مروری بر روش های یادگیری ماشین برای پیش بینی پاسخ دارویی بیمار پیشرفت ها و چالش ها

پاسخ بیماران به داروها تحت تاثیر عوامل متعددی از جمله ویژگی های ژنتیکی، مولکولی، بالینی و محیطی قرار دارد و همین موضوع یکی از چالش های اساسی در پزشکی و داروسازی مدرن محسوب می شود. پیشرفت های اخیر در یادگیری ماشین امکان تحلیل حجم عظیمی از داده های زیستی و بالینی را فراهم کرده و زمینه پیش بینی دقیق تر پاسخ دارویی در سطح فردی را ایجاد کرده است. الگوریتم های مختلف یادگیری ماشین از جمله روش های نظارت شده، یادگیری عمیق و مدل های مبتنی بر شبکه، در تحلیل داده های چندلایه مانند داده های ژنومی، ترنسکریپتومی، پروتئومیک و داده های بالینی به کار گرفته شده اند. این رویکردها می توانند الگوهای پیچیده مرتبط با اثربخشی دارو، مقاومت دارویی و بروز عوارض جانبی را شناسایی کنند و نقش مهمی در توسعه پزشکی دقیق و درمان های شخصی سازی شده ایفا نمایند. با وجود پیشرفت های قابل توجه، چالش هایی مانند ناهمگنی داده ها، محدودیت حجم داده های باکیفیت، مسائل مربوط به تفسیرپذیری مدل ها و قابلیت تعمیم نتایج در جمعیت های مختلف همچنان وجود دارد. درک بهتر این چالش ها و توسعه روش های محاسباتی پیشرفته می تواند به بهبود پیش بینی پاسخ دارویی و بهینه سازی راهبردهای درمانی در آینده کمک کند.

کلیدواژه ها:

یادگیری ماشین ، پیش بینی پاسخ دارویی ، پزشکی دقیق ، داده های چندامیک ، یادگیری عمیق ، داروسازی محاسباتی