Medicína budoucnosti: Personalizace pomocí umělé inteligence a strojového učení

Jak mohou data, umělá inteligence a strojové učení otevřít dveře k objevování léků a rozvoji personalizované medicíny.

Vývoj personalizované a přesné medicíny je dalším průlomem pro vývojáře léků - zejména pro léčbu rakoviny. Nedávný přehledový článekod výzkumníků z katedry biomedicínského inženýrství Rutgersovy univerzity, zdůrazňuje jeho potenciálně transformační dopad na léčbu rakoviny.

Je snadné pochopit, jak.

Personalizovaná medicína upouští od tradičního přístupu, kdy se medicína používá k léčbě široké populace, a místo toho se zaměřuje na jednotlivé případy. To znamená, že se bere v úvahu individuální vzorec onemocnění, konstituce, pohlaví a z toho vyplývající důsledky pro terapie a léky. Výsledkem je účinnější léčba pacienta.

Využití dat ve svůj prospěch

Existují však četné výzvy a složitosti čelí praxi. K analýze a diagnostice nádorových onemocnění jsou zapotřebí vysoce citlivé průtokové cytometry a buněčné sortery, které umožňují detekci cirkulujících nádorových buněk. Po jejich identifikaci se charakterizace provádí na molekulární úrovni, kdy se sekvenuje DNA jedné nádorové buňky. Technologie organ-on-a-chip se pak používají k pěstování trojrozměrných buněčných kultur, čímž se snižuje potřeba testů na zvířatech ve výzkumu a vývoji a zároveň se posouvá vývoj personalizované medicíny.

S takovým množstvím dat, která se generují na každém kroku, však nastává problém, jak jim dát smysl. Odpověď spočívá ve využití nových technologií, které na sebe převezmou břemeno analýzy dat.

Umělá inteligence a strojové učení zde mohou přinést významné výhody - zefektivnit proces analýzy dat, aby se vědci soustředili na vývoj, nikoli na analýzu. Spolupráce společností GSK a 23andMe shromažďuje obrovské množství dat a využívá umělou inteligenci k objevování nových léků. Analýza dat z takového projektu může mít zásadní význam pro rychlé vytváření personalizované medicíny.

Pokud je zásadní správné zpracování dat, pak je stejně důležité zajistit jejich přesné zaznamenávání a snadnou dostupnost a sdílení informací. Vybudování správné datové infrastruktury a využití umělé inteligence a strojového učení jsou základními kroky k tomu, aby bylo možné vyvinout pokročilou personalizovanou medicínu.

Chcete-li zjistit, jak vám IDBS pomůže efektivněji spravovat vaše data, můžete. obraťte se na některého z našich odborníků zde.