人工知能はバイオテクノロジーをどう変えるのでしょうか?

機械学習と人工知能は世界を席巻し、人々の生活と働き方を変えました。これらの分野の進歩は賞賛と批判の両方を引き起こしました。 AI と ML は、幅広い分野で複数の用途と利点を提供することが知られています。最も重要なことは、彼らが生物学研究を変革し、ヘルスケアとバイオテクノロジーにおける新たな発見につながっていることです。

バイオテクノロジーにおける ML の使用例をいくつか紹介します。

遺伝子コード領域の同定

次世代シーケンシングは、ゲノミクス研究で短期間に遺伝子をシーケンシングすることにより大幅に改善されました。したがって、ゲノム内の遺伝子コード領域を発見するには、機械学習手法が使用されます。この機械学習ベースの遺伝子予測技術は、従来の相同性ベースの配列分析よりも感度が高くなります。

構造予測

PPI はプロテオミクスの文脈で以前に言及されました。ただし、構造予測に ML を適用すると、精度が 70% から 80% 以上に向上しました。テキストマイニングにおける ML の応用は非常に有望であり、多くの雑誌論文や検索された二次データベースから新しいまたはユニークな薬理学的標的を発見するためにトレーニング セットが使用されます。

ニューラル ネットワーク

ディープ ラーニングはニューラル ネットワークの拡張であり、ML の比較的新しいトピックです。深層学習における「深さ」という用語は、データが変化する層の数を指します。したがって、深層学習は多層の神経構造に似ています。これらの多層ノードは、問題を解決するために人間の脳がどのように機能するかをシミュレートしようとします。 ML ではすでにニューラル ネットワークが使用されています。分析のために、ニューラル ネットワーク ベースの ML アルゴリズムでは、元のデータ セットからの洗練された、または意味のあるデータが必要です。しかし、ゲノム配列決定によって生成されるデータの量が増加することで、重要な情報を分析することがますます困難になっています。ニューラル ネットワークの複数の層が情報をフィルタリングして相互作用することで、出力を改善できます。

精神疾患

不安、ストレス、物質使用障害、摂食障害、その他の精神疾患の症状はすべて例です。悪いニュースは、ほとんどの人が自分に問題があるかどうかわからないため、診断を受けられないことです。これは衝撃的ですが残酷な現実です。今日まで、医師や科学者は精神疾患をそれほど効果的に予測できませんでした。はい、技術革新により、医療専門家は精神疾患を検出するだけでなく、適切な診断および治療技術を推奨するスマートなソリューションを作成できるようになります。

医療における人工知能

病院と医療提供者は、患者の健康状態の改善、治療の個別化、正確な予測、生活の質の向上を目的として、機械学習と人工知能 (AI) を広く採用しています。また、臨床試験の効率を向上させ、医薬品の開発とマーケティングのプロセスをスピードアップするためにも使用されます。

最後の考察

デジタル化の発展により、21 世紀はデータ中心となり、あらゆる企業や部門に影響を与えています。ヘルスケア、バイオテクノロジー、バイオテクノロジー業界も無縁ではありません。企業は、自社の業務を強力なソリューションと統合し、体系的かつ迅速かつスムーズな方法でデータの記録、交換、転送を行う機能を提供できるソリューションを求めています。バイオインフォマティクス、生物医学、ネットワーク生物学、およびその他の生物学的下位分野は、生物学的データ処理における課題に長い間直面してきました。

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