🧠 انقلاب هوش مصنوعی در پیوند اعضا

🪄 پیوند اعضا، یکی از پیشرفت‌های پزشکی در عصر مدرن است که راه نجات را به بیماران مبتلا به نارسایی در عضوی از بدن، نشان می‌دهد. با این حال چالش‌هایی مانند سازگاری بافت و رد ایمنی، موانع بزرگی هستند.

📉 با بهره‌گیری از الگوریتم‌های هوش مصنوعی برای تحلیل داده‌های بیماران و پیش‌بینی سازگاری اعضای بدن، و همچنین استفاده از تکنیک‌های محاسباتی برای درک داده‌های بیولوژیکی، این مطالعه به بررسی نشانگرهای ژنتیکی می‌پردازد که قادرند موفقیت پیوند را پیش‌بینی کنند.

از کاربرد‌ها و نقش‌های این حوزه در پیوند بافت می‌توان به موارد زیر اشاره کرد:
1⃣ پیش‌بینی سازگاری بافت: مدل‌ها با تحلیل داده‌های ایمنی‌شناسی و ژنتیکی، براساس مشخصات ژنتیکی منحصر‌به‌فرد بیماران، بهترین تطابق بین اهداکننده و گیرنده را شناسایی کرده و خطر رد پیوند را کاهش دهد.

2⃣ الگوریتم ماشین لرنینگ: الگوریتم‌هایی مانند درخت تصمیم و شبکه‌های عصبی، برای ارزیابی سازگاری "HLA"، آموزش می‌ببینند که عاملی مهم در واکنش ایمنی یک عضو پیوندی است.

3⃣ تحلیل ژنتیکی: برای درک بهتر سیستم ایمنی اهداکننده و گیرنده در سطح مولکولی، به‌خصوص در مورد تنوع ژنتیکی ژن‌های HLA که نقش حیاتی در تعیین سازگاری بافت‌ها دارند، استفاده می‌شود.

4⃣ نوع‌گذاری HLA: تکنیک‌های پیشرفته بیوانفورماتیک می‌تواند منطقه HLA را توالی‌یابی کرده و تطابق دقیق‌تری را بین اهداکننده و گیرنده فراهم کنند.

✅ ادغام هوش مصنوعی و بیوانفورماتیک، پتانسیل عظیمی برای انقلاب در این حوزه دارد؛ از بهبود سازگاری بافت تا بهینه‌سازی درمان‌های سرکوب کننده ایمنی. این فناوری‌‌ها می‌توانند نتایج بهبود بیماران را به‌طور قابل توجهی افزایش دهند.

✏️اَوین آسایش فرد

🔎 Revolutionizing organ allocation through AI Source
🔎 AI in solid organ transplantation Source
🔎 Connecting ML and AI with next generation healthcare Source

「#بیوانفورماتیک #پیوند_اعضا #هوش_مصنوعی #تحلیل_داده」

╠ Σ آکادمی بیوانفورماتیک ایران
╠ Σ @ir_bioinf_group

🥷 نبرد جنگجو 🥷

📺| نام فیلم: «یونگ‌ای ۲۰۲۳»
🎬| ژانر: درام ،اکشن، ماجراجویی

🏆| امتیاز IMDB: ‏۶/۵ از ۱۰
🇰🇷| محصول کشور: کره جنوبی

🧠 در قرن بیست و دوم، با تغییرات آب و هوایی، زمین غیر قابل سکونت شده و انسان‌ها در یک پناهگاه ساخته دست بشر، زندگی می‌کنند. در این پناهگاه، جنگی بر سر زندگی وجود دارد و جونگ‌ یی، رهبر نخبه نیروهای متحد، مورد آزمایش شبیه‌سازی مغز قرار می‌گیرد.

☠️ آزمایش شبیه‌سازی، یک ابزار حیاتی برای پیروزی در جنگ است و سئو هیون و سانگ هون مسئول تضمین موفقیت این آزمایش هستند. آزمایشی که شبیه‌سازی مغز و فناوری هوش مصنوعی را توسعه می‌دهد.

「#معرفی_فیلم #جنگ #سینمایی」

╠ Σ آکادمی بیوانفورماتیک ایران
╠ Σ @ir_bioinf_group

🎉 روز دانشجو مبارک!

👨‍💻 تو که با ترکیب زیست‌شناسی و کامپیوتر، داروی فردا رو طراحی می‌کنی و آینده رو می‌سازی، امیدواریم هر روزت پر از کشف‌های جدید و هیجان‌انگیز باشه.

✔️ یادمون باشه، علم بیوانفورماتیک، مثل یه پازل بزرگ و پیچیده‌ست که هر کدوم از ما، یه تکه از اون رو تکمیل می‌کنیم. پس به همدیگه افتخار کنیم و به راهمون ادامه بدیم.

╠ Σ آکادمی بیوانفورماتیک ایران
╠ Σ @ir_bioinf_group

💻جهش ژنومیکس
از توالی‌یابی نسل جدید تا تک سلولی و ابزار "CRISPR-Cas9"

「#بیوانفورماتیک #ژنومیکس #جهش #توالی‌یابی」

╠ Σ آکادمی بیوانفورماتیک ایران
╠ Σ @ir_bioinf_group

🔎 بررسی سن رونویسی تک سلولی در انسان

❓ اگرچه ساعت‌های پیری که سن ارگانیسم‌های یک فرد را پیش‌بینی می‌کنند، به‌طور گسترده مورد مطالعه قرار گرفته‌اند، سن تک تک سلول‌ها تا حد زیادی ناشناخته باقی مانده است.

