ژن‌ها بلوک‌های سازنده بدن هستند. آنها در سلول‌ها ساکن هستند و دستورالعمل‌هایی را ارائه میدهند که به سلول‌ها می‌گویند چه کاری انجام دهند. ژن‌ها از رنگ چشم و مو گرفته تا استعداد فرد به بیماری‌های خاص را تحت تأثیر قرار میدهند. بسیاری از افراد دارای جهش یا خطاهایی در ژن‌های خود هستند، و در بسیاری از موارد، این‌ها تأثیر کمی بر زندگی روزمره افراد دارند. با این حال، این خطاها ممکن است موجب مشکلات سلامتی شود، از جمله اختلالات ژنتیکی مانند فیبروز کیستیک، کم خونی داسی شکل و سندرم داون، یا بر استعداد فرد برای ابتلا به سرطان‌های خاص تأثیر بگذارد. با مجله فناوریهای توان‌افزا و پوشیدنی همراه باشید.
ژن درمانی رشته‌ای از پژوهش‌ها است که به دنبال مطالعه ژن‌ها و دستکاری آنها برای اهداف خاص است. برای مثال، ژن‌های خاصی سرطان‌ها را نسبت به درمان مقاوم‌تر می‌کنند. با این حال، این ژن‌ها ممکن است در کارهای مفیدی مانند محافظت از بدن در برابر سموم مضر نیز نقش داشته باشند.
بنابراین، برای استفاده از ژن درمانی، پژوهشگران باید ساختار ژنتیکی افراد را به طور کامل درک کنند. اما چگونه می‌توانند این کار را انجام دهند در حالی که انسان دارای هزاران ژن و ساختارهای سلولی پیچیده است؟ همانطور که مشخص است، یادگیری ماشین و هوش مصنوعی (AI) ممکن است نقشی کلیدی در پژوهش‌های در حال انجام داشته باشند.
ژن درمانی چگونه کار می‌کند؟
اگرچه ژن‌ها برای آرایش بدن انسان ضروری هستند، اما همیشه آنطور که باید کار نمی‌کنند. اگر ژن‌ها یا بخش‌هایی از آن معیوب یا جهش یافته باشند، می‌توانند تولید پروتئین‌های ضروری را مختل کنند. این اختلالات یا جهش‌ها می‌تواند منجر به مشکلاتی برای سلامتی و بیماری شود.
دانشمندان راهی ابداع کرده‌اند برای افزودن، ویرایش یا حذف ژن‌هایی که موجب مشکلات می‌شوند. روش‌های مختلفی برای ژن درمانی وجود دارد، مانند قرار دادن ژن‌های جدید در سلول‌ها و اصلاح ژن‌های موجود.
دانشمندان از یک ناقل برای رساندن ژن‌های جدید به سلول‌ها استفاده می‌کنند. ویروس‌ها ناقل‌هایی رایج هستند که اطلاعات ژنتیکی را به سلول‌ها می‌رسانند. با این حال، دانشمندان ابتدا باید هرگونه بیماری عفونی را که ویروس برای ایجاد آن برنامه‌ریزی شده‌اند، پیش از استفاده در ژن درمانی حذف کنند.
دانشمندان همچنین از ناقل‌ها برای اصلاح سلول‌های داخل بدن با تزریق آنها به محل وجود ژن‌های معیوب استفاده می‌کنند. در خارج از بدن، پزشکان می‌توانند یک نمونه بافت از بیمار بگیرند و از ناقل برای وارد کردن ژن‌های جدید در یک محیط آزمایشگاهی استفاده کنند و سپس دوباره آن سلول‌ها را به بیمار وارد کنند.
چگونه از هوش مصنوعی در ژن درمانی استفاده می‌شود؟
در حالی که هوش مصنوعی نمی‌تواند به طور فیزیکی ژن‌های جدیدی تولید کند، فرآیند ژن درمانی با حجم بسیاری از داده‌ها سر و کار دارد – که کار با این داده‌ها تخصص هوش مصنوعی است. دانشمندانی که می‌خواهند از ژن درمانی استفاده کنند نیاز به جمع‌آوری داده‌های بسیاری در مورد ژن‌ها و توالی‌های ژنومی دارند، هوش مصنوعی ثابت کرده است که ابزار مفیدی در پیش‌بینی نتایج و افزایش دقت ویرایش ژن با کمک سامانه‌های هوشمند میکرو/نانو رباتیک است.
