამტკიცებლად მრავალი წლის, ზოგჯერ ათწლეულების განმავლობაში გრძელდება. თითქმის შეუძლებელია დაჩქარდეს ვაქცინის ტრანსფორმაცია სერტიფიცირებულ პროდუქტად, რომლის გამოყენებასაც შევძლებთ.

მარეგულირებელი ორგანოებიდან დამტკიცება. პროცესი კლინიკური კვლევების დასრულებამდე და მარეგულირებელი ორგანოებიდან თანხმობის მიღებას შორის მნიშვნელოვან დროს მოითხოვს, რაც აჭიანურებს ვაქცინის ბაზარზე ხელმისაწვდომობას.

სამომავლო პერსპექტივები

ოპტიმისტურად განწყობილი ექსპერტები ვარაუდობენ, რომ მომდევნო 5-10 წლის განმავლობაში კაცობრიობა შეძლებს კიბოს საწინააღმდეგო ეფექტური და უსაფრთხო ვაქცინის მიღებას. მათი პოზიტიური პერსპექტივა ეფუძნება მნიშვნელოვან კვლევით პროგრესს, რომელიც მიღწეულია AI ინსტრუმენტების დანერგვით ვაქცინის შემუშავებაში. თუმცა რეალისტებს ესმით, რომ უნივერსალური ვაქცინის შექმნას გაცილებით მეტი დრო შეიძლება დასჭირდეს.

ასევე დაგაინტერესებთ:

ჩიპის იმპლანტაცია ადამიანის ტვინში წარმატებით განხორციელდა – ილონ მასკი

ახლა შეგიძლიათ შექმნათ თქვენი ციფრული კლონი – ხელოვნური ინტელექტის ახალი ფუნქცია

შექმნილია პირველი ხელოვნური ინტელექტი, რომელიც ფსიქოპათივით ფიქრობს

კომპონენტი, რომელიც ბავშვის გონებაზეა პასუხისმგებელი, დედის რძეში იპოვეს

ბედი მოატყუა: ბეთჰოვენის დნმ–ის ანალიზმა აჩვენა მისი სუსტი მუსიკალური შესაძლებლობები