به گزارش پایگاه اطلاع رسانی بنیان، در سال‌های اخیر پیشرفت‌های قابل‌توجهی در حوزه پزشکی با استفاده از فناوری‌های نوین صورت گرفته است. یکی از این پیشرفت‌ها، استفاده از یادگیری ماشینی برای تحلیل توالی‌های گیرنده‌های سلول‌های B وT به منظور تشخیص بیماری‌ها است. این روش نوین می‌تواند به شناسایی شرایط مختلف سلامتی کمک کند و انقلبی در تشخیص زودهنگام و دقیق بیماری‌ها ایجاد نماید.

نقش سلول‌های B  وT در سیستم ایمنی

سلول‌های  B وT  نقش حیاتی در سیستم ایمنی بدن ایفا می‌کنند. سلول‌های B مسئول تولید آنتی‌بادی‌هایی هستند که به ویروس‌ها و مولکول‌های مضر متصل می‌شوند، در حالی که سلول‌های T پاسخ‌های ایمنی را فعال کرده و سلول‌های آلوده را از بین می‌برند. هر یک از این سلول‌ها دارای گیرنده‌های سطحی خاصی هستند که می‌توانند به عنوان نشانگری برای تشخیص بیماری‌ها مورد استفاده قرار گیرند.

استفاده از یادگیری ماشینی برای تحلیل توالی‌های گیرنده‌ها

با پیشرفت فناوری‌های توالی‌یابی ژنومی، امکان دسترسی به اطلاعات دقیق‌تری از توالی‌های گیرنده‌های سلول‌های B وT فراهم شده است. پژوهشگران با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشینی، الگوهای مرتبط با بیماری‌های مختلف را در این توالی‌ها شناسایی می‌کنند. این روش می‌تواند به تشخیص بیماری‌هایی مانند کووید-۱۹، دیابت نوع ۱، اچ‌آی‌وی و بیماری‌های خودایمنی مانند لوپوس کمک کند.

مطالعه‌ای بر روی ۶۰۰ نفر

در مطالعه‌ای که نتایج آن در مجله Science منتشر شده است، پژوهشگران با استفاده از یک ابزار هوش مصنوعی، توالی‌های ژن‌های گیرنده‌های سلول‌هایB  و T را در نمونه‌های خون نزدیک به ۶۰۰ نفر تحلیل کردند. این ابزار توانست با دقت بالایی تشخیص دهد که آیا شرکت‌کنندگان سالم هستند یا به بیماری‌هایی مانند کووید-۱۹، دیابت نوع ۱، اچ‌آی‌وی یا لوپوس مبتلا هستند.  همچنین، این ابزار توانست تشخیص دهد که آیا افراد اخیراً واکسن آنفلوانزا دریافت کرده‌اند یا خیر.

گسترش کاربرد یادگیری ماشینی در پزشکی

تحقیقات اخیر نشان می‌دهد که یادگیری ماشینی نه‌تنها در تشخیص بیماری‌ها بلکه در پیش‌بینی سیر بیماری و پاسخ بیماران به درمان نیز نقش مهمی ایفا می‌کند. با تحلیل الگوهای ژنتیکی و ایمنی‌شناسی، این فناوری قادر است احتمال ابتلا به بیماری‌های خاص را پیش‌بینی کرده و به پزشکان کمک کند تا درمان‌های شخصی‌سازی‌شده را برای هر بیمار تجویز کنند. به‌عنوان مثال، مدل‌های یادگیری ماشینی می‌توانند با تحلیل رپرتوار ایمنی افراد، الگوهای خاصی را شناسایی کنند که نشان‌دهنده حساسیت به بیماری‌های خودایمنی یا عفونی است. این اطلاعات می‌تواند به توسعه واکسن‌های مؤثرتر و درمان‌های هدفمندتر منجر شود، به‌ویژه در بیماری‌هایی که پاسخ ایمنی بدن نقش کلیدی در پیشرفت آن‌ها دارد.

مزایای روش‌های مبتنی بر یادگیری ماشینی در برابر روش‌های سنتی

در مقایسه با روش‌های سنتی تشخیص بیماری‌ها که عمدتاً بر پایه تست‌های آزمایشگاهی و تصویربرداری انجام می‌شوند، الگوریتم‌های یادگیری ماشینی دقت بالاتری دارند و می‌توانند الگوهایی را شناسایی کنند که حتی متخصصان باتجربه نیز ممکن است متوجه آن‌ها نشوند. علاوه بر این، این روش‌ها قادرند میزان خطاهای انسانی را کاهش داده و تشخیص‌های سریع‌تری ارائه دهند. از سوی دیگر، توانایی تحلیل حجم عظیمی از داده‌های ژنتیکی و ایمونولوژیکی به محققان این امکان را می‌دهد که فاکتورهای ناشناخته مؤثر بر ابتلا و پیشرفت بیماری‌ها را شناسایی کنند. با این حال، یکی از چالش‌های مهم در این حوزه، نیاز به داده‌های گسترده و باکیفیت برای آموزش مدل‌های هوش مصنوعی است که همچنان به تحقیقات و همکاری‌های علمی بیشتری نیاز دارد..

