هوش مصنوعی در زیست شناسی RNA و نانوتکنولوژی: از پیش بینی ساختار تا طراحی دارو و تشخیص بیماری

این مرور تحولی را که هوش مصنوعی به زیست شناسی RNA آورده است مورد بررسی قرار می دهد. هدف آن ارائه یک نمای سیستماتیک از کاربردهای هوش مصنوعی در رمزگشایی ساختار RNA، تسریع کشف داروهای هدف گیرنده RNA و پیشبرد تشخیص های مبتنی بر RNA است. این مقاله نشان می دهد که چگونه روش های یادگیری ماشین از جمله معماری هایی مانند RNNs، CNNs و Transformers به رفع شکاف های مداوم در بیوانفورماتیک کمک می کنند. یادگیری ماشین به غلبه بر برخی از چالش های اصلی در مدل سازی RNA و ساختارهای پویای آن کمک کرده است. در حوزه کشف دارو، هوش مصنوعی به یک موتور اصلی برای یکپارچه سازی کشف هدف، غربالگری مجازی و طراحی منطقی مولکول های کوچک و درمان های RNA تبدیل شده است. همگرایی هوش مصنوعی و نانوتکنولوژی برای سیستم های پیشرفته رسانش دارو نیز مورد بحث قرار گرفته است. در تشخیص تاثیر به همان اندازه قابل توجه است. هوش مصنوعی زیرتیپ بندی دقیق سرطان و استخراج زیست نشانگرهای قوی RNA را ممکن ساخته است. چالش ها به ویژه در پیش بینی دقیق ساختار RNA همچنان نیاز به توجه دارند، اما یک رویکرد جامع و یکپارچه برای جمع آوری داده ها ممکن است راه حلی برای غلبه بر آنها فراهم کند. استفاده یکپارچه از هوش مصنوعی و زیست شناسی RNA بدون شک توسعه درمان شخصی شده را تسهیل خواهد کرد.

کلیدواژه ها:

هوش مصنوعی ، نانوتکنولوژی ، RNA ، پیش بینی ، ساختار ، درمان های هدف گیرنده RNA ، تشخیص بیماری