🔎بیایید باهم این مقاله را که در مجله معتبر Nature چاپ شده است را بررسی کنیم:
📌چون حجم داده های علوم زیستی و پزشکی بسیار بزرگ شده است، دیگر هیچ انسانی قادر نیست به تنهایی از آن سر در بیاورد. یادگیری ماشین مثل یک «ذهن کمکی» است که به ما کمک میکند در این داده ها الگو پیدا کنی.
⏺تشخیص بیماریها
مدلهای ML میتوانند تصاویر پزشکی (مثل MRI) را تحلیل کنند و تومورها یا علائم بیماری را بهتر از پزشک ببینند.⏺کشف دارو
یا از الگوی ژنها بفهمند که یک بیماری ژنتیکی خاص هست یا نه.
طراحی و شبیهسازی مولکولهای دارویی جدید بدون اینکه لازم باشد همه را در آزمایشگاه بسازی.⏺درک بهتر از سلول
پیشبینی کاندیدهای موفق دارویی بین میلیونها ترکیب ممکن.
دادههای تکسلولی (single-cell sequencing) بسیار بزرگ و پیچیدهاند.⏺ پیشبینی ساختار پروتئین
ماشین لرنینگ کمک میکند بفهمیم هر سلول چه حالتی دارد و چطور تغییر میکند.
آلفافولد(Alpha Fold) از ML برای پیشبینی سهبعدی پروتئینها استفاده کرد و ساختارهایی را حل کرد که دانشمندان سالها نتوانسته بودند.⏺درک شبکههای زیستی
روابط ژنها، پروتئینها و مسیرهای زیستی بسیار پیچیدهاند.
یادگیری ماشین به کشف این شبکهها کمک میکند.
✍️حرف آخر و تلنگر نویسندگان:
یادگیری ماشین (Machine Learning) دارد به یک ابزار پایه ای برای علوم زیستی و پزشکی مدرن تبدیل میشود.
مثل این است که در گذشته ریاضی یا میکروسکوپ ضروری بودند. امروز یادگیری ماشین همانقدر ضروری است.✔️
🔗لینک ثبت نام
🧬در کانالهای انجمن علمی زیست شناسی و آکادمی زیست اومیکس با ما همراه باشید…
| @Biology_Network |
| @BioOmics_Academy |