Big Data и Artificial Intelligence
Биотехнология в современной науке
Биотехнологии в современной науке несет огромную пользу. За счет открытия генной инженерии стало возможным выведения новых сортов растений и пород животных, которые принесут пользу сельскому хозяйству.
Изучения биотехнологии связано не только лишь с науками биологического направления. В микроэлектронике разработаны ион-селективные транзисторы на основе полевого эффекта (HpaI).
Биотехнология необходима для повышения нефтеотдачи нефтяных пластов. Наиболее развитым направлением является использование биотехнологии в экологии для очистки промышленных и бытовых сточных вод.
В развитие биотехнологии внесли свой вклад многие другие дисциплины, именно поэтому биотехнологии стоит отнести к комплексной науке.
Еще одной причиной активного изучения и усовершенствования знаний в биотехнологии стал вопрос в недостатке (или будущем дефиците) социально-экономических потребностей.
В мире существуют такие проблемы, как:
1. нехватка пресной или очищенной воды (в некоторых странах);
2. загрязнение окружающей среды различными химическими веществами;
3. дефицит энергетического ресурса;
4. необходимость усовершенствования и получения совершенно новых экологически чистых материалов и продуктов;
5. повышение уровня медицины.
Ученые уверенны, что решить эти и многие другие проблемы возможно при помощи биотехнологии.
|
|
|
В биотехнологии активно начала развиваться отрасль микробного синтеза ценных для человечества веществ. Это может повлечь за собой смену распределения роли продовольственной базы, основанной на растениях и животных, в сторону микробного синтеза.
Получение экологически чистой энергии при помощи биотехнологий – еще одно важное и перспективное направление в науке.
Новые разработки в сфере биотехнологий
Искусственная кровь:
В принципе, искусственной кровью никого не удивишь, физиологический состав, который называется «искусственная кровь», существует давно.
Но в этом случае речь идет о генетически-модфицированной крови человека, обычной крови, эритроцитам которой приданы новые свойства. Эритроциты стоит изменять потому, что их — около четверти от общего числа клеток организма.
У эритроцитов нет ядра, и они не могут делиться. Кроме того, эритроциты проникают в любую точку нашего организма с потоком крови. В ближайшем будущем ученые надеются «научить» эритроциты переносить лекарственные препараты к нужным органам, удалять вредные вещества из организма (тот же холестерин), лечить некоторые заболевания (закупорка сосудов).
Оптогенетические системы
|
|
|
Такие системы позволят ученым добиться полного контроля над нейронами нервных волокон. Сделать это можно путем внедрения в мембрану нервных клеток светочувствительного белка. В результате работу нервов можно будет контролировать при помощи света.
Такие системы пригодятся для изучения нервной системы высших животных и человека, возможно, оптогенетика позволит добиться прогресса в изучении возможностей мозга. Сейчас ученые, несмотря на огромное количество проводимых исследований, слабо представляют себе, как именно работает мозг. Как работает какая-то часть, вполне можно представить, но как функционирует вся система в целом — сказать пока очень тяжело, если вообще возможно.
А оптогенетика сможет, в прямом и переносном смысле, пролить свет на тайны и секреты, которых у нашей нервной системы еще очень-очень много.
Компьютеры на основе ДНК
ДНК — весьма сложные молекулы, контролирующие передачу наследственной информации от клетке к клетке и от организма — к организму (от отца и матери — к ребенку). ДНК при весьма небольшом размере несет в себе огромное количество информации, включая то, как выглядит организм, какие у него особенности, какой должен быть вес/размер и все прочее.
|
|
|
Нити ДНК имеют в своём составе четыре азотистых основания: цитозин, гуанин, аденин, тимин. Их последовательность кодирует информацию. С помощью ферментов эту информацию можно изменять: полимеразы достраивают цепочки ДНК, а нуклеазы их разрезают и укорачивают. Некоторые ферменты способны разрезать и соединять цепи ДНК в местах, указываемых другими ферментами — лигазами. Таким образом, ДНК-компьютеры могут хранить и обрабатывать информацию. Также, химические реакции на разных частях молекул проходят независимо, параллельно, что обеспечивает высокую скорость вычислений.
В 2019 году биокомпьютер на основе ДНК смог посчитать квадратный корень из 900.
Так вот, компьютер, основанный на переносе информации ДНК, может на несколько порядков превышать производительность и информационную емкость обычных ПК. Биокомпьютеры, при условии их создания, смогут во много тысяч раз превышать производительность привычных персональных компьютеров. Тот же наручный мини-ПК по производительности и объему информации, с которой такая система может работать, превосходил бы современные супер-компьютеры.
Кроме того, открываются широкие возможности по созданию миниатюрных устройств (величиной с пару микрон), которые смогут работать внутри нашего организма (ну, например, уничтожать раковые клетки или выводить токсины).
|
|
|
Создание очень маленьких чипов:
Это капсула или робот с частицами лекарственного средства, циркулирующие в крови, из которых в зависимости от состояния человека нужное вещество будет впрыскиваться в кровь. Подобным занимаются, например, в MIT. Уже есть успешные примеры: в зависимости от уровня глюкозы в организм вбрасывается инсулин, что минимизирует степень инвазивности лечебной процедуры.
В Чикагском университете штата Иллинойс разработали капсулу, содержащую клетки, вырабатывающие инсулин. Поры в поверхности капсулы имеют размер всего 7 нанометров. Поэтому они пропускают инсулин наружу, но препятствуют проникновению внутрь капсулы антител, вырабатываемых иммунной системой для борьбы с клетками-трансплантатами. В составе капсул также содержится микросхема размерами 100 микрометров для транспортировки лекарства.