📊 اخیراً الگوریتمی به‌نام "scAge" ساخته شده‌است که می‌تواند سن تک سلولی را براساس داده‌های متیلاسیون تعیین کند و سن سلول‌های مختلف (مانند سلول‌های کبدی، سلول‌های بنیادی ماهیچه‌ای و سلول‌های مختلف جنین) را از موش‌ها ارزیابی کند.

👀 اومیکس تک سلولی، به‌ویژه ترانس کریپتومیکس تک سلولی، انقلابی در زیست‌شناسی سلولی است که با پروفایل سلول‌های منفرد انواع مختلف سلولی را ایجاد می‌کند. این ساعت‌های ترانسکریپتومیکس می‌توانند به‌عنوان ابزاری برای ارزیابی، به توسعه استراتژی‌های هدفمند جوان‌سازی کمک کنند و امکان بررسی عمیق‌تر و در سطح سلولی فرآیند پیری را فراهم کنند.

✅ اطلاعات بیشتر

💠 سهیلا سلحشورفرد
🔍 فاطمه براری

「#رونویسی #scAge #بیوانفورماتیک #خبر」

╠ Σ آکادمی بیوانفورماتیک ایران
╠ Σ @ir_bioinf_group

🔴 از جعبه سیاه تا تفاسیر روشن، "AutoML" در تصویربرداری پزشکی

📈 از مزایای AutoML کم‌نگفتیم! اما در مقابل وجود ویژگی‌های فوق‌العاده، این حوزه چالش‌هایی را نیز به‌همراه داشته است.

📖 نیاز به حجم زیاد داده‌های آموزشی، عدم تعمیم و مطابقت داده‌های جدید با آموزش‌های اولیه، گوشه‌ای از محدویت‌های AotoML است. همچنین متخصصان توان تفسیر نحوه‌کار این مدل‌ها را ندارند و به همین‌دلیل به این حوزه لقب «جعبه سیاه» تعلق گرفته است.

📌در صورتی‌که مشکلاتی اعم از نویز و روند صعودی و نزولی شدید شدت بیماری در بین افراد مختلف را در نظر نگیریم و همچنین آموزش‌های استفاده از یادگیری عمیق (Deep Learning) را در تصویربرداری فراگرفته باشیم، یکی از امیدوارکننده‌ترین نتایج طبقه‌بندی تصاویر پزشکی را با AutoML را مشاهده خواهیم کرد.

🔖 سرمایه‌گذاری عظیم روی توسعه‌ی مسیر آینده‌ این حوزه، نشان‌دهنده پتانسیل بالای AutoML است. انتخاب خودکار مدل ماشین لرنینگ، پیش‌پردازش داده‌ها، تنظیم خودکار پارامتر‌ها و ... گوشه‌ای از کمک‌های AutoML به افرادی با تخصص محدودتر در این زمینه است.

✍️ محمد قلیزاده

<پارت قبل

「#بیوانفورماتیک #AutoML #پزشکی #Deep_Learning」

╠ Σ آکادمی بیوانفورماتیک ایران
╠ Σ @ir_bioinf_group

😀 استفاده از "PPI" برای پیش‌بینی تأثیر جهش‌ها بر عملکرد پروتئین‌ها

👩‍💻 دیپ لرنینگ "PIANO" به منظور بهبود پیش‌بینی برهمکنش‌های پروتئین-پروتئین طراحی شده است. این مدل از یک نمودار خود تقطیر پوشانده شده برای پیش‌آموزش ساختار هندسی پروتئین بهره می‌برد.

🔡 ابزار "PIANO" از یک شبکه‌ چند شاخه استفاده می‌کند که رمزگذاری‌های متنوعی را برای توالی‌یابی آمینواسیدها، اتم‌ها و پروتئین‌ها فراهم می‌آورد. این رویکرد به افزایش دقت پیش‌بینی‌ها و درک بهتر تعاملات پروتئینی کمک می‌کند.

😀 با استفاده از ابزارهای دیپ لرنینگ، این مدل به‌طور مؤثری در طراحی دارو، مداخلات درمانی و مهندسی پروتئین کاربرد دارد. به‌علاوه، ابزار "PPI"، نقش مهمی در عملکردهای بیوشیمیایی ازجمله مسیرهای سیگنالینگ، فعالیت‌های آنزیمی و عملکردهای مولکولی ایفا می‌کند.

🌟 این ابزار جدید به‌طور گسترده در تحلیل ساختارهای پیچیده استفاده می‌شود و در مقایسه با سایر فناوری‌ها، عملکرد بسیار بهتری در پیش‌بینی ویژگی‌ها ارائه می‌دهد. این قابلیت‌ها درک عمیق‌تری از تعاملات مولکولی و فرآیندهای بیوشیمیایی را فراهم و به توسعه راهکارهای جدید در تکنولوژی کمک می‌کند.

⛓ اطلاعات بیشتر

✍️ مریم ولی‌محمدی
🔍 فاطمه براری

「#Deep_Learning #بیوانفورماتیک #خبر」

╠ Σ آکادمی بیوانفورماتیک ایران
╠ Σ @ir_bioinf_group