هوش مصنوعی در زیست شناسی

هوش مصنوعی (AI) به طور فزاینده­ای در زیست­ شناسی و زیست پزشکی به کار گرفته شده است و روش­هایی مانند ماشین لرنینگ (ML) و دیپ لرنینگ (DL)  را در برمی‌گیرد.

فناوری‌های هوش مصنوعی، علوم زیستی را متحول کرده است. در اینجا برخی از کاربردهای کلیدی هوش مصنوعی در علوم زیستی آورده شده است:

1. ژنومیکیس و ترانسکریپتومیکس: الگوریتم‌های ML برای تجزیه و تحلیل توالی­های DNA و RNA، تعیین عملکرد ژن­ها و تخمین مکان ژن­های کد کننده پروتئین استفاده می­شوند.
2. پروتئومیکس: الگوریتم‌های ML و شبکه عصبی (NN/Neural Networks) برای مطالعه ساختارهای ثانویه پروتئین­ها، الگوهای تاشدگی پروتئین (Protein folding)، عملکرد پروتئین­ها، تجزیه و تحلیل داده‌های طیف سنجی جرمی پروتئین­ها (MS)، تشخیص بیومارکرهای سرطان و پیش بینی برهمکنش‌های پروتئین-پروتئین کمک می­کنند.
3. زیست­شناسی سامانه­ای (Systems Biology): ML از داده‌های مولتی­اُمیکیس، مانند توالی‌یابی DNA، توالی‌یابی RNA و داده­های طیف سنجی جرمی (MS) برای ساخت مدل­هایی استفاده می­کند که برهمکنش­ها و شبکه­های مولکولی را پیش­بینی می­کند. این مدل‌ها به درک پاسخ‌های بافت و ارگانیسم در سطح مولکولی کمک می­کنند.
4. شناسایی مکانیسم، پیش‌بینی و درمان بیماری‌ها: الگوریتم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی در تشخیص مکانیسم‌های بیماری، پیش‌بینی آن­ها و همچنین درمان آن­ها نقش حیاتی دارند. به عنوان مثال، مدل‌های پیش‌بینی به شناسایی تعاملات میکروبیوم-میزبان و فنوتیپ‌های بیماری کمک می‌کنند.