Aşı ve İlaçların Geliştirilmesinde Yapay Zekanın Rolü
Tıp dünyası her geçen yıl büyüyor. Araştırmacılar, tıbbi sağlık uzmanlarına hastalık teşhisi ve tedavisi konusunda yardımcı olacak yeni teknolojiler önerdiler. Modern çağ tıbbi teşhis sistemi büyük ölçüde makinelere, yazılıma ve uzman sistemlere bağlıdır. Şimdi yapay zekanın aşı geliştirme ve ilaç keşfindeki rolünü gözden geçireceğiz.
1950'lerden bahsedecek olursak, yüz binlerce Amerikalının kızamık enfeksiyonu nedeniyle büyük zorluklar yaşadığı bildirildi. Ancak 2015 yılında aşıların geliştirilmesi ve sürekli kullanımının ardından rapor edilen vakalar 191'i geçmemektedir.
Aşılar: hastalıklara karşı etkili bir silah
Aşıların bulaşıcı hastalıklara karşı en güçlü silahlardan biri olduğunu söylemek kuşkusuz. Ancak en büyük sorun, geliştirilmelerinin yıllar almasıdır.COVID-19 salgınının ortasındayken, bir aşının gelmesini bu kadar uzun süre bekleyemeyiz.
Bu nedenle, bu modern çağ sorunlarına bazı modern çözümler aramak önemlidir. Uzmanların en iyi önerilerinden biri, aşıların geliştirilmesi için makine öğrenimi ve yapay zeka kullanmaktır. Bu harika bir fikir gibi geliyor; öyleyse, bunun üzerine detaylı bir tartışma yapalım.
Aşı geliştirmenin arkasındaki konsept
Bir aşının tasarımı hakkında konuştuğumuzda, temelde ilgili birkaç faktör vardır. Aşıların, vücudunuzu, gelecekte belirli bir hastalık türüne karşı hızlı ve sağlam bir yanıt vermesi için bağışıklık sisteminize yardımcı olabilecek belirli türdeki patojenlere maruz bırakarak işe yaradığını belirtmek önemlidir.
Yıllık aşılar esas olarak, kullanımının daha güvenli olduğu gözlemlenen, ancak çoğu zaman daha yüksek güvenlik riskleri olan virüsler üzerinde etkisiz olan ölü virüsler kullanılarak geliştirildi.
Yeni aşılar nasıl çalışır?
Diğer tarafta yeni geliştirilen aşılar, daha etkili ve daha güvenli olduğu düşünülen virüslerin belirli bir bileşen yelpazesini içerme eğilimindedir.
Örneğin, hepatit B aşısı yüzey proteini içeriyordu. Bununla birlikte, gelecekteki aşılar bazı spesifik viral protein parçalarına sahip olabilir. Aşıların geliştirilmesi için ne tür prosedürler takip edilirse edilsin asıl amaç, doğası gereği immünojenik olan bazı viral bileşenleri dahil etmektir.
Bağışıklık sistemi tarafından oldukça görünür olmaları ve eylemini artırma potansiyeline sahip olmaları beklenir. İnsan vücudundaki hastalığın semptomlarını tedavi etmek için yeni ilaçların geliştirilmesine daha fazla yardımcı olabilir.
Aşı ve ilaç geliştirme için AI ve Makine Öğrenimini kullanma
Son birkaç yıldır, immünoloji, yapay zeka ve makine öğrenimi alanında çalışan araştırmacılar, onları immünojenik yapmak için kullanılabilecek virüslerin çeşitli özelliklerini inceliyorlar. Virüsün belirli kısımlarının antikorlar tarafından hedeflenebildiği temel özelliklerden biri:
- B hücreleri tarafından üretilen proteinler , virüsün vücutta yayılmasını engellerken, hücrelere viral girişi engelleyebilir.
- Araştırmacının dikkatini çeken bir diğer önemli özellik ise, insan hücresinin yüzeyinde hangi viral protein parçalarının gösterilebileceğidir, böylece enfekte olarak işaretlenebilir ve daha sonra T hücreleri tarafından öldürülebilir.
