پیشرفت چشمگیر در تحقیقات پارکینسون توسط هوش مصنوعی رهبری شده
محققان دانشگاه کمبریج با آموزش یک سیستم هوش مصنعی برای شناسایی ترکیباتی که می‌توانند یک پروتئین کلیدی مرتبط با بیماری پارکینسون را مهار کنند، پیشرفت چشمگیری در زمینه تحقیقات پزشکی کرده‌اند. این پیشرفت فرایند اسکرینینگ اولیه را به طور چشمگیری بهبود بخشیده، موجب افزایش ده برابری سرعت و کاهش هزینه‌ها به یک قسمت از آنچه که قبلاً بودند شده است.
بیماری پارکینسون، یک اختلال عصبی پیشرفته به سرعت، در حال حاضر بیش از شش میلیون نفر در سراسر جهان را تحت تأثیر قرار می دهد. با پیش‌بینی که تعداد افراد مبتلا تا سال ۲۰۴۰ سه‌برابر شود، فوریت درمان‌های موثر هرگز اینقدر بالا نبوده است. این بیماری به عملکرد نادرست پروتئین‌های آلفا-سینوکلئین نسبت داده می‌شود. تجمع این پروتئین‌های ناقص لوئی بادی‌ها را تشکیل می‌دهد که با عملکرد سلول‌های مغزی تداخل دارد و منجر به علائم نوروتروپیکی بیماری پارکینسون می‌شود.
رویکرد تیم کمبریج از متداول‌ترین روش‌های زمان‌بر برای شناسایی مولکول‌های کوچکی که می‌توانند جلوگیری از تجمع آلفا-سینوکلئین را متوقف کنند، گذر می‌دهد. با استفاده از یک تکنیک جدید یادگیری ماشین، هوش مصنوعی از طریق موارد شیمیایی بسیار زیاد به پنج مولکول می‌رسید که توانایی مهار گره‌های مزاحم پروتئینی که اندیکاتور تجمع بیماری پارکینسون است، را دارند.
از طریق بهره‌برداری از داده‌های اولیه اسکرینینگ، هوش مصنوعی آموزش داده می‌شود تا مناطق خاصی را در این مولکول‌ها برای پیوندزنی شناسایی کند. این امر امکان دوباره ارزیابی سریع و شناسایی ترکیبات مناسب تر برای ادامه تحقیق را فراهم می‌کند. نتیجه آن این است که محققان اکنون می‌توانند سریع‌تر هدف‌های دارویی را توسعه دهند، ترکیبات قوی‌تری ایجاد کنند و هزینه‌های مرتبط با این فرآیندها را کاهش دهند. مزایای این تحقیق به عقب نشینی کارایی نمی‌رود؛ زیرا این امکان را فراهم می‌کند که به طور همزمان دست‌یابی به چند برنامه کشف دارو داشته باشیم، که امید جدیدی برای بیماران مبتلا به بیماری پارکینسون به ارمغان می‌آورد.
پرسش‌های بالقوه:
1. چگونه هوش مصنوعی در تسریع تحقیقات بیماری پارکینسون کمک می‌کند؟
2. چه تکنیک‌های خاص یادگیری ماشینی استفاده می‌شوند؟
3. چه تبدیلات پیش‌بینی شده‌ای برای این تحقیقات کمک‌شده توسط هوش مصنعی درمان پارکینسون وجود دارد؟
4. محققان چه چالش‌هایی روبرو می‌شوند در توسعه مدل‌های هوش مصنوعی برای تحقیقات پزشکی؟
5. چقدر ترکیبات شناسایی شده توسط هوش مصنوعی قابل اعتماد در تنظیمات بالینی هستند؟
پاسخ‌ها:
1. هوش مصنوعی با اسکرینینگ سریع کتاب‌های شیمیایی بزرگ برای شناسایی ترکیباتی که می‌توانند پروتئین‌های آلفا-سینوکلئین ناسازگار را مهار کنند، سرعت را افزایش می‌دهد و هزینه‌های فازهای ابتدایی کشف دارو را کاهش می‌دهد.
2. مقاله تکنیک‌های دقیق یادگیری ماشینی استفاده شده را مشخص نمی‌کند، اما رویکردهای نوآورانه به طور معمول شامل یادگیری عمیق یا یادگیری تقویتی است، که می‌تواند وظایف سخت تشخیص الگوهای پیچیده مربوط به شناسایی کاندید‌های دارویی واعده را انجام دهند.
