کاربردها و چشم انداز پژوهشی

سرطان به عنوان یکی از پیچیده ترین بیماری های چند عاملی نتیجه برهم کنش شبکه ای از مسیرهای سیگنالینگ سلولی، تغییرات ژنتیکی و اپی ژنتیکی و عوامل محیطی است. درک این پیچیدگی نیازمند ابزارهایی فراتر از روش های کلاسیک آماری و آزمایشگاهی است. در سال های اخیر هوش مصنوعی و به ویژه زیرشاخه های آن شامل یادگیری ماشین به عنوان ابزارهایی قدرتمند برای تحلیل داده های زیستی حجیم و مدلسازی رفتارهای غیر خطی سیستم های سلولی مورد توجه قرار گرفته اند. این مقاله یک مرور نظام مند و تحلیلی بر کاربردهای هوش مصنوعی در تحلیل، شبیه سازی و مدل سازی مسیرهای سلولی دخیل در سرطان ارائه می دهد. مسیرهای سلولی کلیدی مرتبط با سرطان از جمله چرخه سلولی، آپوپتوز، مسیرهای سیگنالینگ و فرآیند گذار اپیتلیال مزانشیمی معرفی و اهمیت آنها در پیشرفت تومور بررسی می گردد. در ادامه نقش الگوریتم های مختلف هوش مصنوعی از جمله شبکه های عصبی مصنوعی، شبکه های عصبی عمیق، شبکه های عصبی گرافی و مدل های احتمالاتی در تحلیل داده های امیکس، پیش بینی پاسخ درمانی و شبیه سازی پویایی مسیرهای سیگنالینگ سلولی مورد بحث قرار می گیرد. در نهایت چشم انداز آینده پژوهش ها در این حوزه شامل ادغام مدل های زیستی مکان محور با الگوریتم های هوش مصنوعی و حرکت به سوی دقت پزشکی ترسیم شده و پیشنهادهایی برای جهت گیری تحقیقات آتی ارائه می گردد. نتایج این مرور نشان می دهد که هوش مصنوعی می تواند نقش کلیدی در ارتقای درک ما از سازوکارهای مولکولی سرطان و توسعه راهبردهای درمانی هوشمند ایفا کند.

کلیدواژه ها:

هوش مصنوعی ، یادگیری ماشین ، سرطان ، مسیرهای سلولی ، شبیه سازی زیستی ، دقت پزشکی