Sağlık hizmetlerinde makine öğrenimi algoritmaları
Bazı araştırmacılar, viral fragmanların özelliklerinin gücü hakkında tahminlerde bulunmak için son zamanlarda makine öğrenimi algoritmalarını kullandılar. Bu modeller, immünojenik davranış gösterebilen virüslerin en etkili kısımlarının seçilmesine yardımcı olabilir ve aşıya dahil edilmelidir.
Yapay zeka , makine öğrenimi ve derin öğrenme modelleri , devasa eğitim örneklerinden kalıpları tanıyabilir. Bu tür işlemlerin manuel olarak yürütülmesi de çok zaman alıcı ve karmaşık olabilir.
Örneğin, immünologlar son zamanlarda hücrenin yüzeyine sunulması gereken ve T hücreleri tarafından görülebilen neredeyse bir milyon protein parçası seçtiler.
Belirli bir hastalığın teşhisi için en etkili olanı seçmek insan gözünden bu parçaları tanımak zordur. Ancak makine öğrenimi modelleri, milyonlarca örnek içeren kalıplar aracılığıyla öğrenebilir ve belirli bir teşhis türü için hangi özelliklerin veya parçaların en yararlı olabileceğine dair otomatik bir anlayış oluştururlar.
Yapay Zeka ve Covid-19 aşısı
Covid-19, 2019 yılının Aralık ayında Çin'in Wuhan kentinde ilk kez tespit edilmesiyle birlikte Ocak ayının sonlarında dünyaya yayılmaya başladı.
Araştırmacılar, bu korkunç virüsün immünojenik bileşenlerini belirlemek için birkaç makine öğrenimi modeli kullandılar, böylece etkili aşı adaylarını tespit etmek için kullanılabilirler.
Araştırmalar, araştırmacıların, güçlü antikor hedefleri olan bölgeleri belirlemek amacıyla Covid-19 virüsünden sorumlu SARS-CoV-2'de bulunan hemen hemen her proteini taradıklarını gösteriyor. Bazı sonuçlar, SARS-CoV-2 spike proteininin antikorlar tarafından hedeflenecek kadar etkili olduğunu ve virüsün akciğer hücrelerine girişinde önemli bir rol oynadığını göstermektedir.
Covid-19 aşısı geliştirme
AI algoritmalarını kullanarak Covid-19 virüsü ile ilgili birkaç bulgu elde ettikten sonra, birçok şirket Covid-19 aşısını geliştirmeye başladı. Bununla birlikte, bu önerilen aşının diğer birçok denemesi, aşının klinik etkinliğini doğrulamak için birkaç ay daha sürebilecek olan hala beklemededir.
Hiç şüphe yok ki bu, aşıların tasarımı için makine öğrenimi veya derin öğrenme modellerinin eğitimi için erken bir dönemdir. Bu algoritmalar eğitim verilerini işlemede çok iyi olmasına rağmen, sınırlı veya daha küçük veri kümesi tasarım verimliliğini azaltır.
Araştırmalar, yapay zeka modellerinin, ağın güvenilirliğini artırmaya yardımcı olduğu için büyük miktarda veri üzerinde kullanıldığında iyi çalıştığını ortaya koyuyor. Ancak, süreç yakın gelecekte çok daha iyi hale getirilebilir.
Yapay Zeka, Covid-19 aşısı geliştirmeyi nasıl hızlandırır?
Virüslerle ilgili bilgisayar simülasyonlarının çalıştırılmasına yardımcı olabilecek gelişmiş teknolojilerin yeteneği sayesinde. Tam verimli modeller , tasarım sürecini önemli ölçüde hızlandırabilir ve doğal olarak dünya çapında ölümlerin azaltılmasına yardımcı olabilir.
Teknolojilerin, dünyayı bir pandeminin feci etkilerinden koruyabilecek tıbbi teşhis sisteminin sonuçlarını iyileştirebildiğini duymak heyecan verici.
Birçok araştırmacı, aşı ile ilgili modellerin eğitimi için iyileştirilmiş sonuçlar almak için model özelleştirme üzerinde de çalışıyor. Bu çalışmalar, teşhis ve tedavi sonuçlarını iyileştirmek için ilaç keşfine daha fazla yardımcı olabilir.
Bu, hem klinisyenlere hem de tıp şirketlerine belirli hastalıklar için tedaviler geliştirmeleri ve optimize etmeleri için yeni seçenekler sağlayacaktır.Sağlık BT