شهرستان
:علی اصغر اسدی- هوش مصنوعی در زمینهی کشف دارو توانسته مسیر سنتی و طولانی تولید دارو را بسیار سادهتر و سریعتر کند. در گذشته ساخت یک دارو جدید بیش از ده سال زمان و هزینهی زیادی نیاز داشت، اما اکنون با کمک هوش مصنوعی میتوان دادههای گستردهی زیستی و شیمیایی را بررسی کرد و الگوهای پنهان میان ساختار و عملکرد مواد را پیدا کرد. این فناوری قادر است پیشبینی کند یک دارو چه اثری دارد، چطور در بدن جذب و دفع میشود، چه میزان سمیت دارد و به کدام بخشهای بدن متصل میشود. همچنین روشهای مختلفی وجود دارد: برخی مدلها بدون نیاز به برچسبگذاری دادهها میتوانند دستهبندی و الگوهای جدید کشف کنند، برخی دیگر با تعریف معیارهای پاداش بهصورت مرحلهبهمرحله داروهای تازه طراحی میکنند، و مدلهای تولیدکننده میتوانند مولکولهای جدید با ویژگیهای دلخواه بسازند. پیشرفت در پیشبینی شکل سهبعدی پروتئینها نیز کمک کرده تا تعامل دقیق دارو با هدف زیستی بهتر درک شود. علاوه بر این، میتوان داروها را طوری طراحی کرد که چند ویژگی مهم مثل اثربخشی، ایمنی، و قابلیت حل شدن در بدن را همزمان داشته باشند. حتی امکان استفاده دوباره از داروهای موجود برای بیماریهای جدید فراهم شده است. روند کار معمولاً شامل تعریف مسئله، جمعآوری و پاکسازی داده، انتخاب روش مناسب برای نمایش اطلاعات، آموزش و ارزیابی مدل، طراحی دارو و آزمایش عملی است. نمونههای واقعی نشان دادهاند که این روشها توانستهاند داروهای ضدباکتری تازه بسازند، سمیت کبدی را کاهش دهند و داروهای قدیمی را برای بیماریهای نادر دوباره به کار گیرند. البته چالشهایی مانند کیفیت دادهها، هزینههای محاسباتی، نیاز به شفافیت مدلها و قوانین سختگیرانه همچنان وجود دارد. از نظر اخلاقی نیز باید به حفظ حریم خصوصی بیماران، جلوگیری از تبعیض و دسترسی عادلانه به درمانها توجه شود. در آینده مدلهای پیشرفتهتر که متنهای علمی، دادههای ژنتیکی و تصاویر را همزمان تحلیل میکنند، همکاری میان مراکز پژوهشی بدون نیاز به تبادل مستقیم داده، و ترکیب شبیهسازیهای فیزیکی با یادگیری ماشینی میتوانند سرعت و دقت کشف دارو را بیشتر کنند. در نهایت، اگر دادههای باکیفیت، مدلهای شفاف و آزمایشهای دقیق فراهم شوند، هوش مصنوعی میتواند درمانهای ایمن، مؤثر و قابل اعتماد را برای انسانها به ارمغان بیاورد. کارشناس تکنولوژی نرم افزار کامپیوتر