سوف يتغير الطب بكل الطرق في المستقبل القريب. تتغلغل تقنيات الكمبيوتر بشكل أعمق في هذا المجال
تطوير وتصنيع الأدوية
ابتكار عقار جديد من فكرةقبل أن يستغرق بدء الإنتاج الضخم ما يصل إلى عشر سنوات. كما يتطلب أيضًا استثمارات بمليارات الدولارات لعمل فرق البحث وإطلاق اختبارات متعددة المراحل. في المتوسط ، وفقًا للإحصاءات ، تحصل 12٪ فقط من الأدوية المُبتكرة على براءة اختراع وتصريح للتصنيع ، في حين أن البقية لا تجتاز التجارب السريرية ، وتبدأ العملية من جديد.
هذا هو السبب وراء التعلم الآلي والشبكات العصبيةبدأ استخدامه لتبسيط عملية صنع الأدوية. يوجد اليوم في العالم ما يقرب من 30 مشروعًا واسع النطاق يستخدم الذكاء الاصطناعي ويعمل في هذا الاتجاه.
إدارة الغذاء والدواء الأمريكيةأطلقت إدارة الغذاء والدواء مشروعها الخاص ، والهدف منه هو تقليل تكلفة البحث السريري بأعداد كبيرة باستخدام التعلم الآلي.
يتم تدريب الذكاء الاصطناعي للمشروع على أساس العشرين عامًا الماضيةالتجارب السريرية للأدوية الأمريكية. ووفقًا للخبراء، يمكنك بمساعدتها زيادة احتمالية إكمال الدراسات بنجاح بشكل كبير: من 12% إلى 80%.
ووفقا للتقديرات الأولية، فإن استخدام الذكاء الاصطناعي والشبكات العصبية سيساعد في تقليل الاستثمارات في إنتاج الأدوية بمقدار أربعة أضعاف، ووقت التطوير بمقدار النصف.
تتطلب التجارب السريرية استثمارات كبيرة ويمكن أن تستغرق عدة سنوات
حتى الآن ، المخاوف هي استخدام الذكاء الاصطناعي فقط كأداة مساعدة لتركيب الأدوية ، وإجراء جميع مراحل التجارب السريرية كالمعتاد. لكن المشاريع تظهر بالفعل نتائج جيدة.
الذكاء الاصطناعي في خدمة التغذية
التقدم في خلق الذكاء الاصطناعيلقاحات فيروس كورونا معروفة في جميع أنحاء العالم. فقد نجحت تقنيات الكمبيوتر في تقليص الوقت اللازم لتطوير لقاح فعال إلى بضعة أشهر فقط، في حين تتطلب أساليب البحث الكلاسيكية سنة أو سنتين على الأقل.
لكن البحث في الواقع أعمق بكثير منيمكن تخيله. وهي لا تتعلق فقط بعلم الفيروسات ، ولكن أيضًا بالطب الوقائي والتغذية ، حيث يتم تحليل المركبات العضوية الطبيعية. هناك عشرات المليارات منهم ، لذا فإن البحث اليدوي ليس فعالًا للغاية.
تتطلب التجارب السريرية استثمارات كبيرةوقد تستمر لعدة سنوات. لتطوير دواء جديد ، من الضروري اختبار العشرات والمئات من المركبات الكيميائية في مزارع الخلايا ، والتي ستحتاج في المستقبل إلى اختبارها في الكائنات الحية. لهذا السبب ، يمكن أن تستغرق جميع مراحل التجارب السريرية عدة سنوات.
يمكن أن تساعد طاقة الكمبيوترالباحثون ، مما يسرع بشكل كبير من عملية إنشاء عقاقير جديدة ، بالإضافة إلى تقليل تكلفة التجارب السريرية المكلفة بشكل كبير. على سبيل المثال ، تستخدم شركة Nuritas البريطانية الأيرلندية الذكاء الاصطناعي للبحث عن مركبات عضوية نشطة يمكن ، نظريًا ، استخدامها لعلاج الأمراض والوقاية منها.
