التعلم العميق في اكتشاف الأدوية والطب؛ خدش السطح

تتطور ممارسة الطب باستمرار. وقد شهد تشخيص الأمراض، الذي غالبًا ما يكون الخطوة الأولى نحو العلاج، تغييرًا جذريًا من أيدي الأطباء المحليين إلى استخدام الآلات المتطورة واعتماد المعلومات المستمدة من المؤشرات الحيوية التي تم الحصول عليها بأقل الأساليب تدخلاً. لقد شهدت المئة عام الماضية قصة نجاح هائلة للعلاج التقليدي، وهو ممارسة حظيت بشهرة مقارنةً بالممارسات القديمة من التطهير الطبي والعلاج المثلية. ومع ذلك، فإن إخفاقات هذا المنهج، جنبًا إلى جنب مع ثورة الأومكس والمعلوماتية الحيوية، حفزت الطب الدقيق، وهو منصة يتم من خلالها تحديد العلاج بناءً على الملف الجزيئي لكل مريض فردي. في الواقع، أصبحت العلاجات المستندة إلى الطب الدقيق، التي وجدت أولاً طريقها في طب الأورام، تكتسب استخدامات سريعة في الأمراض المناعية الذاتية، وأمراض الكلى، وأمراض أخرى. مؤخرًا، يشهد حياة يومية جديدة تشق طريقها إلى الرعاية الصحية. إن اكتشاف الأدوية والطب الذي بدأ مع الأيورفيدا في الهند يستفيد الآن من نوع مختلف تمامًا من الذكاء الاصطناعي (AI) - الذي يقوم بأتمتة اختراع كيانات كيميائية جديدة والتعدين في قواعد بيانات كبيرة محمية بالخصوصية الصحية. في الواقع، اجتمعت تخصصات متنوعة مثل اللغة والفسيولوجيا العصبية والكيمياء وعلم السموم والإحصاءات الحيوية والطب والحوسبة للاستفادة من الخوارزميات المستندة إلى التعلم الانتقالي والشبكات العصبية المتكررة لتصميم مرشحين جدد للأدوية، وإبلاغ مسبق حول سلامتهم واستقلابهم وإخراجهم، وهندسة تسليمهم ولكن عند الطلب فقط، بينما يتم فهرسة ومقارنة توقيعات الأومكس عبر الأمراض المclassified traditionally to enable basket treatment strategies. يستعرض هذا المقال التقدم الذي تم إحرازه وما زال يتم إحرازه في تصميم الأدوية الموجهة والعلاج الجزيئي.