(Часть-1)

Геномика – это область биологии, изучающая полный набор генетического материала (ДНК) организма, включая все его гены и некодирующие последовательности. С быстрым развитием методов искусственного интеллекта / машинного обучения произошел всплеск применения машинного обучения в геномных исследованиях.

ИИ и машинное обучение имеют большой потенциал, поскольку мир развивается вокруг геномики. Некоторые из критических областей включают, но не ограничиваются ими.

  1. Вариантный анализ
  2. Открытие наркотиков
  3. Персонализированная медицина

Анализ вариантов:

С появлением доступных данных машинное обучение может идентифицировать генетические варианты, связанные с конкретными заболеваниями.

Машинное обучение может помочь исследователям и группам разработчиков разработать новые диагностические тесты и методы лечения этих заболеваний.

Открытие наркотиков:

Геометрическое открытие лекарств включает использование вычислительных методов для прогнозирования структуры и взаимодействия соединений лекарств с целевыми белками.

Машинное обучение используется для выявления новых кандидатов в лекарства и прогнозирования токсичности потенциальных лекарственных соединений, что сокращает время и затраты, связанные с разработкой лекарств.

Кроме того, машинное обучение может помочь в разработке лекарств на основе белков, предсказывая их трехмерную структуру и определяя целевые области, ускоряя разработку лекарств от различных заболеваний.

Персонализированная медицина:

Персонализированная геномика — это изучение генетического состава человека, и машинное обучение может сыграть решающую роль в прогнозировании риска заболевания, персонализации планов лечения и интерпретации генетических данных.

Анализируя большие наборы данных, алгоритмы машинного обучения могут выявлять закономерности, связанные с развитием определенных заболеваний, и прогнозировать реакцию на лекарства или побочные эффекты на основе генетических маркеров.

Полученную таким образом информацию можно использовать для персонализированной оценки рисков и разработки целевых стратегий предотвращения и раннего обнаружения. Кроме того, машинное обучение может упростить сложный процесс интерпретации генетических данных и предоставить индивидуальные рекомендации.

Редактирование генома и CRISPR-Cas9

CRISPR-Cas9 (кластеризованные регулярно расположенные короткие палиндромные повторы) технология редактирования генов получила преимущества от методов машинного обучения.

Методы M1, такие как ANN или SVM, помогают прогнозировать эффективность и специфичность конструкций направляющей РНК CRISPR-Cas9. Машинное обучение также может помочь повысить безопасность и эффективность этого мощного инструмента.

Проблемы:

Применение ИИ/МО в геномике имеет как потенциальные преимущества, так и несколько ключевых проблем, которые необходимо решить, и это лишь некоторые из них:

  1. Качество и количество данных.
    Алгоритмы машинного обучения зависят от данных и имеют большие объемы высококачественных данных.
    Получить то же самое будет сложно из-за различий в форматах данных и ограниченные размеры выборки.
  2. Проблемы этики и конфиденциальности.
    Геномные данные содержат конфиденциальные и персонализированные данные, которые касаются конфиденциальности и безопасности пациентов. должны быть решены с помощью надежных мер защиты данных.
  3. Предвзятость и справедливость.
    В геномике, где существуют различия, связанные с расой, этнической принадлежностью и полом, предвзятые модели AI/ML могут усиливать эти предубеждения.
  4. Обобщение и воспроизводимость.
    Моделям, разработанным для геномики, часто требуется помощь в обобщении за пределами наборов данных, на которых они обучались. Геномные данные, как правило, более разнородны, что модели не могут отразить.

Заключение:

По мере того, как машинное обучение продолжает развиваться, оно обещает произвести революцию в исследованиях геномики, привести к новаторским открытиям и изменить будущее здравоохранения. Согласно отчету, глобальный ИИ на рынке геномики достигнет 9,8 миллиардов долларов к 2031 году во всем мире при среднегодовом темпе роста 40,6%. Это ясно свидетельствует о значительном росте рынка геномных исследований и клинических приложений.

Спасибо за прочтение!…

Следите за этим пространством для получения дополнительных дополнений к списку тем. Не стесняйтесь задавать мне любые вопросы в комментариях ниже или связаться со мной в LinkedIn.

Если вам это показалось интересным, хлопните в ладоши и подпишитесь на будущие обновления.