إعادة علاج باركنسون: الذكاء الاصطناعي يسرع اكتشاف الأدوية

وهكذا، كان باحثو كامبريدج يشعلون الطريق بين الأجيال، باستخدام إمكانيات الذكاء الاصطناعي لإنشاء علاج ثوري يعيد ترتيب مجال تشخيص وعلاج مرض باركنسون. من ناحية أخرى، كانت العملية التي ابتكرها فريق البحث الخاص بالبروفيسور ميشيل فيندروسكو يوسف هاميد، قسم الكيمياء، مشابهة جداً لاستراتيجيات الذكاء الاصطناعي التي استخدمها نظام ذكاء اصطناعي (AI) يستهدف المركبات التي يمكن أن تتداخل مع تكوين خيوط تاو. يُشار إلى هذين النوعين من خيارات التجميع باسم المرسب لبدء مرض باركنسون.

اكتشاف الأدوية المتسارع

بما أن نموذج المقابلة الحالي لدينا كان حالة من الأساليب المكلفة وتستغرق وقتاً طويلاً، والتي كانت الموضوع الذي أنفقت المال، فقد ثبت أن مرشحينا الذين تم استبعادهم من هذه الطريقة التقليدية سناقش. بين توأمها الدولي، تستخدم كندا نهجاً جديداً للفحص من خلال التعلم الآلي، والذي نجح في تقليل تكلفتها بألف مرة وفي نفس الوقت تحسين طبيعتها الديموغرافية. 

يعترف العالم بأن مجتمع باركنسون العالمي يمكنه استخدام مجموعة فيسبوك ببساطة عند حدوث طارئ، نظراً لأنها تستند إلى مفهوم 'لا حدود'، بما في ذلك الموقع كمريض.

تم التأكيد على أن عدد كبار السن المتأثرين بالمرض سيزداد فقط. البيانات المشار إليها تعكس ما ذكرته منظمة الصحة العالمية في التقرير الأخير. وفقاً للحالات المبلغ عنها في عام 2020، من المتوقع أن يصل عدد الأشخاص الذين سيعانون من هذا المرض، خاصة 18 مليوناً، إلى الضعف بحلول عام 2040. قد يكون الوفيات من المرض عالية، وقد يصبح عدد الوفيات مروّعاً. 

العائق الأساسي للطب السائد في البحث عن الحل النهائي للمرض باستخدام التحقيق في البحث السريري هو إما إنهاء المرض أو على الأقل تقصير حياته. مع وضع هذا في الاعتبار، ستكون تقنيات الذكاء الاصطناعي بشكل عام أسرع وتوفيراً للوقت من منهجيات اكتشاف الأدوية التقليدية، حيث سيؤدي نجاح الثورة حتى إلى إلغاء التاريخ.

فحص مدعوم بالذكاء الاصطناعي

أظهر سانشيز-مورينو وآخرون أن هذا النهج يعتمد بشكل أساسي على التعلم الآلي المدعوم اصطناعياً (SAML)، المدعوم بمكتبتين موحدتين من الجزيئات بأحجام وهياكل مختلفة. النهج الذي قد تتعامل معه TFM جديد جداً، مما يساهم في حقيقة أنه يمكنه الكشف عن 5 مواد كيميائية نشطة فقط. في الوقت نفسه، لا يمكن إثبات الباقي باستخدام طريقة أخرى. 

إنه لا حدود له، لذا فإن العلماء الوظيفيون هم المفتاح لفهم كل شيء. هذه المرة، أثناء جلسة التدريب، قام النموذج تلقائياً بتعديل إجراء الاختيار الخاص به بحيث بقيت فقط أقوى المركبات مصنفة. كانت هذه كلها طلقات موجهة إلى الرسم البياني الذي وضعها في الحقل الأعلى.

