Yakın gelecekte tıp her bakımdan değişecek. Bilgisayar teknolojileri kürenin derinliklerine nüfuz ediyor
İlaçların geliştirilmesi ve sentezi
Bir fikirden yeni bir ilaç yaratmakseri üretime başlamadan önce on yıl kadar sürer. Ayrıca, araştırma ekiplerinin çalışmaları ve çok aşamalı testlerin başlatılması için milyarlarca dolarlık yatırım gerektiriyor. Ortalama olarak, istatistiklere göre, oluşturulan ilaçların yalnızca% 12'si patent ve üretim izni alırken, geri kalanı klinik deneylerden geçmiyor ve süreç yeniden başlıyor.
Bu nedenle makine öğrenimi ve sinir ağlarıilaç oluşturma sürecini basitleştirmek için kullanılmaya başlandı. Bugün dünyada yapay zekayı kullanan ve bu yönde çalışan 30'a yakın büyük ölçekli proje bulunuyor.
Amerikan FDAGıda ve İlaç İdaresi, amacı makine öğrenimini kullanarak klinik araştırmaların maliyetini büyük ölçüde azaltmak olan kendi projesini başlattı.
Projenin yapay zekası son 20 yıla göre eğitiliyorAmerikan ilaçlarının klinik denemeleri. Ve uzmanlara göre, bunun yardımıyla eğitimin başarıyla tamamlanma olasılığını önemli ölçüde artırabilirsiniz: %12'den %80'e.
Ön tahminlere göre, yapay zeka ve sinir ağlarının kullanılması, ilaç üretimine yapılan yatırımların dört kat, geliştirme süresinin ise yarı yarıya azaltılmasına yardımcı olacak.
Klinik deneyler büyük yatırımlar gerektirir ve birkaç yıl sürebilir
Şimdiye kadar, şirketler yapay zekayı yalnızca ilaç sentezi için yardımcı bir araç olarak kullanıyor ve her zamanki gibi klinik deneylerin tüm aşamalarını yürütüyor. Ancak projeler şimdiden iyi sonuçlar veriyor.
AI beslenmenin hizmetinde
Yapay zeka yaratılmasındaki ilerlemelerCoronavirüs aşıları tüm dünyada biliniyor. Bilgisayar teknolojileri, etkili bir aşı geliştirme süresini yalnızca birkaç aya indirdi; oysa klasik araştırma yöntemleri en az bir veya iki yıl gerektirir.
Ancak araştırma aslında çok daha derinhayal edilebilir. Ve bunlar sadece virolojiyi değil, aynı zamanda doğal organik bileşiklerin analiz edildiği koruyucu tıp ve beslenmeyi de ilgilendirir. On milyarlarca var, bu yüzden manuel araştırma çok etkili değil.
Klinik deneyler büyük yatırımlar gerektirirve birkaç yıl sürebilir. Yeni bir ilaç geliştirmek için, gelecekte canlı organizmalarda test edilmesi gerekecek olan onlarca ve yüzlerce kimyasal bileşiğin hücre kültürlerinde test edilmesi gerekir. Bu nedenle, klinik araştırmaların tüm aşamaları birkaç yıl sürebilmektedir.
Bilgisayar gücü yardımcı olabiliraraştırmacılar, yeni ilaçlar yaratma sürecini önemli ölçüde hızlandırmanın yanı sıra pahalı klinik araştırmaların maliyetini önemli ölçüde azaltır. Örneğin, İngiliz-İrlandalı Nuritas şirketi, teorik olarak hastalıkları tedavi etmek ve önlemek için kullanılabilecek aktif organik bileşikleri aramak için yapay zeka kullanıyor.
Şirket uzmanlarına göre yapay zeka kullanarak kimyasal bileşikleri analiz etme teknolojisi, standart yöntemlere göre 600 kat daha doğru ve on kat daha hızlı.
Ancak yine de kimsesiz yapmak imkansızdır. Sinir ağı umut verici bir bileşik keşfettikten sonra biyokimyacılar derinlemesine araştırmalara girişir.
Sekiz yıldır şirket çalışanlarıTıp sektöründe 65 patenti kayıtlı olan şirket, şu anda aktif olarak kas iyileşmesi, glikoz metabolizmasının normalleştirilmesi ve hücresel yaşlanmanın yavaşlatılması için ilaçlar geliştiriyor.
Bu onlarca projeden sadece biridiyet ve biyolojik gıda takviyelerinin yanı sıra ilaçların geliştirilmesi için kimyasal bileşikleri inceleyen kişiler. Ve gelecekte yapay zekanın gelişimi, araştırmayı daha da hızlandıracak ve etkinliğini artıracaktır.
Nadir hastalıkların sinir ağları kullanılarak araştırılması
Günümüzde nadir görülen hastalıkların %95'inin standart ve uluslararası kabul görmüş tedavi rejimleri yoktur.
Dünya Sağlık Örgütü'ne göre, 1.000 kişide 1 vaka ile 200.000 kişide 1 vaka prevalansı olan hastalıklar nadir kabul edilir.
Endişeler sıklıkla yatırım yapmazbu tür hastalıklara çare arıyoruz. Sonuçta bir şirket, tek bir ilacın icadı için 200 milyon dolardan 2 milyar dolara kadar para harcıyor. Eğer işe yararsa, bu tür araştırmaların geri ödeme süresi onlarca yıl olacaktır.
Nadir hastalıkların tedavisindeki asıl zorluk, ilaçların sentezinde ve laboratuvar testlerinde değil, klinik verilerin eksikliğindedir.