به طور ویژه، هوش مصنوعی نقشی حیاتی در پیشرفت‌های مهم ژن درمانی ایفا کرده است، از جمله:
۱- پیش بینی ساختارهای پروتئینی
سلول‌ها پروتئین‌ها را از DNA ایجاد می‌کنند و این پروتئین‌ها عملکردهای بسیاری دارند. آنها همچنین هدف اصلی بسیاری از داروهای امروزی هستند. هوش مصنوعی نقش مهمی در رمزگشایی تاشدگی پروتئین ایفا کرد و دری به روی سطح جدیدی از پیشرفت‌های بیولوژیکی باز کرد.
یکی از مهمترین نتایج این پیشرفت در پژوهش‌های سرطان است. تا به حال هدف قرار دادن پروتئین‌هایی که موجب سرطان می‌شوند، اگر نگوییم غیرممکن، دشوار بوده است. اما با اطلاعات جدید در مورد ساختار پروتئین، دانشمندان یک قدم به حل این بیماری ویران‌گر نزدیکتر شده‌اند.
۲- رمزگشایی اجتماع پروتئینی
در حالی که درک ساختار تک تک پروتئین‌ها یک پیشرفت اساسی بود، پروتئین‌ها به تنهایی کار نمی‌کنند. رمزگشایی اجتماع پروتئینی قطعه دیگری از پازل ژنومی است که هوش مصنوعی در حل آن دست دارد.
با استفاده از داده‌ها، هوش مصنوعی می‌تواند شیوه کار پروتئین‌ها را رمزگشایی کند و صدها اجتماع مختلف را پیش‌بینی کند. این یافته‌ها در نهایت می‌تواند پیشرفت‌هایی در زمینه اختلالات عصبی و درمان‌های ضد پیری ایجاد کند.
۳- ایجاد ساختارهای پروتئینی جدید
اجتماع پروتئینی ساختارهای پیچیده‌ای هستند که برای باز کردن قفل آن به کلیدهای منحصربه‌فرد نیاز است. باز کردن قفل این پروتئین‌ها برای مبارزه با برخی از ناتوان کننده‌ترین و وحشتناک‌ترین بیماری‌هایی که می‌شناسیم مانند سرطان، دیابت و عفونت‌ها ضروری است.
با کمک هوش مصنوعی، پژوهشگران نیم میلیون ساختار را برای ۱۲ هدف غربال کردند و کدی پیدا کردند که به ناقل‌ها کمک می‌کند راحت‌تر به پروتئین‌ها متصل شوند.
از این پیشرفت چه چیزی به دست می‌آید؟ با استفاده از این کلید، دانشمندان می‌توانند اسرار سلول‌های ما را باز کنند و بهتر بفهمند چرا و چگونه همه چیز می‌تواند اشتباه پیش برود.
۴- درک وراثت
در حالی که هوش مصنوعی از قبل ساختارهای پروتئینی کوچک را رمزگشایی کرده بود، اما در برابر اجتماع‌هایی با هزاران پروتئین تزلزل دارد. این اجتماع‌ها در ترجمه دستورالعمل‌های DNA به بقیه سلول‌ها نقش دارند، بنابراین برای درک اینکه چگونه ژن‌های ما بر زیست‌شناسی ما تأثیر می‌گذارند، ضروری هستند.
اجتماع منافذ هسته‌ای (NPC) بر آنچه که به هسته داخل و از آن خارج می‌شود، نظارت می‌کنند. هسته از ژن‌های ما محافظت می‌کند و NPCها تنها اجازه ورود و خروج مولکول‌های خاص را میدهند. به عنوان یک مجتمع پروتئینی عظیم، NPCها در ژن درمانی ضروری هستند و پژوهشگران برای درک این ساختارها تلاش کرده‌اند.
با مجموعه داده‌های هوش مصنوعی، پژوهشگران می‌توانند NPCها را ترسیم و اطلاعات بیشتری در مورد رمز و راز وراثت درک کنند.
اثرات آتی ژن درمانی هوش مصنوعی
هوش مصنوعی و رباتیک پیش از این شیوه درک ما از سلول‌ها و مولکول‌هایمان را تغییر داده‌اند و راه‌های مهم بسیاری وجود دارد که هنوز می‌تواند بر آن تأثیر بگذارد.
