د AI انټي بیوټیکونه: څنګه د مصنوعي استخباراتو الګوریتمونه د انټي بیوټیک نوي ډولونه پیژني

• لیکونکی:
• د لیکوال نوم

  Quantumrun وړاندوینه
• د اپریل په 19، 2022

د بصیرت لنډیز

د انټي بیوټیکونو موندلو لپاره د نویو پروسو سپړنه، لکه د مصنوعي استخباراتو (AI) شاملول، د خورا مقاومت لرونکي باکتریا سره د مبارزې لپاره دروازې پرانیزي. دا څیړنه د ملیونونو خلکو ژوند ژغورلو څخه د حکومت د پالیسیو په جوړولو او د درملو صنعت په لارښود اغیزه کولو پورې خورا لرې اغیزې لري. اضافي موندنې، لکه د پروټین فولډ کولو حلونه او د کاربن جذبونکي موادو پراختیا، د روغتیا پاملرنې، د اقلیم بدلون کمولو، او د انرژۍ تولید او ذخیره کولو باندې د پام وړ اغیزو لپاره چمتو شوي.

د AI انټي بیوټیک شرایط

څیړونکو د میساچوسټس ټیکنالوژۍ انسټیټیوټ (MIT) کې د AI ماډلونه کارولي (2020) یو انټي بیوټیک پیژندلی چې کولی شي ډیری باکتریاوې وژني. په جدي توګه، دا درمل (Halicin) کولی شي د باکتریا فشارونه ووژني چې د انټي بیوټیکونو په وړاندې مقاومت لري. د AI ماډلونو په کارولو سره ، انټي بیوټیکونه یوازې د مطلوب مالیکول ملکیتونو په ګوته کولو سره پیژندل کیدی شي ، د بې شمیره ازموینو او ازموینو پیل کولو په پرتله چې کولی شي د پایلې وړاندې کولو او د پام وړ لګښت کې کلونه وخت ونیسي. د MIT څیړونکو د کمپیوټر ماډل کارولی چې په ورځو کې د سل ملیون څخه ډیر کیمیاوي مرکبات سکرین کولو توان لري. ماډل د احتمالي انټي بیوټیکونو غوره کولو لپاره ډیزاین شوی چې د مختلف میکانیزمونو په کارولو سره باکتریا وژني د نورو درملو درملنې لخوا کارول شوي. 

د متحده ایالاتو میشته ټیکنالوژۍ شرکت IBM د AI سیسټم هم رامینځته کړی چې کولی شي په ورځو کې نوي انټي بیوټیک ډیزاین کړي او د نورو شرایطو لکه COVID-19 وبا لپاره نوي درملنې رامینځته کولو کې مرسته وکړي. د شرکت سیسټم په تولیدي ماډل تکیه کوي، څیړونکي د پیپټایډ مالیکولونو لوی ډیټابیس سره AI الګوریتم چمتو کوي. د AI الګوریتم ډیټابیس د نمونو تحلیل کولو لپاره کاروي او بیا د مالیکولونو او د دوی ملکیتونو ترمینځ اړیکه محاسبه کوي.

که چیرې یو ځانګړی مالیکول وموندل شي چې یو ځانګړی جوړښت یا ترکیب لري، دا یو ځانګړی فعالیت ترسره کوي، کوم چې سیسټم ته اجازه ورکوي چې د مالیکول ډیزاین اساسي اصول زده کړي. څیړونکي کولی شي د AI سیسټم ته ووایی چې دا نوی مالیکول څه ډول ملکیتونه غواړي، او د دې پیرامیټونو په کارولو سره، بیا نوي مالیکولونه ډیزاین کړي چې دا پیرامیټرونه پوره کړي، چې بیا په موږکانو باندې ازموینه کیدی شي. د AI سیسټم ډیزاین شوی ترڅو په څو ورځو کې تر 100 ملیون کیمیاوي مرکبات سکین کړي او احتمالي انټي بیوټیکونه وپیژني.

ګډوډي اغیزې

د نوي انټي بیوټیکونو کشف د یوې پروسې له لارې چې ساینس پوهان یې سپړنه کوي د انټي بیوټیک مقاومت لرونکي باکتریا پروړاندې مبارزه کې د امید یو څراغ څرګندوي. دا پروسه نه یوازې د انټي بیوټیکونو پیژندلو ته اجازه ورکوي چې کولی شي خورا مقاومت لرونکي ډولونه په نښه کړي بلکه د نوي درملو ډیزاین کولو لپاره دروازه هم پرانیزي چې کولی شي د باکتریا سره مبارزه وکړي چې نور د پیژندل شوي انټي بیوټیک لخوا اغیزمن نشي. لکه څنګه چې موږ د انټي بیوټیک څخه وروسته دورې ته ننوځو ، چیرې چې موجود انټي بیوټیکونه د نباتاتو ، حیواناتو او انسانانو په درملنه کې د ډیر کارونې له امله خپل تاثیر له لاسه ورکوي ، دا څیړنه تر بل هر وخت ډیره مهمه ده. 

