..::سرزمین ارتباطات::..
کد مطلب: ۲۷۰۴۴۱ | تاريخ: ۱۴۰۲/۸/۲ | ساعت: ۱۶ : ۱۰
رمزگشایی از سیستم ایمنی انسان با هوش مصنوعی ممکن می‌شود؟
هوش مصنوعی بسیاری از حوزه‌های صنعت و جامعه را متحول کرده است، اکنون ابزار‌هایی را برای کشف پیچیدگی عظیم سیستم ایمنی و تغییر آینده سلامت انسان فراهم می‌کند.
در زمان همه‌گیری کووید-19 دریافتیم که ما واقعاً در مورد نحوه عملکرد سیستم ایمنی انسان اطلاعات کمی داریم. به‌رغم موفقیت چشمگیر در ساخت واکسن‌هایی برای پیشگیری از بیماری «سارس کرونا ویروس دو» (SARS-CoV-2)، اما هنوز مشخص نیست که چگونه یک ویروس تازه ظهور می‌تواند چنین طیف گسترده‌ای از بیماری بدون علامت، خفیف تا شدید را منجر شود. واقعیت این است که این الگو برای سایر بیماری‌های عفونی مانند ایدز و بیماری‌های غیر واگیر از جمله پاسخ به ایمونوتراپی سرطان و تظاهر بیماری در بیماری‌های خود ایمنی، متابولیک و همچنین آلرژی صادق است.
رمزگشایی و استفاده از قدرت سیستم ایمنی انسان یکی از مرز‌های بزرگ زیست پزشکی است. سیستم ایمنی از شبکه یکپارچه‌ای از ژن‌ها، پروتئین‌ها، سلول‌ها و بافت‌ها تشکیل شده که میلیارد‌ها برابر بزرگ‌تر و پیچیده‌تر از ژنوم انسان است. در افراد مختلف و در طول زمان به دلیل طیف وسیعی از عوامل از جمله سن، ژنتیک و محیط متفاوت می‌شود. این اساس بسیاری از مهم‌ترین مداخلات بهداشتی ما، از واکسن‌ها تا ایمنی و درمانی‌های نوظهور است.
رمزگشایی سیستم ایمنی انسان با هوش مصنوعی
هوش مصنوعی بسیاری از حوزه‌های صنعت و جامعه را متحول کرده است و اکنون ابزار‌هایی را برای کشف پیچیدگی عظیم سیستم ایمنی انسان و تغییر آینده سلامت انسان فراهم می‌کند. یک نسل پیش، در تلاشی جهانی که بیش از یک دهه به طول انجامید، ژنوم انسان را با هزینه‌ای نزدیک به 3 میلیارد دلار توالی‌یابی و راه را برای عصر جدیدی از پزشکی دقیق هموار کرد.
امروزه تعیین توالی یک ژنوم به کمتر از هزار دلار و به یک روز زمان نیاز دارد. به‌طور مشابه، توسعه روش‌های فناورانه اکنون به ما اجازه می‌دهد تا پاسخ میزبان به بیماری‌های عفونی و غیر واگیر، واکسن‌ها و روش‌های ایمنی را به‌طور جامع ارزیابی کنیم.
ابزار‌های محاسباتی و هوش مصنوعی پیشرفته از جمله مدل‌های یادگیری عمیق، احتمالاتی، ترکیبی و همچنین استفاده از منابع ابرمحاسباتی برای انجام شبیه‌سازی‌های پیشرفته سیستم‌های بیولوژیکی می‌توانند برای کشف پیچیدگی سیستم ایمنی انسان به کار گرفته شوند. برای مثال، روش‌های یادگیری عمیق به شناسایی پارامتر‌های سن ایمنی، معیار‌های نشانگر‌های التهابی که به‌طور قابل‌توجهی با چند بیماری، پیری سیستم ایمنی، ضعف و پیری قلبی عروقی مرتبط هستند، کمک کرده‌اند. علاوه بر این، با استفاده از یادگیری عمیق «آلفافولد» (AlphaFold) توانست ساختار سه‌بعدی 200 میلیون پروتئین شناخته شده را پیش‌بینی کند.
توسعه واکسن‌های جهانی؛ جلوگیری از همه‌گیری‌های آینده
توسعه مدل‌های هوش مصنوعی از سیستم ایمنی انسان نشان‌دهنده انقلابی در زیست پزشکی است. هوش مصنوعی اکنون برای شناسایی و بهبود آنتی‌بادی‌های مونوکلونال و آشکارسازی توالی‌های پیش‌بینی‌کننده در مجموعه‌های ایمنی مرتبط با ایمونوتراپی استفاده می‌شود.
