کاربرد هوش مصنوعی در پیش بینی اثر بخشی و ایمنی ژن درمانی

ژن درمانی به عنوان یکی از راهبردهای نوین و تحول آفرین در پزشکی معاصر، امکان مداخله مستقیم در سطح ژنتیکی برای درمان بیماری های ارثی، اختلالات متابولیک، سرطان ها و برخی بیماری های صعب العلاج را فراهم کرده است. با وجود پیشرفت های قابل توجه در فناوری های انتقال ژن و ویرایش ژنومی، چالش های اساسی در زمینه پیش بینی میزان اثربخشی درمان، بروز پیامدهای ناخواسته، ناهمگونی پاسخ بیماران و خطرات ایمنی همچنان مانعی جدی بر سر راه توسعه بالینی گسترده ژن درمانی به شمار می رود. پیچیدگی تعاملات ژنتیکی، تفاوت های فردی در ساختار ژنوم، شرایط محیطی و پاسخ های ایمنی بدن سبب شده است که ارزیابی دقیق نتایج ژن درمانی پیش از اجرای درمان با عدم قطعیت های فراوان همراه باشد.در این راستا، هوش مصنوعی به عنوان یک رویکرد داده محور پیشرفته، ظرفیت بالایی برای تحلیل هم زمان داده های چندلایه شامل اطلاعات ژنومی، ترنسکریپتومی، پروتئومی و داده های بالینی فراهم کرده است. الگوریتم های یادگیری ماشین و یادگیری ژرف با توانایی شناسایی الگوهای پنهان و روابط غیرخطی پیچیده، می توانند نقش موثری در پیش بینی اثربخشی ژن درمانی و ارزیابی ریسک های ایمنی آن ایفا کنند. این مدل ها قادرند با بهره گیری از داده های تجربی و بالینی پیشین، پاسخ های احتمالی بیماران به درمان های ژنی مختلف را شبیه سازی کرده و احتمال بروز عوارض جانبی، سمیت سلولی یا واکنش های ایمنی شدید را پیش از مداخله واقعی برآورد نمایند.پژوهش حاضر با تمرکز بر کاربرد هوش مصنوعی در ژن درمانی، به بررسی نقش مدل های پیش بینی هوشمند در بهینه سازی طراحی ناقل های ژنی، انتخاب اهداف ژنتیکی مناسب و شخصی سازی راهبردهای درمانی می پردازد. یافته های مطالعات اخیر نشان می دهد که استفاده از سامانه های مبتنی بر هوش مصنوعی می تواند دقت تصمیم گیری های درمانی را افزایش داده، هزینه ها و زمان آزمایش های بالینی را کاهش دهد و ایمنی کلی فرآیند ژن درمانی را بهبود بخشد. علاوه بر این، هوش مصنوعی با فراهم سازی امکان پایش مستمر پاسخ درمانی و تحلیل داده های پس از درمان، نقش مهمی در مدیریت ریسک و ارتقای کیفیت مراقبت های درمانی ایفا می کند.در مجموع، ادغام هوش مصنوعی با ژن درمانی زمینه ساز گذار از رویکردهای تجربی و آزمون وخطا به سمت درمان های دقیق، پیش بینی پذیر و ایمن تر است.

کلیدواژه ها:

هوش مصنوعی ، ژن درمانی ، پیش بینی اثربخشی ، ایمنی درمان ، یادگیری ماشین ، یادگیری ژرف ، پزشکی دقیق