نقش هوش مصنوعی در پیشبرد تحقیقات زیست پزشکی

هوش مصنوعی (AI) به طور فزاینده­ای در زیست­شناسی و زیست پزشکی به کار گرفته شده است و روش­هایی مانند ماشین لرنینگ (ML) و دیپ لرنینگ (DL)  را در برمی‌گیرد.

الف) فناوری‌های هوش مصنوعی، علوم زیستی را متحول کرده است. در اینجا برخی از کاربردهای کلیدی هوش مصنوعی در علوم زیستی آورده شده است:

1. ژنومیکیس و ترانسکریپتومیکس: الگوریتم‌های ML برای تجزیه و تحلیل توالی­های DNA و RNA، تعیین عملکرد ژن­ها و تخمین مکان ژن­های کد کننده پروتئین استفاده می­شوند.
2. پروتئومیکس: الگوریتم‌های ML و شبکه عصبی (NN/Neural Networks) برای مطالعه ساختارهای ثانویه پروتئین­ها، الگوهای تاشدگی پروتئین (Protein folding)، عملکرد پروتئین­ها، تجزیه و تحلیل داده‌های طیف سنجی جرمی پروتئین­ها (MS)، تشخیص بیومارکرهای سرطان و پیش بینی برهمکنش‌های پروتئین-پروتئین کمک می­کنند.
3. زیست­شناسی سامانه­ای (Systems Biology): ML از داده‌های مولتی­اُمیکیس، مانند توالی‌یابی DNA، توالی‌یابی RNA و داده­های طیف سنجی جرمی (MS) برای ساخت مدل­هایی استفاده می­کند که برهمکنش­ها و شبکه­های مولکولی را پیش­بینی می­کند. این مدل‌ها به درک پاسخ‌های بافت و ارگانیسم در سطح مولکولی کمک می­کنند.
4. شناسایی مکانیسم، پیش‌بینی و درمان بیماری‌ها: الگوریتم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی در تشخیص مکانیسم‌های بیماری، پیش‌بینی آن­ها و همچنین درمان آن­ها نقش حیاتی دارند. به عنوان مثال، مدل‌های پیش‌بینی به شناسایی تعاملات میکروبیوم-میزبان و فنوتیپ‌های بیماری کمک می‌کنند.

تجزیه و تحلیل داده‌های بیوانفورماتیک میکروبیوم روده از طریق مطالعات متاژنومیکس، ارتباط آن­ها با بیماری‌های مختلف مانند عفونت کلستریدیوم دیفیسیل (CDI)، توکسوپلاسموز و سندرم روده تحریک‌پذیر (IBS) را نشان داده است. ابزارهایی مانند DISBIOME و gutMDisorder از هوش مصنوعی برای ارتباط میکروبیوم روده با بیماری­های انسانی استفاده می­کنند.

5. کشف دارو: روش‌های ML و DL در تمام مراحل کشف دارو، از طراحی ساختارهای مولکولی گرفته تا پیش­بینی اثربخشی دارو و پاسخ­های بیمار، به کار می­روند. مخازن عمومی مانند PubChem، DrugBank و ChEMBL داده­­های omics گسترده­ای را که در توسعه دارو استفاده می­شود، ذخیره می‌کنند. الگوریتم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی در طراحی مولکولی، پیش‌بینی تعامل هدف-لیگاند و مدل­سازی ارتباط کمّی ساختار – فعالیت (QSAR) کمک می‌کنند.

ب) هوش مصنوعی گام­های مهمی برای ایجاد دگرگونی در دانش پزشکی برداشته است. در این‌جا برخی از کاربردهای کلیدی هوش مصنوعی در پزشکی آورده شده است:

1. تشخیص دقیق و تجزیه و تحلیل تصاویر پزشکی: الگوریتم­های هوش مصنوعی، برای تجزیه و تحلیل تصاویر پزشکی مانند اشعه ایکس، سی تی اسکن، تصاویر MRI، ماموگرافی و اسلایدهای هیستوپاتولوژی استفاده می­شود. این الگوریتم‌ها می‌توانند طیف گسترده‌ای از شرایط پاتولوژیک از جمله بیماری‌های ریوی، شکستگی‌های استخوان، خونریزی‌های مغزی، توده‌های سینه و انواع سرطان را با دقت و سرعت تشخیص دهند.
2. رباتیک در جراحی: جراحی رباتیک، مانند سیستم جراحی داوینچی (تایید شده توسط FDA)، به دقت و ثبات جراحان در انجام جراحی­های کم تهاجمی کمک می­کند. این سیستم‌ها می‌توانند حرکات دست جراح را تکرار کنند و لرزش را فیلتر کنند و دقت بیشتری را در روش‌های جراحی ارائه دهند. پیشرفت در جهت توسعه ربات‌های مستقلی که قادر به انجام وظایف خاص به طور اتوماتیک هستند، در حال انجام است.
3. کمک برای تصمیم­گیری بالینی: الگوریتم­های هوش مصنوعی داده­های بالینی را از پرونده­های الکترونیک سلامت، تجزیه و تحلیل می­کنند تا نتایج بالینی را پیش بینی کنند، بیماران را در زمان واقعی نظارت کنند، عوامل خطر را تخمین بزنند و خطاهای پزشکی را کاهش دهند. آن­ها می­توانند احتمال عوارض پس از جراحی، توسعه بیماری، شوک سپتیک، بستری مجدد در بیمارستان و مرگ و میر را پیش بینی کنند، در نتیجه به مراقبت های بهداشتی شخصی و بهبود تصمیم گیری بالینی کمک می کنند.
4. تخصیص منابع و مدیریت مراقبت­های بهداشتی: الگوریتم­های هوش مصنوعی داده­های پرونده الکترونیک سلامت را برای برآورد نیازهای منابع بیمارستانی، پیش­بینی زمان انتظار بیمار در اتاق­های اورژانس و بهینه سازی مدیریت بیمارستان پردازش می­کنند. آن­ها می­توانند مدت اقامت در بیمارستان، احتمال ترخیص، بستری مجدد یا مرگ ­و ­میر را پیش­بینی کنند و به تخصیص منابع و بهبود کیفیت مراقبت­های بهداشتی کمک کنند.
5. نظارت از راه دور بیمار و پزشکی شخصی: با ظهور دستگاه­های حسگر زیستی و اینترنت اشیاء پزشکی (IoMT)، هوش مصنوعی نظارت مداوم بر پارامترهای فیزیولوژیکی و بیولوژیکی بیماران را امکان پذیر می­کند. دستگاه‌های پوشیدنی و برنامه‌های تلفن همراه مجهز به حسگرهای زیستی، به افراد اجازه می‌دهند داده‌های سلامتی خود را ردیابی کنند، علائم را پایش کنند و بیماری‌ها را در مراحل اولیه تشخیص دهند. این فناوری‌ها قابلیت مراقبت‌های بهداشتی شخصی‌شده را دارند و افراد را قادر می‌سازند تا گام‌های پیشگیرانه در مدیریت سلامت خود بردارند.

با AMINBIC به روز باشید…!

منبع:

Artificial intelligence: the milestone in modern biomedical research