منهجيات التعلم الانتقالي في هندسة عمليات الأحياء: الفرص والتحديات

ظهر التعلم الانتقالي (TL) مؤخرًا كنهج واعد للتغلب على أحد القيود الرئيسية في هندسة عمليات الأحياء وهو ندرة البيانات. من خلال الاستفادة من المعرفة من عملية حيوية إلى أخرى، يتيح التعلم الانتقالي إعادة استخدام النماذج ومجموعات البيانات الموجودة بكفاءة، مما يسرع تطوير العمليات، ويحسن دقة التنبؤ، ويعزز متانة النموذج في الحالات التي تكون فيها البيانات محدودة. تستعرض هذه المراجعة بشكل نقدي التقدمات الحديثة في تطبيق التعلم الانتقالي في هندسة عمليات الأحياء. بدءًا من التحليل الجينومي إلى نمذجة المفاعلات الحيوية والتحليلات، يمكن للتعلم الانتقالي زيادة دقة النماذج التي تهدف إلى التنبؤ بوظائف البروتين، والنمو، وتكوين المنتجات، بالإضافة إلى أوقات الاحتفاظ في عمليات الكروماتوغرافيا. بالرغم من إمكاناته، تظل هناك عدة تحديات مثل تغاير البيانات وقابلية نقل النموذج. من المتوقع أن يركز البحث المستقبلي على دمج التعلم الانتقالي مع أُطُر النمذجة الهجينة والمستنيرة بالفيزياء، وتطوير مجموعات بيانات مرجعية موحدة، واستغلال التعلم الانتقالي لاستخلاص المعلومات ذات الصلة من مجموعات البيانات المتاحة علنًا. بشكل عام، يوفر التعلم الانتقالي طريقًا لإنشاء نماذج أكثر كفاءة في استخدام البيانات، وقابلة للتعميم، وقابلة للتفسير في هندسة عمليات الأحياء.