Bu nedenle Healx şirketi sinir ağlarını kullanıyorbilimsel materyallerden, hasta veritabanlarından ve ilaç çalışmalarından elde edilen tüm bilgileri topladığı 7.000 nadir hastalıktan oluşan eksiksiz bir bilgi veritabanı oluşturur.
Oluşturulan veri tabanı ilacın geliştirilmesine yardımcı olduMartin-Bell sendromundan. Ekip, 18 ayda klinik deneylerin iki aşamasını başarıyla geçen bir ilaç yaratmayı başardı. Karşılaştırıldığında, normal koşullar altında bir ilacın geliştirilmesi ve test edilmesi beş ila on yıl sürer. Aynı zamanda, yaratılış maliyetleri, klasik olanlardan çok daha azdır.
Bilgi arama ve sınıflandırması açısındansinir ağları mükemmel sonuçlar gösteriyor. Belirli bir konuyla ilgili verileri toplayarak, mevcut tüm dillerde İnternet'i nispeten hızlı bir şekilde tarayabilirler. Manuel olarak çalışırken böyle bir verimliliği elde etmek işe yaramayacaktır.
Yapay zeka ve kişiselleştirilmiş tıp
En yaygın olanların çoğu içinhastalıklar, ilaç almak için terapötik planlar geliştirilmiştir. Bazı hastalıkların (örneğin, tüberküloz veya onkoloji) tedavisi için, oldukça toksik maddeler etkili olan tek ilaçtır. Düşük seçicilik nedeniyle, bu tür ilaçların yan etkileri vardır, karaciğeri, böbrekleri ve kardiyovasküler sistemi olumsuz etkiler. Ve daha önce alternatifler yoksa ve tedavi sırasında sağlığa zarar veren agresif ilaçların kullanımı kabul edilebilir olarak kabul edildiyse, şimdi metodoloji değişiyor. Tıbbın ve tıbbi kimyanın gelişimi, yalnızca temelde yeni ilaçların araştırılması üzerinde çalışmayı değil, aynı zamanda halihazırda bilinen yöntemleri kullanarak en uygun tedavi rejimlerinin seçilmesini de mümkün kılmaktadır.
sahip olan ilaçların bireysel dozlarıgüçlü yan etkiler hastalar üzerindeki olumsuz etkiyi azaltabilir, ancak hesaplamaların karmaşıklığı bunların büyük ölçekte gerçekleştirilmesine izin vermez. Ayrıca günde birkaç kez yapılmaları gerekir.
Sinir ağları bu tür hesaplamaları hızlı bir şekilde gerçekleştirebilir.ve kalite. Bu nedenle, 2018'de Singapur Ulusal Üniversitesi'nden bilim adamları, kanser hastalarının yapay zeka kullanarak kombinasyon tedavisi için yenilikçi CURATE.AI sistemini geliştirdi.
Zaten sistemin ilk testi sırasındaetkinliğini göstermiştir. Sistem, ilerlemiş prostat kanseri olan bir hasta için tüm tedavi süreci boyunca bireysel ilaç kombinasyonunu hesapladı.
Sonuç olarak tümör önemli ölçüde büyüryavaşladı ve ardından hastalık tamamen gerileme sürecine girdi. Aynı zamanda ilaçların dozajları, bu tür vakaların standart tedavisine göre neredeyse iki kat daha azdı.
Kişiselleştirme terapisi hayal edilemeyecek olasılıkların kapısını açartıp için fırsatlar. Yeterli miktarda veri varsa, sinir ağları ve diğer makine öğrenimi yöntemleri yalnızca doz optimizasyonu sorununu hızlı bir şekilde çözmekle kalmaz, aynı zamanda tedavinin etkinliğini artırmak, en etkili tedavi taktiklerini belirlemek ve kritik durumları önlemek için ilaç kombinasyonlarının seçilmesine de yardımcı olabilir. hastanın koşulları en erken aşamalarda.
Kontrol etmek için benzer sistemler halihazırda kullanılmaktadır.hasta koşulları ve uzun vadeli tıbbi verilerin toplanması, ancak zamanla sağlık hizmetleri endüstrisine giderek daha fazla entegre edilecekler. Son yıllarda hastalıkların önlenmesi ve erken teşhis yöntemlerinin giderek daha fazla ilgi çektiğini belirtmek önemlidir.
Yapay zeka güçlü bir araçtırbirçok sektöre ve tıp alanına fayda sağlayabilir. Sinir ağları ve diğer makine öğrenimi yöntemleri halihazırda yeni ilaçların yaratılmasına, hastalıkların araştırılmasına ve hastaların durumunun izlenmesine yardımcı oluyor. Şu ana kadar yalnızca büyük araştırma merkezleri ve en gelişmiş klinikler tarafından uygulanıyor ancak tıp üzerindeki etkileri zaten çok büyük.
Artık sinir ağlarının aktif bir gelişimi var.tıp - hayal edebileceğinizden çok daha hızlı. Çoğu proje ve çalışma genel halk tarafından bilinmez ve yalnızca uzmanlaşmış dergilerde yer alır. Ancak yavaş yavaş, adım adım bugünün ilacını geleceğin tıbbına dönüştürüyorlar. Ve yakında kendi gözlerimizle göreceğiz.
Daha fazla oku:
En güçlü X sınıfı parlama Güneş'te meydana geldi
İki yıldızın 1181'deki çarpışmasının sonuçlarına bakın
20 yıl önce bulunan Blazar'ın ekstrem cisim olduğu ortaya çıktı