В институте Рослина создан силиконовый микрочип размером 2 миллиметра, набитый лекарствами. Устройство, которое можно проглотить или вшить под кожу, запрограммировано выпускать нужные порции лекарств в определенное время. Микрочип может иметь 34 резервуара, содержащие 25 нанолитров различных веществ в жидком и желеобразном состоянии. Пока же этот чип планируют использовать для обезболивания раковых больных и контроля уровня глюкозы в крови диабетиков.
Таким образом, человек один раз внедрил чип, сделал инъекцию и на очень длительное время забыл, что нужно принимать лекарство.
Big Data и Artificial Intelligence
Большие данные и высокая вычислительная скорость дает машине преимущество над человеком в том, что касается постановки диагноза. Программы уже точнее и раньше определяют депрессию, болезнь Альцгеймера, некоторые виды онкологии, глаукому.
Одним из наиболее интересных решений в этой области является использование искусственного интеллекта. Одной из главных задач ИИ является помощь медикам в предотвращении медицинских ошибок, а также выведение обследований на принципиально новый качественный уровень за счет точности анализа данных и описания.
Одной из наиболее успешных компаний в области ИИ-разработок для применения в медицине является Care Mentor AI.
Преимущества от использования нейросети в постановке радиологических диагнозов, которые можно отметить уже на сегодняшний момент:
- ИИ позволяет описать рентгеновский снимок за 3 секунды — специалист описывает снимок до 20 минут. В связке «ИИ-врач» описание исследования составляет менее 3-х секунд. По нынешним нормативам проведение и описание одного исследования может занимать до 90 минут;
- низкая стоимость работы системы;
- ИИ позволяет составить второе мнение для врача—рентгенолога. «Второе мнение» позволяет узнать мнение независимого эксперта, получить больше информации о заболевании и плане лечения. Достоверность диагностики в этом случае повышается на 48%;
- также ИИ позволяет составить второе мнение для врача-клинициста;
- ИИ помогает разделить поток пациентов и приоритизацию, сняв значительную часть этой нагрузки с врача;
- не менее важным пунктом является возможность контроля качества посредством технологии и аудита;
- точность системы в описании снимка в связке с врачом составляет 95-98%. Нейросеть выделяет конкретную область, на которой была найдена патология, что позволяет врачу делать вывод на основе снимка очень быстро.
Обучение нейросети происходит следующим образом: Прежде чем дать старт тестовому использованию программы, было проанализировано более 200 000 рентгеновских снимков и работа продолжается. Система производит расчет ошибки, а далее специалисты производят настройку сети. В этом мероприятии принимают участие опытные врачи-рентгенологи с большим стажем. Непосредственно каждый рентгеновский снимок не только размечают, но и анализируют 3 эксперта, независимо друг от друга. Если результаты исследований совпадают у всех рентгенологов, то их уже впоследствии использует нейросеть. Далее обученная нейросеть подключается к рентгенологическим системам. Получив снимок пациента, ИИ, на основании ранее полученных и откорректированных данных об исследованиях, делает заключение. Врач, в свою очередь, при необходимости заключение корректирует и дополняет.
Таким образом, программы готовы заменить радиологов и самостоятельно анализировать снимки и результаты обследования. От них также ждут, что алгоритмы помогут рассчитывать программы лечения, основываясь на массивах научных данных и персональных данных о пациенте.
Примеры применения ИИ в медицине:
В ходе недавних исследований в университете Ноттингема (Великобритания) использовали механизмы искусственного интеллекта для прогнозирования заболеваемости на основе сложных алгоритмов анализа факторов риска и данных, полученных из историй болезни пациентов. Исследование показало, что ИИ точнее предсказывает число пациентов, подверженных риску сердечно-сосудистых заболеваний, успешно исключая из прогноза тех пациентов, которые этому риску не подвержены. Стоит отметить, что действующие рекомендации по диагностике сердечно-сосудистых заболеваний предписывают ставить диагноз на основе всего восьми показателей, таких как возраст пациента, уровень артериального давления, уровень содержания холестерина в крови и т.д., что является слишком простым подходом и не учитывает истории заболеваемости другими болезнями и принимаемых пациентом медикаментозных препаратов.
В Медицинском центре Университета Раша используют уникальный программный комплекс GUARDIAN (Geographic Utilization of AI in Real-Time for Disease Identification and Alert Notification — Интеллектуальный комплекс выявления и предупреждения заболеваний в режиме реального времени с учётом географических факторов), который позволяет с высокой точностью определить, болеет ли конкретный пациент обычной простудой, или у него симптомы опасного тропического заболевания, типа вируса Зика или лихорадки Эбола. Комплекс также позволяет выявлять симптомы заражения другими инфекционными заболеваниями типа сибирской язвы или отравления боевыми отравляющими веществами — например, зарином.
Для постановки диагноза специалисты вводят данные в систему GUARDIAN, которая использует специальный алгоритм для отсеивания либо учёта различных клинических симптомов и выявления опасного заболевания.
В дополнение к постановке диагноза, новая интеллектуальная система в течение 15 минут, и с точностью до 90%, позволяет определить, необходима ли пациенту госпитализация
Бионика
В широком смысле бионика – это наука создания искусственных систем, обладающих характеристиками живых организмов и их частей.
С точки зрения бионики, мышцы людей и животных можно представить, как постоянно работающие моторы, а передача нервных импульсов аналогична сигналам компьютера. Иными словами, на вооружение берется принцип «все самое продуманное и технологически совершенное уже создала природа», а человеку остается черпать из нее вдохновение и синтетически воссоздавать ее шедевры.
Дата добавления: 2021-04-15; просмотров: 58; Мы поможем в написании вашей работы! |
Мы поможем в написании ваших работ!