|
|
|
|
|
 |
جستجو در مقالات منتشر شده |
 |
|
1 نتیجه برای قاسمی مقدم
مرتضی اکبری، سعید صدیق اعتقاد، علی بهادری، حسین قاسمی مقدم، مجتبی ضیائی،
دوره 25، شماره 1 - ( بهار 1404 )
چکیده
ایمونوتراپی یکی از روشهای نوین و مؤثر در درمان سرطان است که با فعالسازی سیستم ایمنی بدن، سلولهای سرطانی را هدف قرار میدهد. با وجود اثربخشی قابل توجه، این روش با چالشهایی مانند انتخاب دقیق بیماران، تعیین اهداف درمانی مناسب، و کاهش عوارض جانبی همراه است.
هوش مصنوعی (AI)با توان پردازش دادههای ژنومی، پروتئینی و بالینی، نقش مهمی در بهینهسازی ایمونوتراپی ایفا میکند. الگوریتمهای یادگیری ماشین و یادگیری عمیق میتوانند بیماران پاسخدهنده به درمان را با دقت بالا شناسایی کنند. این شناسایی هدفمند، امکان طراحی درمانهای شخصیسازیشده و اجتناب از درمانهای غیرضروری را فراهم میسازد.
از دیگر کاربردهای مهم هوش مصنوعی، پیشبینی پاسخ به مهارکنندههای نقاط کنترل ایمنی مانندPD-1 وCTLA-4 است. مدلهای AI با ترکیب اطلاعات تصویربرداری پزشکی و دادههای ژنتیکی میتوانند موفقیت درمان را پیشبینی کرده و هزینهها را کاهش دهند. همچنین، در طراحی داروهای جدید و پیشبینی عوارض جانبی، نقش مؤثری دارد. همچنین، هوش مصنوعی در طراحی داروهای ایمونوتراپی نقش مهمی دارد. الگوریتمها میتوانند ساختارهای مولکولی جدید را شبیهسازی کرده و اثربخشی آنها را پیشبینی کنند، که زمان و هزینه توسعه دارو را کاهش میدهد. علاوه بر این،AI در شناسایی و مدیریت عوارض جانبی به کار میرود و ایمنی درمان را بهبود میبخشد.
با این حال، استفاده از هوش مصنوعی با محدودیتهایی همراه است. نیاز به دادههای باکیفیت، چالشهای تفسیرپذیری الگوریتمها و نگرانیهای اخلاقی در مورد حریم خصوصی بیماران، وآسیبهای روانی ناشی از افزایش آزمایشات تشخیصی و مسئولیتهای قانونی در صورت بروز خطا از جمله این موانع هستند. این مقاله نتیجه میگیرد که با توسعه زیرساختهای دادهای و الگوریتمهای پیشرفته، میتوان از ظرفیت کامل هوش مصنوعی در ارتقای ایمونوتراپی بهرهبرداری کرد. این همافزایی، گامی مهم بهسوی پزشکی دقیق و آیندهای روشن در درمان سرطان خواهد بود.
|
|
|
|
|
|
|
|
|
.png)
.png){kind=small}
