هوش مصنوعی، انقلابی در واکسن‌های سریع و دقیق آنفلوآنزا!
هوش مصنوعی، انقلابی در واکسن‌های سریع و دقیق آنفلوآنزا!
سالمندان (بالای ۶۵ سال)، کودکان زیر ۴ سال، افراد با نقص ایمنی، بارداران و پرریسک‌ها آسیب‌پذیرتر هستند.
مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی در واکسن‌سازی:
یادگیری ماشینی الگوریتم‌هایی است که از داده‌های ژنتیکی ویروسی، ایمونولوژیک، ساختاری پروتئین و بالینی الگو می‌آموزد و پیش‌بینی‌های پیچیده بدون برنامه‌ریزی صریح می‌کند. کاربردها: شناسایی اپی‌توپ‌های ایمونوژنیک، پیش‌بینی رانش آنتی‌ژنیک، پاسخ میزبان به عفونت/واکسن و بهینه‌سازی تولید.
انتخاب سویه و پیش‌بینی تکامل:
انتخاب سویه ۶-۹ ماه زودتر چالش اصلی است. یادگیری ماشینی آزمون‌های مهار هم‌گلوتیناسیون (HI) پرزحمت را دور زده و از توالی ژنتیکی HA1 پیش‌بینی می‌کند. مدل‌های کویدیر و مک‌کی ۹ سایت کلیدی HA (عمدتاً اپی‌توپ‌های A، B، D ) را شناسایی می‌کنند. روش جنگل تصادفی اندرسون و زلر، فاصله آنتی‌ژنیک را از جهش‌های اسیدآمینه (مانند موقعیت ۱۴۵) پیش‌بینی می‌کند، سریع و مقرون‌به‌صرفه.
طراحی واکسن جهانی نسل بعد:
یادگیری ماشینی توالی‌های پروتئینی را تحلیل و اپی‌توپ‌های سلول B/T و همبستگی حفاظت را پیش‌بینی می‌کند. مدل‌ها بر گیرنده سلول T یا آنتی‌بادی تمرکز یا وابستگی اتصال را محاسبه می‌کنند.
مدل‌های نظارت‌شده بار ویروسی، نوتروفیل و سیتوکین‌ها را از داده‌های خونی پیش‌بینی می‌کنند. شبکه عصبی پیش‌خور در موش‌ها بار ریوی را در اوج عفونت دقیق پیش‌بینی کرد. مدل‌های کوپنووا ریسک سکته قلبی را از نشانگرهای خونی (لنفوسیت، نوتروفیل، پلاکت) بررسی می‌کنند – پایه پزشکی شخصی.
حمایت سینو بیولوژیکال:
این شرکت آنتی‌بادی، پروتئین نوترکیب و کلون cDNA برای پژوهش هوش مصنوعی ارائه می‌دهد. یانگ و دوآن آنتی‌بادی MEDI8852 را (با پروتئین‌های HA سینو) بهینه کردند برای مهار HA آنفلوآنزای A. سویمن و ساوان حسگر FO-BLI با یادگیری ماشینی برای پیش‌بینی پاسخ آنتی‌بادی ادغام کردند. چیاباتینی و پتینی نیز پاسخ ایمنی به دوز تقویتی را شناسایی کردند.
هوش مصنوعی آینده پیشگیری از آنفلوآنزا را دگرگون می‌کند!
