Detección de enfermedades genéticas mediante ML
En este artículo, revisamos la historia del desarrollo y la aparición de enfermedades genéticas, ya que el tratamiento y el diagnóstico adecuados son ahora un tema importante que se puede abordar con éxito con las tecnologías de ML. La principal razón para buscar nuevos enfoques diagnósticos es que si el problema se reconoce a tiempo, las posibilidades de supervivencia del paciente se multiplicarán.
Las tecnologías de inteligencia artificial están explorando activamente el campo y ofrecen una amplia gama de enfoques para modelar el proceso de modificación del genoma. Pero estos no son 100% ciertos porque el modelo funciona dentro de los límites de la hipótesis. Ahora veremos algunos de los problemas que los científicos están tratando de superar al hacer prototipos genéticos.
La principal dificultad para detectar enfermedades genéticas radica en la naturaleza multivariante de los posibles cambios y la necesidad de recopilar y analizar innumerables bloques de datos. Por lo tanto, se necesita mucho dinero para que la investigación reproduzca todos los cambios posibles, recopile y analice los resultados. Aquí, los científicos de ML como Serokell.io puede ayudar con el modelado.
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Origen
El hombre comenzó a aprender sobre genética en el siglo XIX. Mendel sugirió que las enfermedades genéticas se heredan.
No nos hemos desarrollado mal en esta área en los últimos años. Hemos aprendido a entender el genoma, podemos descifrarlo e incluso modificarlo. La información genética se almacena en el ADN e incluye toda la información sobre nosotros. Necesitamos entender el problema, depende de nuestra existencia.
Dificultades para resolver el problema.
los ADN Un hilo es un sistema complejo de mil millones de piezas separadas. El proceso de obtención es muy difícil. La inteligencia artificial explora un área determinada y luego calcula los datos en función de sus algoritmos, pero después del análisis y las pruebas, se descubre que el material es inexacto.
Por lo tanto, se ha inventado otro método que funciona con la molécula como un todo.
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Peligros y riesgos
Al obtener todos los datos sobre una hebra de ADN, aún es necesario investigar mutaciones por varias razones, como problemas ambientales. Los seres humanos nacen con un conjunto de ciertas variaciones genéticas y las mutaciones peligrosas, como el cáncer, absorben muchas mutaciones diferentes. Por lo tanto, es importante encontrar el método adecuado para detectar enfermedades genéticas.
Los investigadores ya han podido predecir algunos de ellos resolviendo un problema matemático complejo al modelar una respuesta a 100 000 cambios diferentes. Sin embargo, en la mayoría de los experimentos, no es suficiente para garantizar resultados representativos. Otro ejemplo donde se necesitan tecnologías ML para un mayor desarrollo describe el trabajo de un material artificial basado en nanoescala integrado en el cuerpo humano.
Cuando su punta dorada toca el electrodo, su grupo funcional convierte la luz en corriente eléctrica. Esta es la primera vez que se utiliza un líder orgánico flexible para resolver un problema real que podría mejorar la calidad de vida en todo el mundo. Esta red de materiales orgánicos e inorgánicos es un sistema biorobótico completamente funcional que potencialmente puede implantarse en cualquier tejido u órgano". Los investigadores han demostrado que la combinación de componentes orgánicos e inorgánicos es particularmente fuerte para indicar cambios en humanos, como mutaciones, así como la aparición de nuevas enfermedades, se requiere una amplia experimentación.
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Investigación costosa
Actualmente, los diagnósticos cuestan miles de dólares, por lo que solo las personas adineradas pueden pagar este estudio. Esperemos que la inteligencia artificial pueda hacer tal investigación, entonces varios virus y alergias serán detectables desde una edad temprana.
Indicadores precisos
Los indicadores exactos que te ayudan a encontrar la raíz del problema, así como a identificar el estado biológico, se denominan biomarcadores y se dividen en tres tipos para trabajar con la mayor precisión posible en tu organismo. Si queremos rastrear una patología, como un tumor canceroso, a nivel de ADN, necesitaremos uno molecular. Si necesitamos ver el problema en una radiografía, necesitamos imágenes. Los biomarcadores utilizados en la práctica médica deben tener parámetros y clasificaciones estrictos para no dañar a una persona que ya está enferma. Se utilizan para el seguimiento de enfermedades como:
- Cáncer
- enfermedad de alzheimer
- enfermedad de Parkinson
- Demencia
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Puede utilizar este método para determinar la predisposición. El aprendizaje automático es una tecnología clave en el análisis de datos genéticos. Permite la agrupación de pacientes con estructuras de ADN similares y ayuda en el diagnóstico precoz de la enfermedad cuando el fenómeno aún está en pañales. Y, por supuesto, ayuda a reducir el tiempo de diagnóstico.
El futuro del aprendizaje automático
En el campo de la genética, es difícil diagnosticar la salud humana. ML enfatiza la prueba más rápida de hipótesis por un lado, y el grupo de pacientes que pueden clasificarse como en riesgo al comienzo de la enfermedad por el otro. Trabajar con una base de datos de datos médicos agrupados permitirá a los científicos de biotecnología llevar el diagnóstico a un nuevo nivel. Se puede mencionar el cribado mamográfico para ilustrar algunos ejemplos prácticos.
- los diagnostico de cancer se puede predecir en una etapa temprana con el uso de ML basado en datos agrupados de muchos pacientes con diagnósticos similares.
- La secuencia de mutaciones genéticas se puede predecir con mayor precisión para el futuro hijo si el científico puede agregar datos sobre los padres y usar algoritmos ML para desarrollar el modelo.
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Resultado
Las tecnologías de ML integradas en la medicina mejoran la eficiencia de la investigación y el diagnóstico en salud. Incluye resultados de verificación rápida y destaca pacientes en riesgo. Si la enfermedad se detecta a tiempo, se pueden salvar muchas vidas.
Los científicos creen que cuanto antes alcancemos una solución objetiva a un problema, cuanto más preciso sea el diagnóstico, más vidas se pueden salvar de una enfermedad grave. Si hay algunos casos en los que el Ayuda de los científicos de ML si es necesario, puede ponerse en contacto con los expertos. La inteligencia artificial, donde el software creado por máquinas puede aprender de forma autónoma al experimentar el mundo, crea un valor tremendo tanto para los expertos médicos como para la paciencia.
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