دنیایی را تصور کنید که در آن از همه‌گیری‌ها قبل از شیوع آن جلوگیری شود، واکسن‌های مؤثری را در عرض چند هفته تولید کرده و راه‌هایی برای درمان مؤثر سرطان، آلزایمر و سایر بیماری‌های غیر واگیر پیدا کنیم. برای این منظور باید یک تلاش جهانی صورت گیرد. ذ‌ی‌نفعان کلیدی در بخش‌های دولتی و خصوصی باید پتانسیل مدل‌های هوش مصنوعی سیستم ایمنی انسان را برای کاهش چالش‌های بهداشت عمومی جهانی بشناسند. چنین مدل‌هایی می‌توانند به ما در رسیدگی به پیامد‌های سلامتی تغییرات آب‌وهوا کمک کنند.
با توجه به منابع کافی و اراده سیاسی، می‌توان به نوآوری و مزایای پایدار اجتماعی و اقتصادی مشابه فرود روی ماه، پروژه ژنوم انسانی یا اینترنت کمک کرد. در ادامه به ایجاد یک نقشه راه برای هماهنگی جهانی نیاز است که نه تنها مسیری برای کشف علمی بلکه چارچوبی برای تأمین مالی، حمایت جهانی و نوآوری در سیاست‌ها ترسیم کند.
تحول در اکتشافات زیست پزشکی با مدل‌های هوش مصنوعی
کنسرسیوم‌های تحقیقاتی جهانی جدید با مشوق‌های مالی و چارچوب‌های قانونی مناسب برای شکستن سیلو‌های تحقیقاتی در صنعت، دانشگاه و دولت موردنیاز خواهند بود. با ادغام بهتر فناوری‌های زیست پزشکی و محاسباتی پیشرفته که دامنه تنوع ایمنی انسان را درزمینهٔ مطالعات جمعیتی در مقیاس بزرگ منعکس می‌کند، می‌توانیم پیشرفت را تا حد زیادی تسریع کنیم.
همچنین سیستم‌های جدیدی برای ایجاد انگیزه به اشتراک‌گذاری داده‌ها همراه با استاندارد‌های حریم خصوصی، امنیت، دسترسی، تجمع، ناشناس‌سازی و نگهداری موردنیاز است. سیستم‌های یادگیری ماشینی حفظ حریم خصوصی باید اصول «فایر» (FAIR) یعنی یافتن‌پذیری، دسترسی، قابلیت همکاری و قابلیت استفاده مجدد از دارایی‌های دیجیتال را اجرا کنند و از استانداردسازی ساختار داده‌ها و ابر داده‌ها اطمینان حاصل کنند. این داده‌ها به‌راحتی توسط هوش مصنوعی قابل‌تجزیه و تحلیل هستند.
اکنون، ادغام و تداخل بین پایگاه‌های اطلاعاتی موجود درزمینهٔ ایمونولوژی و ژنتیک انسانی در بهترین حالت دست‌وپا گیر است و در بدترین حالت وجود ندارد. در نهایت، ازآن‌جایی‌که بیشتر بار بیماری در جهان بر دوش جمعیت‌های آسیب‌پذیر با سیستم‌های ایمنی متمایز بیولوژیکی است، باید زیست‌شناسی انسان و تنوع ایمنی را بهتر درک کنیم.
تا به امروز، بیشتر تحقیقات پزشکی در جمعیت‌های بالغ و سالم انجام شده است. برای درک بهتر تنوع ایمنی انسانی، پروتکل‌های تحقیقاتی باید آسیب‌پذیرترین افراد را شامل شود؛ جمعیت‌های سالخورده، مادران باردار، نوزادان و کسانی که در کشور‌های با درآمد کم و متوسط زندگی می‌کنند.
نکته مهم این است که این تحقیق باید با اقدامات بالینی خوب و با رعایت بالاترین استاندارد‌های اخلاقی انجام شود. ما در برهه‌ای بی‌سابقه در تاریخ هستیم، زیرا پیشرفت‌های تکنولوژیکی اخیر، فرصت منحصربه‌فردی را برای رمزگشایی سیستم ایمنی انسان ارائه می‌دهد.
مدل‌های هوش مصنوعی سیستم ایمنی انسان می‌توانند اکتشافات زیست پزشکی را متحول کنند، توسعه درمانی و واکسن را متحول کنند و مردم را قادر به زندگی طولانی‌تر و سالم‌تر کنند. اما آیا ما از این امکانات استفاده خواهیم کرد؟
منبع: آنا