كل شيء بدأ مع باركنسون! للأسف، تبقى الأسباب غير معروفة؛ تم رصد بروتين رئيسي، مثل التشابكات الليفي العصبية، تدريجياً، ببطء يأخذ شكل جزر جسم لووي. أخيراً، سيحدد هذا القسم النتيجة: كم بروتيناً سيحدد ما إذا كان هناك تجميع أم لا، وما الدور أو الوظيفة التي يلعبونها بالنسبة للفرد. 

على الرغم من أنه يتجاوز نطاق تأثير الدواء لتغيير مسار المسارات الجزيئية على المستوى الخلوي، فإن الحقيقة تعمل بشكل جيد، لأنها تعمل في المستوى الأدنى جداً من المسارات الجزيئية للخلايا التي تجعل الخلية المكتئبة وظيفية بطريقة ما. ومع ذلك، أسود نهج الباحثين في جامعة كامبريدج بقعة من الجهد في المعرفة العلمية: أظهرت تحقيقاتهم فعالية المواد، والتي توسع طيف المركبات المستخدمة لعلاج تشابك بروتين واحد مع آخر وحل هذه المشكلة.

تحول نموذجي في اكتشاف الأدوية

علاوة على ذلك، إذا نتجت الشذوذات عن درجة واحدة معيبة (شذوذ في التعبير الجيني الفردي)، فإن النتائج ستحدد ما إذا كانت المرض متعدد العوامل أم لا. أولاً، مع فهم أفضل للأمراض، قد تتحقق تأثيرات هائلة، ولكن يمكن تطبيق أي معرفة يتم الحصول عليها على أمراض أخرى. 

عندما يشارك التعلم الآلي في صناعة تطوير الأدوية، يمكن توظيف الشغف والعواطف والفعالية السريعة مع السرعة المثبتة معاً لإنشاء شخص واحد. بالتأكيد، سيكون للمرشحين من الأدوية فرص جديدة عديدة لاكتشاف واختبار إمكاناتهم. لذلك، ستظهر مجالات بحثية جديدة، وسيتم ملاحظة النمو الناتج للدراسات الأكاديمية في الطب والبيولوجيا.

ومع ذلك، فإن التحدي الرئيسي مع السل (TB) هو فعالية العلاج التي تقتصر فقط على مرحلة استخدام الغرض الكامل لكيفية فعالية هذه الأدوية، وهذا يولد طلباً على بعض الأدوية الفعالة التي ستؤدي إلى إنهاء المرض في المستقبل، وهو ما سيحل بالتأكيد محل الحالي. مع النظر في حلول دعم المرضى التي سيتم إنجازها من خلال البحث في الذكاء الاصطناعي في الطب، مما سيؤدي إلى ظهور أمراض قابلة للشفاء من خلال أدوية أكثر قوة وفعالية، فإن البحث في مثل هذه التقنيات مستمر. 

عندما يمكن للذكاء الاصطناعي فرز مليارات المركبات الكيميائية، فقد يصبح قريباً أداة شائعة للعلماء. يمكن بناء النهج المستقبلي للرعاية الصحية الفردية المميزة فقط على أساس الذكاء الاصطناعي، لذا بصدق، سيواجه العلماء صعوبة في التفوق عليه في النهاية.

يمكن أن يكون للموقف تأثيرات عكسية حيث قد يؤدي الجمع بين العزلة والدواء إلى تفاقم المشاكل القائمة، مما يؤدي إلى تطور سريع للمرض المعروف باسم مرض باركنسون وأنواع أخرى من الخرف. أظهرت التجربة التجريبية للذكاء الاصطناعي في جامعة كامبريدج التي أجراها المهندسون وطلاب العلوم كيفية كشف المعنى الخفي للكتابات وتكييف المعرفة العلمية مع نظام الرعاية الصحية الحديث. 

ستمنح التقنيات المبتكرة للذكاء الاصطناعي الأمل لأولئك منا الذين فقدوا بالفعل قتالهم ضد الأمراض العصبية، وكذلك للأشخاص الآخرين الذين يموتون في العالم بسبب الألم الذي يعانون منه أو الذين يقتلون أنفسهم لإيقاف آلامهم.