وبحسب خبراء الشركة، فإن تقنية تحليل المركبات الكيميائية باستخدام الذكاء الاصطناعي أكثر دقة بـ 600 مرة وأسرع بعشر مرات من الطرق القياسية.
ومع ذلك، لا يزال من المستحيل الاستغناء عن شخص. بعد أن تكتشف الشبكة العصبية مركبًا واعدًا، يقوم علماء الكيمياء الحيوية بإجراء بحث متعمق.
لمدة ثماني سنوات، موظفي الشركةسجلت 65 براءة اختراع في الصناعة الطبية، وتعمل الشركة الآن بنشاط على تطوير أدوية لاستعادة العضلات وتطبيع استقلاب الجلوكوز وإبطاء شيخوخة الخلايا.
هذا مجرد واحد من عشرات المشاريعالذين يدرسون المركبات الكيميائية لتطوير المكملات الغذائية الغذائية والبيولوجية ، وكذلك الأدوية. وسيؤدي تطوير الذكاء الاصطناعي في المستقبل إلى زيادة تسريع البحث وتحسين فعاليته.
بحث الأمراض النادرة باستخدام الشبكات العصبية
اليوم ، 95٪ من الأمراض النادرة ليس لديها أنظمة علاج موحدة ومقبولة دوليًا.
وفقًا لمنظمة الصحة العالمية ، تعتبر الأمراض التي تنتشر فيها حالة واحدة لكل 1000 شخص إلى حالة واحدة لكل 200000 شخص نادرة.
المخاوف لا تستثمر في كثير من الأحيانالبحث عن علاجات لمثل هذه الأمراض. على أية حال، تنفق الشركة ما بين 200 مليون دولار إلى 2 مليار دولار على اختراع عقار واحد. وسوف يستغرق وقت الاسترداد لمثل هذه البحوث عقوداً من الزمن، هذا إذا أثمرت على الإطلاق.
لا تكمن الصعوبة الرئيسية في علاج الأمراض النادرة في تركيب الأدوية والاختبارات المعملية ، ولكن في نقص البيانات السريرية.
ولذلك قامت شركة Healx باستخدام الشبكات العصبيةإنشاء قاعدة بيانات معلوماتية كاملة عن 7000 مرض نادر، حيث يتم جمع كافة المعلومات من المواد العلمية وقواعد بيانات المرضى والدراسات الدوائية.
ساعدت قاعدة البيانات التي تم إنشاؤها في تطوير الدواءمن متلازمة مارتن بيل. في غضون 18 شهرًا ، تمكن الفريق من ابتكار دواء اجتاز بالفعل مرحلتين من التجارب السريرية بنجاح. بالمقارنة ، في ظل الظروف العادية ، يستغرق تطوير واختبار دواء ما من خمس إلى عشر سنوات. في الوقت نفسه ، فإن تكاليف إنشائه هي ببساطة أوامر من حيث الحجم أقل من التكاليف الكلاسيكية.
من حيث البحث عن المعلومات وتصنيفهاتظهر الشبكات العصبية نتائج ممتازة. إنهم قادرون على فحص الإنترنت بسرعة نسبية بجميع اللغات الموجودة ، وجمع البيانات المتعلقة بموضوع معين. لتحقيق هذه الكفاءة عند العمل يدويًا لن يعمل.
