Βρείτε μας στο Google News. Πατήστε εδώ!Τεχνητή Νοημοσύνη: Η τεχνητή νοημοσύνη αποτελεί μια νέα προσθήκη στην εργαλειοθήκη των ερευνητών λοιμωδών νόσων. Ωστόσο, μέσα σε μόλις μισή δεκαετία, η τεχνητή νοημοσύνη έχει επιταχύνει την πρόοδο σε ορισμένα από τα πιο επείγοντα ζητήματα της ιατρικής επιστήμης και της δημόσιας υγείας. Οι ερευνητές σε αυτόν τον τομέα συνδυάζουν τις γνώσεις των βιοεπιστημών με τις δεξιότητες στους υπολογισμούς, τη χημεία και τον σχεδιασμό, ικανοποιώντας τις εκκλήσεις δεκαετιών για διεπιστημονικές τακτικές για τη θεραπεία αυτών των διαταραχών και την αναχαίτιση της εξάπλωσής τους. Οι ασθένειες είναι “μολυσματικές” όταν προκαλούνται από οργανισμούς, συμπεριλαμβανομένων των παρασίτων, των ιών, των βακτηρίων και των μυκήτων. Οι άνθρωποι και τα ζώα μπορούν να προσβληθούν από μολυσματικές ασθένειες από το περιβάλλον ή την τροφή τους ή μέσω αλληλεπιδράσεων μεταξύ τους. Ορισμένες, αλλά όχι όλες, είναι μεταδοτικές.
Οι μολυσματικές ασθένειες αποτελούν μια δυσεπίλυτη παγκόσμια πρόκληση, δημιουργώντας προβλήματα που συνεχίζουν να αυξάνονται σε σοβαρότητα, ακόμη και όταν η επιστήμη έχει προσφέρει με σταθερό ρυθμό λύσεις. Ο κόσμος συνεχίζει να γίνεται όλο και πιο διασυνδεδεμένος, φέρνοντας τους ανθρώπους σε νέα είδη και επίπεδα σχέσεων, και η κλιματική κρίση βγάζει τα περιβαλλοντικά και οικολογικά δίκτυα από την ισορροπία τους. Ασθένειες που κάποτε μπορούσαν να αντιμετωπιστούν με φάρμακα έχουν γίνει ανθεκτικές και η ανακάλυψη νέων φαρμάκων είναι πιο δαπανηρή από ποτέ. Η άνιση κατανομή των πόρων σημαίνει ότι ορισμένα μέρη του κόσμου είναι πολυετείς εστίες ασθενειών τις οποίες άλλα μέρη δεν φοβούνται ποτέ. Ο Cesar de la Fuente φέρνει ένα μάτι εμπειρογνώμονα στο πώς η τεχνητή νοημοσύνη έχει μεταμορφώσει την έρευνα για τις μολυσματικές ασθένειες σε ένα άρθρο που δημοσιεύθηκε στο Science με συν-συγγραφείς τους Felix Wong και James J. Collins από το MIT. Προεδρεύων Επίκουρος Καθηγητής στο Τμήμα Βιομηχανικής και στο Τμήμα Χημικής και Βιομοριακής Μηχανικής στη Σχολή Μηχανικής και Εφαρμοσμένων Επιστημών του Πανεπιστημίου της Πενσυλβάνια, με πρόσθετους κύριους διορισμούς στην Ψυχιατρική και τη Μικροβιολογία στην Ιατρική Σχολή Perelman, ο de la Fuente, φέρνει μια πολύπλευρη οπτική στην έρευνά του στον τομέα. Στην εργασία, ο de la Fuente και οι συν-συγγραφείς αξιολογούν την πρόοδο, τους περιορισμούς και τις υποσχέσεις της έρευνας στην ΤΝ και τις μολυσματικές ασθένειες σε τρεις κύριους τομείς έρευνας: ανακάλυψη αντιμολυσματικών φαρμάκων, βιολογία λοιμώξεων και διαγνωστικά για μολυσματικές ασθένειες.
Ανακάλυψη φαρμάκων
Με εξελιγμένους αλγορίθμους και μηχανική μάθηση, η ΤΝ μπορεί να αναλύσει τεράστια σύνολα δεδομένων και να εντοπίσει μοτίβα που διαφορετικά θα ήταν ανεπαίσθητα για τους ανθρώπινους ερευνητές. Αυτή η προσέγγιση που βασίζεται στα δεδομένα επιταχύνει τον έλεγχο και την επιλογή υποσχόμενων φαρμάκων, επιταχύνοντας την ανάπτυξη αποτελεσματικών θεραπειών για τις μολυσματικές ασθένειες.
Βιολογία των λοιμώξεων
Αναλύοντας πολύπλοκα βιολογικά δεδομένα, οι αλγόριθμοι ΤΝ μπορούν να αποκαλύψουν περίπλοκες αλληλεπιδράσεις μεταξύ μολυσματικών οργανισμών και του ανοσοποιητικού συστήματος του ξενιστή. Αυτή η νεοαποκτηθείσα κατανόηση παρέχει κρίσιμες γνώσεις σχετικά με τους μηχανισμούς της νόσου, τη δυναμική της μετάδοσης και τις αλληλεπιδράσεις μεταξύ ξενιστή και παθογόνου, ενημερώνοντας για την ανάπτυξη στοχευμένων παρεμβάσεων και στρατηγικών πρόληψης.
Διαγνωστικά
Οι τεχνολογίες που βασίζονται στην ΤΝ έχουν τη δυνατότητα να φέρουν επανάσταση στην ακρίβεια και την αποτελεσματικότητα των διαγνωστικών εργαλείων. Αξιοποιώντας αλγορίθμους μηχανικής μάθησης, η ΤΝ μπορεί να αναλύσει ιατρικές απεικονίσεις, γονιδιωματικά δεδομένα και κλινικά αρχεία για να ανιχνεύσει και να προβλέψει τα αποτελέσματα ασθενειών με ακρίβεια. Αυτή η μετασχηματιστική ικανότητα επιτρέπει πρωιμότερες και ακριβέστερες διαγνώσεις, διευκολύνοντας τις έγκαιρες θεραπευτικές παρεμβάσεις και μειώνοντας την εξάπλωση των μολυσματικών ασθενειών.
