در سال ۲۰۰۳، پروژه ژنوم انسان توانست با هزینهای نزدیک به 3 میلیارد دلار، نقشه کامل ژنوم انسان را منتشر کند. اما امروز با روشهای نسل جدید تعیین توالی (NGS)، همین کار را میتوان با کمتر از ۳۰۰ دلار انجام داد!
این پیشرفت، راه را برای پروفایلینگ ژنتیکی بیماران باز کرده، تا بر اساس DNA آنها، بیماریها زودتر و دقیقتر تشخیص داده شود و درمانهای مناسبتری ارائه گردد.
نقش حیاتی هوش مصنوعی در تحلیل دادههای ژنومی
با آزمایش WGS (توالییابی کل ژنوم)، حدود 200 گیگابایت داده خام از هر فرد تولید میشود. هوش مصنوعی این دادههای عظیم را تحلیل میکند و الگوهای مخفی را کشف مینماید؛ از تطبیق ژنوتیپ با فنوتیپ گرفته تا پیشبینی واکنش به داروها.
تکنیکهای رایج شامل:
– یادگیری ماشین (ML)
– یادگیری عمیق (DL)
این الگوریتمها میتوانند دقیقتر از انسانها، مسیر درمانی مناسب را پیشنهاد دهند.
درمانهای هدفمند و شخصیسازیشده
با ادغام ژنومیکس و AI، داروها و درمانها دیگر عمومی نیستند، بلکه برای هر فرد «شخصیسازی» میشوند. مثلاً:
داروی کاربامازپین (ضد تشنج) در بیماران چینی با آلل HLA-B1502 میتواند باعث سندرم استیون-جانسون شود. اما با تحلیل ژنتیکی و استفاده از AI میتوان قبل از تجویز این خطر را پیشبینی و از آن جلوگیری کرد.
مثال موفق دیگر، داروهای تراستوزوماب و T-DM1 برای درمان هدفمند سرطان پستان HER2+ است که بقای بیماران را تا 90% افزایش دادهاند.
🔸مزایای اقتصادی و کاهش هزینهها
هوش مصنوعی میتواند از تجویز داروهای بیاثر و بستریهای مجدد غیرضروری جلوگیری کند. برخی مطالعات نشان میدهند که تا 34% از هزینههای درمانی را میتوان کاهش داد.
چالشهای اخلاقی و فنی
با وجود همه مزایا، چالشهایی نیز وجود دارد:
– سوگیری الگوریتمها بر اساس نژاد یا جنسیت
– عدم شفافیت تصمیمات AI
– حفظ حریم خصوصی دادههای ژنتیکی
بنابراین، چارچوبهای نظارتی و قوانین محافظتی باید همگام با فناوری رشد یابند.
نگاهی به آینده
در آینده نزدیک، انتظار میرود:
– هزینه توالییابی ژنوم به زیر ۱۰۰ دلار برسد.
– هوش مصنوعی به بخشی استاندارد از سیستمهای سلامت تبدیل شود.
– پزشکان و متخصصان به استفاده از این ابزارهای هوشمند آموزش ببینند.
پزشکی فردمحور فقط یک مد نیست، بلکه آیندهای قطعی است. با استفاده هوشمندانه از ژنومیکس و AI، میتوانیم زندگیهایی نجات دهیم، هزینهها را کاهش دهیم، و درمانهایی مؤثرتر ارائه کنیم.
گروه مطالعاتی taskin news 🧠📚
Telegram: @taskinhospital
Instagram: taskin_hospital