د ملګرو ملتونو د یوه راپور له مخې، د انټي بیوټیکونو کمښت یوه جدي اندیښنه ده، چې په کال کې د 700,000 مړینې لامل کیږي. اټکل کیږي چې دا شمیره به تر 10 پورې 2050 ملیون ته د خطر سره مخ شي که چیرې دا رجحان دوام ومومي. د نوي انټي بیوټیکونو کشف او رامینځته کولو وړتیا یوازې یو ساینسي پرمختګ نه دی؛ دا یو ژوندی کرښه ده چې کولی شي په راتلونکي کې د ملیونونو ژوند وژغوري. د حکومتونو لپاره، دا په دې برخه کې د څیړنې او پراختیا مالتړ اهمیت په ګوته کوي، او همدارنګه د موجوده انټي بیوټیکونو د زیات استعمال تنظیم کولو لپاره د پالیسیو پلي کول. 

د نوي انټي بیوټیکونو پراختیا ممکن د عام انتاناتو لپاره خورا مؤثره درملنې لامل شي ، د اختلاطاتو او مړینې خطر کموي. د درملو صنعت کې شرکتونه ممکن پدې څیړنه کې پانګوونې ته اړتیا ولري ، د درملو راتلونکي رامینځته کولو لپاره د دې وړتیا پیژني. ښوونیز بنسټونه هم اړتیا لري چې په دې برخه کې د راتلونکي نسل ساینس پوهانو روزنې باندې تمرکز وکړي، ډاډ ترلاسه کړي چې دا حرکت دوام لري. 

د AI انټي بیوټیک اغیزې

د AI انټي بیوټیک پراخه اغیزې کېدای شي پدې کې شامل وي:  

• د درملو غوښتنلیکونه د پخوانیو نه درملنې وړ ناروغیو درملنې لپاره نوي درملنې او درمل رامینځته کوي ، چې د اوږد عمر اوږدوالي او د اوږدمهاله او حاد شرایطو ناروغانو لپاره د ژوند کیفیت ښه کولو لامل کیږي.
• د پروټین فولډ کولو د لسیزو اوږدې ستونزې لپاره ممکنه حلونه موندل شوي، د بیولوژیکي پروسو ژوره پوهه او د الزایمر او پارکینسن په څیر ناروغیو لپاره د درملنې پراختیا ګړندۍ کول.
• د اقلیم د بدلون سره د مبارزې لپاره د کاربن جذبونکي موادو کشف، د شنو خونو ګازونو په اخراج کې کمښت کې مرسته کوي او د نړیوالې تودوخې اغیزې کمولو لپاره د نړیوالو هڅو ملاتړ کوي.
• د موادو کشف چې د انرژي تولید او ذخیره کولو پرمختګ لپاره کارول کیدی شي ، د انرژي موثریت لوړ کړي او په غیر نوي کیدونکي سرچینو باندې انحصار کم کړي.
• حکومتونه په کرنه او روغتیا پاملرنې کې د انټي بیوټیک کارولو په اړه سخت مقررات پلي کوي چې د موجوده انټي بیوټیکونو مؤثریت ساتلو لپاره خورا کنټرول او مسؤل چلند رامینځته کوي.
• د انټي بیوټیک مقاومت پورې اړوند څیړنو کې د پانګونې زیاتوالی ، د ساینس پوهانو ، روغتیا پاملرنې متخصصینو او پالیسي جوړونکو ترمینځ همکارۍ ته وده ورکول ، او د نوي طبي ټیکنالوژیو پراختیا هڅول.
• د انټي بیوټیک مقاومت په اړه د پوهاوي لوړولو لپاره د هدف شوي تعلیمي کمپاینونو پراختیا ، د عامه پوهاوي چلند او د مسؤل انټي بیوټیک کارولو ملاتړ لامل کیږي.
• د شخصي درملو په لور د درملو صنعت تمرکز کې بدلون ، د انفرادي جینیکیک میک اپ پوهه ګټه پورته کول ، د نورو مناسب او مؤثره درملنې لامل کیږي.
• په ساختماني او تولید کې د نویو موادو او ټیکنالوژیو ادغام، د انرژۍ اغیزمنو ودانیو او ترانسپورتي سیسټمونو ته لار هواروي، چې د پایښت لرونکي ښاري چاپیریال سره مرسته کوي.
• د ساینسي او روغتیا پاملرنې سکتورونو کې د نوي دندې رولونو او تخصصونو رامینځته کیدل ، د انټي بیوټیک څیړنې ، پروټین فولډ کولو ، او مادي ساینس پورې اړوند برخو کې د ماهرو متخصصینو غوښتنې لامل کیږي.

د غور کولو لپاره پوښتنې

• تاسو څه فکر کوئ چې د نوي انټي بیوټیک تولید لپاره د درملو AI سیسټمونو وړتیا محدودوي ، که کوم وي؟ 
• ایا تاسو باور لرئ چې د AI لخوا پرمخ وړل شوي څیړنې هڅو برخې په توګه کشف شوي کوم نوي انټي بیوټیک باید هغو هیوادونو ته په اسانۍ سره چمتو شي چې ورته څیړنې تولید او ترسره کولو لپاره سرچینې نلري؟