الذكاء الاصطناعي والطب الشخصي
بالنسبة لمعظم الأكثر شيوعًاالأمراض ، تم تطوير المخططات العلاجية لأخذ الأدوية. لعلاج بعض الأمراض (على سبيل المثال ، السل أو الأورام) ، فإن المواد السامة هي الأدوية الفعالة الوحيدة. بسبب الانتقائية المنخفضة ، فإن هذه الأدوية لها آثار جانبية ، وتؤثر سلبًا على الكبد والكلى ونظام القلب والأوعية الدموية. وإذا لم تكن هناك بدائل في وقت سابق وكان استخدام العقاقير العدوانية مقبولاً مع الإضرار بالصحة أثناء العلاج ، فإن المنهجية الآن تتغير. يجعل تطوير الطب والكيمياء الطبية من الممكن العمل ليس فقط على البحث عن أدوية جديدة بشكل أساسي ، ولكن أيضًا على اختيار نظم العلاج المثلى باستخدام طرق معروفة بالفعل.
الجرعة الفردية من الأدوية التي لديهايمكن أن تقلل الآثار الجانبية القوية من التأثير السلبي على المرضى ، لكن تعقيد الحسابات لا يسمح بتنفيذها على نطاق واسع. بالإضافة إلى ذلك ، يجب إجراؤها عدة مرات في اليوم.
الشبكات العصبية قادرة على إجراء مثل هذه الحسابات بسرعة.و الجودة. لذلك ، في عام 2018 ، طور علماء من جامعة سنغافورة الوطنية نظام CURATE.AI المبتكر للعلاج المركب لمرضى السرطان باستخدام الذكاء الاصطناعي.
بالفعل خلال الاختبار الأول للنظاموقد أظهرت فعاليتها. بالنسبة للمريض المصاب بسرطان البروستاتا المتقدم، قام النظام بحساب مجموعة فردية من الأدوية طوال فترة العلاج بأكملها.
ونتيجة لذلك، ينمو الورم بشكل ملحوظتباطأ، ثم ذهب المرض تماما إلى مغفرة. وفي الوقت نفسه، كانت جرعات الأدوية أقل مرتين تقريبًا من العلاج القياسي لمثل هذه الحالات.
إن تخصيص العلاج يفتح إمكانيات لا يمكن تصورهافرص الطب. إذا كانت هناك كمية كافية من البيانات، فيمكن للشبكات العصبية وطرق التعلم الآلي الأخرى أن تساعد ليس فقط في حل مشكلة تحسين الجرعة بسرعة، ولكن أيضًا اختيار مجموعات من الأدوية لزيادة فعالية العلاج، وتحديد أساليب العلاج الأكثر فعالية ومنع الحالات الحرجة. ظروف المريض في المراحل المبكرة.
أنظمة مماثلة قيد الاستخدام بالفعل للتحكمحالات المرضى وجمع البيانات الطبية طويلة الأجل ، ولكن بمرور الوقت سيتم دمجها بشكل متزايد في صناعة الرعاية الصحية. من المهم أن نلاحظ أنه في السنوات الأخيرة ، جذبت طرق الوقاية والتشخيص المبكر للأمراض المزيد والمزيد من الاهتمام.
الذكاء الاصطناعي هو أداة قويةوالتي يمكن أن تفيد العديد من الصناعات ومجالات الطب. تساعد الشبكات العصبية وغيرها من أساليب التعلم الآلي بالفعل في إنتاج أدوية جديدة، ودراسة الأمراض، ومراقبة حالة المرضى. وحتى الآن، لا يتم تنفيذها إلا من خلال مراكز الأبحاث الكبيرة والعيادات الأكثر تقدمًا، ولكن تأثيرها على الطب هائل بالفعل.
الآن هناك تطور نشط للشبكات العصبية فيالطب - أسرع بكثير مما تتخيل. لا تُعرف معظم المشاريع والدراسات لعامة الناس ولا تظهر إلا في المجلات المتخصصة. ومع ذلك ، فهم يقومون تدريجياً ، خطوة بخطوة ، بتحويل طب اليوم إلى طب المستقبل. وسرعان ما سنراه بأعيننا.
قراءة المزيد:
أقوى توهج من الدرجة X حدث على الشمس
انظر إلى عواقب الاصطدام بنجمتين عام 1181
تبين أن Blazar ، الذي تم العثور عليه قبل 20 عامًا ، هو كائن متطرف