Искусственный интеллект и машинное обучение обладают потенциалом в борьбе с инфекционными заболеваниями

Nov 24, 2023

Источник: Гетти Изображения

Марк Мельчионна

26 июля 2023 г. — В новом исследовании показано, что, несмотря на сохраняющуюся угрозу инфекционных заболеваний для общественного здравоохранения, возможности искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО) могут помочь справиться с этой проблемой и создать основу для будущих пандемий.

Независимо от научных исследований и биологических достижений, инфекционные заболевания остаются проблемой. Чтобы не отставать от конфликта, к общим методам, которые применяются, относятся терапия и диагностика. Часто подходы синтетической биологии предоставляют платформу для инноваций. Исследования показали, что синтетическую биологию часто разделяют на две категории развития: количественные биологические гипотезы и данные экспериментов и понимание таких факторов, как нуклеиновые кислоты и пептиды, которые позволяют контролировать биологию.

Согласно исследованиям, достижения в области искусственного интеллекта учитывают эти факторы. Учитывая сложности биологии и инфекционных заболеваний, существует высокий уровень потенциала. Таким образом, исследователи рассмотрели, как взаимосвязь между ИИ и синтетической биологией может помочь в борьбе с инфекционными заболеваниями.

В обзоре описаны три применения ИИ при инфекционных заболеваниях: открытие противоинфекционных препаратов, биология инфекций и диагностика.

Несмотря на то, что различные противоинфекционные препараты уже существовали, устойчивость к лекарствам часто превосходит их эффективность. ИИ и МО могут сыграть большую роль в разработке новых лекарств, осуществляя поиск в базах данных малых молекул и используя модели обучения для определения новых лекарств или применения существующих лекарств.

Осложнения биологии инфекции обширны, во многом обусловлены активностью бактериальных, эукариотических и вирусных возбудителей. Эти факторы могут влиять на реакцию хозяина и, следовательно, на течение инфекции.

Однако модели ML могут анализировать нуклеиновые кислоты, белки и другие переменные, чтобы определить аспекты взаимодействия хозяина и патогена и иммунных ответов. Исследования также показывают, что они могут определять гены и взаимодействия между белками, которые связаны с изменениями клеток-хозяев, прогнозированием иммуногенности и другими действиями.

Кроме того, оптимизация экспрессии генов и прогнозирование антигенов помогли разработать вакцины и лекарства с помощью контролируемых моделей.

ИИ и МО находят применение в диагностике. Как показали предыдущие примеры, скорость выявления инфекционных заболеваний играет большую роль в том, как происходит распространение. Однако с помощью искусственного интеллекта и машинного обучения исследователи могут выявлять инфекции и прогнозировать устойчивость к лекарствам. В первую очередь это связано с его способностью хорошо программировать элементы и выделять важную информацию из биомолекулярных сетей.

Независимо от возможностей и проблем, которые могут создать эти методы, они имеют важное значение для будущего лечения инфекционных заболеваний. Поскольку развитие ИИ продолжается, крайне важно учитывать широкий спектр наборов данных, чтобы избежать предвзятости.

Различные исследовательские усилия также продемонстрировали возможности ИИ и то, как он может улучшить здравоохранение.

Например, исследование, проведенное в апреле 2022 года, включало создание модели искусственного интеллекта, которая использует неконтрастные КТ-изображения брюшной полости для анализа факторов, связанных со здоровьем поджелудочной железы, определяющих риск диабета 2 типа.

Используя сотни изображений и различные измерения, исследователи определили факторы, коррелирующие с диабетом. Последовательные и точные результаты позволили исследователям определить, что этот анализ является эффективным подходом к выявлению диабета.

«Это исследование является шагом к более широкому использованию автоматизированных методов для решения клинических проблем», — заявили в пресс-релизе авторы исследования Рональд М. Саммерс, доктор медицинских наук, и Хима Таллам, доктор медицинских наук и аспирант. «Это также может стать основой для будущей работы по изучению причин изменений поджелудочной железы, возникающих у пациентов с диабетом».

Подобные исследовательские усилия являются ярким примером того, как ИИ продолжает играть роль в здравоохранении.