مرور نقادانه نوآوری های هوش مصنوعی در پیش بینی سمیت و مراقبت های شخصی سازی شده

مقدمه: سم شناسی پیش بینانه با بهره گیری از هوش مصنوعی (Artificial Intelligence, AI) به عنوان یک رویکرد نوین، امکان ارزیابی سریع، دقیق و مقرون به صرفه سمیت مواد شیمیایی، داروها و آلاینده های محیطی را فراهم کرده است. این حوزه با کاهش وابستگی به آزمون های سنتی آزمایشگاهی و حیوانی، نقش مهمی در توسعه دارو، پزشکی شخصی سازی شده و ارتقای سلامت محیطی ایفا می کند. هدف از این مطالعه، مرور نقادانه پیشرفت های اخیر در کاربردهای هوش مصنوعی در سم شناسی پیش بینانه و بررسی فرصت ها و چالش های موجود در این زمینه است. روش کار: این مرور نقادانه روایی با جستجوی سیستماتیک در پایگاه های علمی PubMed، Scopus، ScienceDirect و Google Scholar انجام شد. کلیدواژه هایی نظیر 'Artificial Intelligence، 'Predictive Toxicology' و 'Personalized Medicine' برای شناسایی مقالات مرتبط استفاده شدند. مقالات بر اساس معیارهای ورود (تمرکز بر روش های یادگیری ماشین، انتشار از ۲۰۰۰ به بعد، دسترسی به متن کامل) و خروج (مقالات غیرمرتبط یا فاقد داده های تجربی) انتخاب و به صورت انتقادی بررسی شدند. یافته ها: الگوریتم های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق، مدل های پیش بینانه مانند QSAR، سم ژن شناسی و مدل سازی مولکولی را تقویت کرده اند. این فناوری ها دقت پیش بینی سمیت را افزایش داده، غربالگری ترکیبات را تسریع کرده و نیاز به آزمایش های حیوانی را کاهش داده اند. در پزشکی شخصی، AI با تحلیل پروفایل های ژنتیکی، سمیت داروها را پیش بینی و دوزهای درمانی را بهینه می کند. در سلامت محیطی، داده های حسگرهای پوشیدنی برای پایش اثرات آلاینده ها تحلیل می شوند. چالش هایی مانند کمبود داده های باکیفیت، تفسیرپذیری محدود مدل ها و موانع نظارتی همچنان وجود دارند. نتیجه گیری: هوش مصنوعی ظرفیت بالایی برای تحول سم شناسی پیش بینانه و ارتقای ایمنی انسان و محیط زیست دارد. استانداردسازی داده ها، توسعه مدل های هوش مصنوعی قابل توضیح و تدوین چارچوب های نظارتی کارآمد، برای بهره برداری کامل از این فناوری ضروری است. جهت گیری های آینده شامل پایش بلادرنگ سمیت و ادغام هوش مصنوعی با فناوری های نوظهور مانند CRISPR خواهد بود. این رویکردها می توانند به تصمیم گیری دقیق تر، کاهش عدم قطعیت در ارزیابی ریسک و تسریع گذار به سم شناسی پیشگیرانه و شخصی سازی شده منجر شوند.

کلیدواژه ها:

Artificial Intelligence ، Toxicity Prediction ، Personalized Medicine ، Machine Learning ، Toxicogenomics ، Molecular Modeling ، هوش مصنوعی ، پیش بینی سمیت ، پزشکی شخصی سازی شده ، یادگیری ماشین ، سم ژن شناسی ، مدل سازی مولکولی