محققان دانشگاه ویرجینیا در یک پیشرفت هیجان انگیز در حوزه پزشکی ، رویکردی منحصر به فرد برای یادگیری ماشین برای شناسایی داروهایی که زخم های مضر پس از صدمات قلبی ، مانند حملات قلبی را به حداقل می رساند ، پیشگام کرده اند. این روش نوآورانه ، با عنوان 'یادگیری مکانیکی مبتنی بر منطق' ، یک مدل رایانه ای را بر اساس دانش انسانی با یادگیری ماشین ترکیب می کند تا درک ما را از چگونگی تأثیر داروها بر سلولهای به نام فیبروبلاست تقویت کند. این فیبروبلاستها نقش مهمی در ترمیم قلب دارند و در صورت عدم مدیریت صحیح می توانند باعث زخم مضر شوند.
شناسایی داروهای امیدوار
این رویکرد جدید منجر به شناسایی یک داروی امیدوار کننده ، پیرفنیدون و یک داروی آزمایشی ، WH4023 شده است. هر دو دارو پتانسیل در سرکوب انقباض فیبروبلاست و جلوگیری از آسیب رساندن به زخم قلب را نشان می دهند. این یک قدم مهم به جلو است زیرا جای زخم مضر قلب می تواند منجر به عوارض بهداشتی شدید از جمله نارسایی قلبی شود.
یادگیری ماشین در کشف مواد مخدر
ادغام یادگیری ماشین در کشف مواد مخدر ، با تسریع در روند شناسایی داروهای کاندید ، کاهش هزینه ها و بهبود دقت ، می تواند در صنعت داروسازی متحول شود. ابزار یادگیری ماشینی که توسط محققان دانشگاه ویرجینیا تهیه شده است ، پیش از این توضیح جدیدی در مورد چگونگی سرکوب مواد مخدر پیررفنیدون در فیبروبلاست را با موفقیت پیش بینی کرده است و از این طریق خطر سفت شدن قلب را کاهش می دهد.
پیشرفت های جهانی در یادگیری ماشین و کشف مواد مخدر
پیشرفت های مشابه در سطح جهان نیز انجام می شود. به عنوان مثال ، دانشگاه آمستردام Robochem ، یک ربات سنتز شیمیایی خودمختار را توسعه داده است که دارای یک واحد یادگیری ماشین محور AI است. در آزمایشات ، Robochem از نظر سرعت و دقت از شیمی دانان انسانی بهتر عمل کرده و پتانسیل یادگیری ماشین را در زمینه علوم پزشکی برجسته می کند.
پیامدهای مربوط به درمان های پزشکی آینده
این اکتشافات پیشگام پتانسیل عظیمی برای بهبود نتایج بیمار در سراسر جهان دارد. این رویکرد جدید با ارائه بینش های عمیق در مورد اثرات داروهای مختلف بر رفتار فیبروبلاست ، چشم اندازهای امیدوارکننده ای را برای مداخلات هدفمند فراهم می کند. همچنین راه را برای مقابله با بسیاری از بیماری های پیچیده ، Ushers در دوره جدیدی از داروهای شخصی ، هموار می کند و اثربخشی درمانی را تقویت می کند. این تحقیق توسط مؤسسات ملی بهداشت و تأیید اهمیت و تأثیر بالقوه آن بر مراقبت های بهداشتی تأیید می شود.
افکار نهایی
با ادغام یادگیری ماشین و تخصص انسانی ، زمینه کشف مواد مخدر در آستانه یک انقلاب است. این رویکرد انقلابی می تواند به طور قابل توجهی خطر زخم شدن مضر قلب را کاهش داده و کیفیت زندگی را برای بیماران قلبی در سراسر جهان بهبود بخشد. همانطور که به سمت دوره ای از داروهای دقیق حرکت می کنیم ، استفاده از یادگیری ماشین در کشف مواد مخدر ، مرز مهیج در دنیای مراقبت های بهداشتی را نشان می دهد.