3. تحقیقات کمک‌شده توسط هوش مصنوعی ممکن است زمانبندی توسعه دارو را به طور واژگانی مختصر کند، اجازه داده به معرفی سریع‌تر درمان‌های ممکن برای بیماری پارکینسون، و این امر به محققان امکان می دهد تا طیف گسترده‌ای از ترکیبات را بررسی کنند.
4. چالش‌های موجود در توسعه مدل‌های هوش مصنوعی برای تحقیقات پزشکی شامل اطمینان از دقت پیش‌بینی‌ها، ادغام مجموعه داده‌های متنوع، ترجمه یافتن‌های in-vitro به نتایج بالینی، و رفع مشکلات اخلاقی مربوط به شفافیت الگوریتم و حریم خصوصی داده محیط است.
5. در حالی که هوش مصنوعی می‌تواند به طور چشمگیر به کارایی فرایند شناسایی ترکیب کمک کند، اثربخشی و ایمنی این ترکیبات هنوز باید از طریق مراحل متعدد آزمایش‌های بالینی با دقت اثبات شود تا قبل از آنکه به عنوان درمان‌های قابل اعتماد تصمیم گیرد.
چالش‌ها و اختلافات کلیدی:
توسعه مدل‌های هوش مصنوعی قابل اعتماد نیازمند داده‌های با کیفیت و نمایندگی است که مطالعه در زمینه تحقیقات پزشکی چالش است. علاوه بر این، بحثی در مورد شفافیت الگوریتم‌های هوش مصنوعی وجود دارد، چرا که گاهی تصمیماتی که توسط این الگوریتم‌ها اتخاذ می‌شود، کاملاً توسط انسان‌ها مورد فهم قرار نمی‌گیرد. این امر سوالاتی درباره قابل فهمیت و قابل اعتمادیت یافته‌های هوش مصنوعی به‌وجود می‌آورد. علاوه بر این، در حالی که هوش مصنوعی ممکن است کاندیداهای دارو جدیدی پیشنهاد کند، گام‌های بعدی از جمله آزمایش‌های پیش‌بالینی و بالینی همچنان زمان‌بر و تحت استانداردهای سخت نظارتی هستند. نگرانی‌های اخلاقی در مورد حریم خصوصی داده‌ها و تبعیض‌های ممکنی در الگوریتم‌های هوش مصنوعی همچنان وجود دارد.
مزایا:
– تسریع در فرآیند کشف دارو.
– کاهش چشمگیر هزینه‌های تحقیقات.
– امکان شناسایی کاندید‌های دارویی نوتری که ممکن است از راه‌های سنتی بیابید نشود.
– امکان اسکرینینگ همزمان برای چند برنامه کشف دارو.
معایب:
– پیش‌بینی‌های هوش مصنوعی باید از طریق آزمایشات و آزمایشات سنتی تأیید شوند که پردازشی زمان‌بر باقی می‌ماند.
– نیاز به حجم بالای داده‌های با کیفیت وجود دارد که ممکن است به مسایل حریم خصوصی تحت تأثیر باشد یا همیشه در دسترس نیست.
– مکانیسم‌های فرآیند تصمیم‌گیری هوش مصنوعی می‌تواند ناشفاف باشد، که منجر به چالش‌هایی در شفافیت و اعتماد شود.
– وابستگی به هوش مصنوعی ممکن است برخی جنبه‌های کشف دارو را که نیاز به داشتن دقت انسانی تجربه‌دار می‌باشد، نادیده بگیرد.
برای کسب اطلاعات بیشتر در مورد هوش مصنوعی و کاربردهای آن، می‌توانید به وب‌سایت رسمی دانشگاه کمبریج مراجعه کنید که ممکن است حاوی دیدگاه‌ها یا به‌روزرسانی‌های اضافی در این زمینه باشد: دانشگاه کمبریج. لطفا توجه داشته باشید که اینکه آیا جزئیات خاصی در مورد این تحقیقات وجود دارد یا خیر، به آپدیت‌ها و انتشارات دانشگاه بستگی دارد.
The source of the article is from the blog portaldoriograndense.com