Heim Technologie-Peripheriegeräte KI Experten sprechen: Technologie der künstlichen Intelligenz hilft bei der Forschung und Entwicklung eines COVID-19-Impfstoffs

Experten sprechen: Technologie der künstlichen Intelligenz hilft bei der Forschung und Entwicklung eines COVID-19-Impfstoffs

Apr 12, 2023 pm 08:01 PM
人工智能 生物制药技术

In den frühen 1990er Jahren sagte Herr Zhou Haizhong, ein international renommierter Wissenschaftler, einmal voraus: „Technologie der künstlichen Intelligenz wird in verschiedenen Disziplinen weit verbreitet sein und unerwartete Effekte hervorrufen.“ Heute bestätigen immer mehr Fakten seine Vorhersage. Im medizinischen Bereich spielt die Technologie der künstlichen Intelligenz bei Epidemien eine unverzichtbare Rolle. Derzeit breiten sich das neue Coronavirus-Pneumonie (COVID-19) und seine Mutation Omicron immer noch weltweit aus. Zum Aufbau einer Immunbarriere werden einerseits COVID-19-Impfungen oder orale COVID-19-Medikamente eingesetzt Andererseits werden wirksame Maßnahmen zur Vorsorge getroffen.

Experten sprechen: Technologie der künstlichen Intelligenz hilft bei der Forschung und Entwicklung eines COVID-19-Impfstoffs

Ob es um die genetische Sequenzierung des neuen Coronavirus, die Suche nach der Quelle des Virus und seines Übertragungswirts oder die Entwicklung eines Virusimpfstoffs oder einer speziellen Medizin geht, die Technologie der künstlichen Intelligenz ist im Kampf gegen das neue Coronavirus von großem Nutzen. Kürzlich hat die Weltgesundheitsorganisation (WHO) eine vorläufige Bewertung der bestehenden Impfstoffe gegen das neue Coronavirus und seine Mutationen vorgenommen. Sie sagte, dass die Entwicklung eines universellen Impfstoffs gegen das neue Coronavirus eine Option sei, auf die man sich freuen könne, die jedoch schwer zu entscheiden sei wie lange es dauern wird. Viele Forschungseinrichtungen nutzen die Technologie der künstlichen Intelligenz zur Entwicklung von COVID-19-Impfstoffen und haben zunächst bemerkenswerte Ergebnisse erzielt.

Zum Beispiel hat die Nippon Electric Corporation (NEC) kürzlich die Technologie der künstlichen Intelligenz genutzt, um die nächste Generation von COVID-19-Impfstoffen zu entwickeln. Der derzeit gegen das neue Coronavirus eingesetzte Messenger-Ribonukleinsäure-Impfstoff (mRNA) führt die mRNA, die das kodierende Antigenprotein enthält, in den menschlichen Körper ein, um das entsprechende Antigenprotein zu bilden, wodurch der Körper eine spezifische Immunantwort auslöst und die Wirkung einer vorbeugenden Immunität erzielt wird . Allerdings sind in letzter Zeit zahlreiche Mutationen im Spike-Protein des neuen Coronavirus aufgetreten, die zu einer Verringerung der Schutzwirkung des Impfstoffs führen. Daher besteht die Strategie des Unternehmens darin, alle viralen Proteine ​​außer dem Spike-Protein als Kandidatenantigene zu verwenden, mit Ausnahme derjenigen Teile, die anfällig für Mutationen sind. Zu diesem Zweck nutzen Forscher künstliche Intelligenz, um experimentelle Daten von Immunantworten zu lernen, um Kandidatenantigene zu identifizieren.