چالش‌ها و محدودیت‌ها

با وجود مزایای فراوان، استفاده از یادگیری ماشینی برای تشخیص بیماری‌ها با چالش‌ها و محدودیت‌هایی نیز همراه است. یکی از چالش‌های اصلی، نیاز به داده‌های بزرگ و با کیفیت برای آموزش مدل‌های یادگیری ماشینی است. همچنین، تفسیر نتایج حاصل از این مدل‌ها ممکن است پیچیده باشد و نیاز به تخصص‌های بین‌رشته‌ای دارد. علاوه بر این، مسائل مربوط به حریم خصوصی و امنیت داده‌های پزشکی نیز باید مورد توجه قرار گیرد.

پیشرفت‌های مشابه در حوزه تشخیص بیماری‌ها

علاوه بر مطالعه مذکور، پژوهش‌های دیگری نیز در زمینه استفاده از یادگیری ماشینی برای تشخیص بیماری‌ها صورت گرفته است. به عنوان مثال، در مطالعه‌ای، محققان با استفاده از داده‌های توالی‌یابی کل ژنوم و الگوریتم‌های یادگیری ماشینی، توانستند با دقت بالایی انواع مختلف تومورهای سرطانی را در هر مرحله‌ای شناسایی کنند. این روش نشان داد که یادگیری ماشینی می‌تواند به تشخیص دقیق و زودهنگام سرطان‌ها کمک کند.

استفاده از یادگیری ماشینی در تشخیص لوسمی

در مطالعه‌ای دیگر، پژوهشگران با استفاده از شبکه‌های عصبی خودرمزگذار، به توسعه ویژگی‌های مفیدی برای بهبود دقت تشخیص لوسمی پرداختند. آن‌ها با مقایسه این روش با مدل‌های کلاسیک یادگیری ماشینی، نشان دادند که روش پیشنهادی آن‌ها در دقت و امتیاز F1  بیش از ۱۱٪ بهبود داشته است.

چالش‌های پیش رو در استفاده از یادگیری ماشینی در پزشکی

با وجود پیشرفت‌های قابل‌توجه، استفاده از یادگیری ماشینی در تشخیص بیماری‌ها با چالش‌هایی نیز همراه است. یکی از این چالش‌ها، وجود برچسب‌های نویزی در داده‌های پزشکی است که می‌تواند بر دقت مدل‌های یادگیری ماشینی تأثیر منفی بگذارد. برای مقابله با این مشکل، محققان روش‌های یادگیری با برچسب نویزی را پیشنهاد داده‌اند که می‌تواند به بهبود دقت تشخیص بیماری‌ها کمک کند.

چشم‌انداز آینده در استفاده از یادگیری ماشینی برای تشخیص بیماری‌ها

با توجه به سرعت پیشرفت فناوری، انتظار می‌رود که یادگیری ماشینی در آینده به یکی از ابزارهای اصلی در تشخیص پزشکی تبدیل شود. پژوهشگران در حال توسعه مدل‌هایی هستند که بتوانند علاوه بر تشخیص بیماری‌ها، شدت آن‌ها و پاسخ بیماران به درمان را نیز پیش‌بینی کنند. این رویکرد می‌تواند به شخصی‌سازی درمان‌ها کمک کند و تأثیر درمان‌های پزشکی را به حداکثر برساند. همچنین، با پیشرفت روش‌های رمزگذاری داده‌ها و افزایش امنیت اطلاعات بیماران، امکان استفاده گسترده‌تر از این فناوری فراهم خواهد شد.

نتیجه‌گیری

استفاده از یادگیری ماشینی برای تحلیل توالی‌های گیرنده‌های سلول‌های B  وT، افق‌های جدیدی را در تشخیص بیماری‌ها گشوده است. این روش‌ها می‌توانند به تشخیص زودهنگام و دقیق بیماری‌ها کمک کرده و در نهایت به بهبود کیفیت زندگی بیماران منجر شوند. با این حال، برای بهره‌برداری کامل از این فناوری‌ها، نیاز به تحقیقات بیشتر و رفع چالش‌های موجود است.

پایان مطلب./