صرفه جویی در هزینه
از آنجایی که هوش مصنوعی و یادگیری ماشین بر داده‌ها تکیه می‌کنند، اهمیت آزمایش‌های بالینی و داده‌های دنیای واقعی را نمی‌توان دست کم گرفت. هوش مصنوعی برای ساختن الگوریتم‌ها و نرم‌افزارهای خود به داده‌های واقعی نیاز دارد، اما می‌تواند تجزیه و تحلیل داده‌ها را تسریع کند و پیش‌بینی‌های دقیق انجام دهد.
این قابلیت فرصتی عظیم برای صرفه‌جویی در هزینه در پژوهش‌های ژنتیکی ارائه میدهد و ممکن است به فرآیندهایی که زمانی بسیار طول می‌کشید سرعت بخشد.
غربالگری سرطان
هوش مصنوعی همچنین می‌تواند به تسریع و بهبود دقت در غربالگری سرطان کمک کند. برای نمونه پژوهشگران یک دستگاه مبتنی بر بزاق برای تشخیص زودهنگام سرطان‌های دهان ایجاد کردند. به دلیل کمبود ابزارهای تشخیصی، پیش‌بینی و تشخیص زودهنگام سرطان دهان از لحاظ تاریخی دشوار بوده است.
این ابزار تشخیصی غیرتهاجمی نمونه‌ای از این است که چگونه هوش مصنوعی می‌تواند تأثیر عمیقی بر درمان سرطان داشته باشد. در بسیاری از موارد، بیماران مبتلا به سرطان دهان تا مرحله سوم یا چهارم تشخیص داده نمی‌شوند. اما با این دستگاه جدید مجهز به هوش مصنوعی، نمونه‌های بزاق می‌توانند سرطان دهان را خیلی زودتر تشخیص دهند و به معنای واقعی کلمه جان انسان‌ها را نجات دهند.
این دستگاه تنها یک نمونه از چگونگی پیشرفت فناوری هوش مصنوعی در پژوهش‌ها و درمان سرطان است. کاربردهای دیگر شامل درمان‌های مبتنی بر هوش مصنوعی است که پروتئین‌های سلولی را هدف قرار میدهند که سرطان‌های خاصی را در برابر درمان مقاوم می‌کنند.
مدیریت درد در بیماری سلول داسی شکل
بیماری سلول داسی شکل یک بیماری ارثی است که گلبول‌های قرمز خون فرد را تحت تأثیر قرار میدهد. فرد مبتلا به بیماری سلول داسی شکل دارای گلبول‌های قرمز غیرطبیعی است. آنها به شکل هلال یا C ظاهر می‌شوند و بیمار اغلب کمبود گلبول‌های قرمز دارد.
بیماری سلول داسی شکل یک بیماری دردناک است که می‌تواند منجر به عوارض دیگری از جمله سکته مغزی و کم خونی شدید شود. هوش مصنوعی در ارزیابی سطح درد بیماران مبتلا به بیماری سلول داسی شکل با ارزیابی علائم حیاتی آنها مفید است.
عدم مصرف داروهای ضد درد کافی می‌تواند این بیماران را ناراحت کند، در حالی که مصرف بیش از حد دارو می‌تواند منجر به عوارض جانبی منفی شود. هوش مصنوعی که می‌تواند سطح درد افراد را ردیابی کند، تأثیر بسیاری بر بیماران دارد، به ویژه کودکان که در بیان میزان درد خود مشکل دارند.
حتی با وجود پیشرفت‌های بزرگی که در زمینه ژن درمانی با استفاده از هوش مصنوعی و به طور خاص‌تر، رباتیک انجام شده است، هنوز چیزهای بیشتری در راه است. دانشمندان تازه درک اسرار بدن انسان را آغاز کرده‌اند و با کمک هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی، می‌توانند در سال‌های آینده پیشرفت‌های بیشتری داشته باشند.
>> حقایقی در مورد مهندسی ژنتیک و اهمیت آن
>> بررسی چالش ها و مشکلات امنیتی، اخلاقی و حفظ حریم شخصی در صنعت ژنتیک
منبع: roboticsbiz.com
«استفاده و بازنشر مطالب تنها با ذکر لینک منبع و نام (مجله فناوریهای توان افزا و پوشیدنی) مجاز است.»