Ein weiteres Beispiel: Das Funktionsprinzip des neuen Coronavirus-Impfstoffs, der vom Imperial College London entwickelt wurde, besteht darin, mithilfe künstlicher Intelligenz das Immunsystem darauf zu trainieren, Infektionen durch bestimmte Krankheitserreger (wie Viren, Parasiten oder Bakterien) zu erkennen und darauf zu reagieren. Das Herzstück jedes Impfstoffs ist ein Antigen (ein kleines, sicheres Molekül, das auf einem Teil des Krankheitserregers basiert), das eine schützende Immunantwort auslöst. Die meisten Impfantigene basieren auf einer einzigen Pathogenkomponente, etwa dem Spike-Protein des Coronavirus oder dem Hüllprotein des Malariaparasiten, was die Wirksamkeit und Fähigkeit von Impfstoffen, auf neue Varianten zu reagieren, einschränkt. Um dieses Problem zu lösen, integrierten Forscher Genomik, Epidemiologie, Immunologie usw., um neue synthetische Antigene zu schaffen.

Ein weiteres Beispiel ist, dass die Northwestern University in den Vereinigten Staaten künstliche Intelligenz einsetzt, um die Forschung an einem COVID-19-Impfstoff zu beschleunigen. Forscher der Schule haben einen neuen Algorithmus entwickelt, der vorhersagen kann, welche Impfstoffforschungsergebnisse am wahrscheinlichsten reproduziert werden; Reproduzierbarkeit bedeutet, dass die Forschungsergebnisse erneut erhalten werden können, was ein wichtiges Signal dafür ist, dass die Forschungsergebnisse gültig sind. Dieses Modell berücksichtigt mehr Faktoren als Expertenbewertungen, sodass die Genauigkeit und Wirksamkeit des Impfstoffs höher ist. Sie glauben, dass die Genauigkeit des Modells bei alleiniger Verwendung mit öffentlicher Forschung und evidenzbasierten systematischen Vertrauenssystemen vergleichbar ist und bei Verwendung in Verbindung mit Menschen und Maschinen sogar noch höher sein wird.

Ein weiteres Beispiel: Ein Forschungsteam der Eidgenössischen Technischen Hochschule in Zürich hat kürzlich eine neue Methode zur Verwendung künstlicher Intelligenz entwickelt, um zukünftige Varianten von Coronaviren vorherzusagen, einschließlich des neuen Coronavirus, das voraussichtlich die Entwicklung der nächsten Generation fördern wird Antikörpertherapien und Impfstoffe und stellen eine Grundlage für die Formulierung dar. Bieten wichtige Referenzen für die öffentliche Gesundheitspolitik. Die Forscher sagten, dass diese neue Methode zur Entwicklung der nächsten Generation von Antikörpertherapien beitragen kann. Sie haben bereits einige Antikörper entwickelt. Die Methode kann bestimmen, welche Antikörper die größte Aktivität aufweisen, und soll auch die Entwicklung der nächsten Generation neuer Corona-Impfstoffe fördern .

Tatsächlich hat das chinesische Unternehmen Baidu bereits einen Beitrag zur Lösung des Problems des neuen Corona-Impfstoffs geleistet. Das Unternehmen brachte 2020 mit LinearDesign den weltweit ersten Algorithmus für das Design von mRNA-Impfstoff-Gensequenzen auf den Markt. Dabei handelt es sich um einen effizienten Algorithmus, der speziell zur Optimierung des mRNA-Sequenzdesigns eingesetzt wird. Für die COVID-19-mRNA-Impfstoffsequenz kann LinearDesign das Sequenzdesign innerhalb von zehn Minuten abschließen, was die Stabilität des Impfstoffdesigns und das Proteinexpressionsniveau erheblich verbessert und das wichtigste Stabilitätsproblem bei der Entwicklung von mRNA-Impfstoffen effektiv löst.

Es ist ersichtlich, dass die tiefgreifende Kombination von künstlicher Intelligenz und biopharmazeutischer Technologie die „Nadel im Heuhaufen“ der COVID-19-Impfstoffentwicklung in „Funde nach dem Bild“ verwandelt hat. Es ist fest davon auszugehen, dass die Forschung und Entwicklung des neuen Coronavirus-Impfstoffs mit den Bemühungen des wissenschaftlichen und technologischen Personals und mithilfe der Technologie der künstlichen Intelligenz bald einen großen Durchbruch bei wichtigen Kerntechnologien erzielen wird, der das Leben und die Gesundheit aller schützt Menschheit.

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