Filter by دسته‌ها
آموزش هوش مصنوعی و انواع آن
آموزش‌های پایه‌ای هوش مصنوعی
اصول هوش مصنوعی
پایتون و ابزارهای یادگیری عمیق
کتابخانه‌ های یادگیری عمیق
یادگیری با نظارت
یادگیری بدون نظارت
یادگیری تقویتی
یادگیری عمیق
یادگیری نیمه نظارتی
آموزش‌های پیشرفته هوش مصنوعی
بینایی ماشین
پردازش زبان طبیعی
پردازش گفتار
چالش‌های عملیاتی
داده کاوی و بیگ دیتا
رایانش ابری و HPC
سیستم‌‌های امبدد
علوم شناختی
دیتاست
اخبار
رسانه‌ها
آموزش پردازش زبان طبیعی
آموزش علوم داده
اینفوگرافیک
پادکست
ویدیو
رویدادها
کاربردهای هوش مصنوعی
کسب‌و‌کار
تحلیل بازارهای هوش مصنوعی
کارآفرینی
هوش مصنوعی در ایران
هوش مصنوعی در جهان
 آیا هوش مصنوعی به سوءمصرف مواد مخدر پایان می‌دهد؟

آیا هوش مصنوعی به سوءمصرف مواد مخدر پایان می‌دهد؟

بن براون، استادیار پژوهشی شیمی در دانشگاه واندربیلت، با کمک هوش مصنوعی در تلاش است تا راهی برای شکستن چرخه اعتیاد به مواد افیونی مانند مرفین پیدا کند. او معتقد است با درک عمیق‌تر سازوکار تعامل مولکولی مسکن‌های مخدر رایج مانند اکسی‌کدون با پروتئین‌های بدن، می‌توان داروهای جایگزین غیراعتیادآوری را برای بیماران طراحی نمود.

در ماه می 2023، انستیتو ملی سوء‌مصرف مواد مخدر آمریکا به منظور حمایت از تحقیقات نویدبخش براون، مبلغ 1.5 میلیون دلار را برای یک تحقیق 5 ساله به او اعطا کرد. براون با بهره‌گیری از یادگیری ماشین و الگوریتم‌های هوش مصنوعی پیشرفته، به بررسی و تحلیل میلیاردها داروی اپیوئید بالقوه می‌پرداز تا الگوها و سازوکار دقیق تعامل آن‌ها با پروتئین‌های کلیدی بدن را شناسایی و مشخص نماید.

تمرکز اصلی تحقیقات براون، بر روی گیرنده‌های مو-اپیوئیدی است؛ پروتئین‌هایی در سیستم عصبی مرکزی که مسئول تنظیم درد، استرس، خلق و خو و سایر عملکردهای حیاتی بدن هستند. مسکن‌های اپیوئیدی که این گیرنده‌ها را هدف قرار می‌دهند، از قوی‌ترین داروها به شمار می‌روند، اما همزمان بسیار اعتیاد آور نیز هستند. هدف براون، طراحی و تولید داروهای جایگزینی است که ضمن حفظ اثربخشی، عوارض جانبی کمتری از جمله پتانسیل ایجاد وابستگی داشته باشد.

آیا هوش مصنوعی به سوءمصرف مواد مخدر پایان می‌دهد؟

پلتفرم محاسباتی نوآورانه‌ای که براون طراحی کرده است، تعاملات دارو-پروتئین را با در نظر گرفتن تغییرات شکلی و حرکاتی که در ساختار آن‌ها رخ می‌دهد، مدل‌سازی می‌کند. این حرکات کوچک مولکولی، که با نام کونفورماسیون شناخته می‌شوند، می‌توانند در کسری از ثانیه روی دهند و تاثیر بسزایی بر نحوه تعامل یک پروتئین و دارو داشته باشند. با محاسبه و شبیه‌سازی این تغییرات، الگوریتم‌ها قادر خواهند بود پیش‌بینی دقیق‌تری از نحوه تعامل و اتصال مولکول‌های دارویی جدید با گیرنده‌ها و سایر پروتئین‌ها ارائه دهند.

اطلاعات به‌دست‌آمده از این مدل‌سازی‌ها، برای غربال‌گری و ارزیابی میلیاردها داروی اپیوئید بالقوه به کار خواهد رفت. همچنین با توجه به آن‌ها می‌توان داروهای جدیدی طراحی کرد که ویژگی‌های مطلوب‌تری برای اتصال به گیرنده‌ها داشته باشند و کمتر منجر به اعتیاد شوند.

بروان می‌گوید: “بارها شاهد بوده‌ام کودکانی که برای عمل جراحی نیاز به مصرف مخدرهای قوی‌ای داشته‌اند و پس از آن دچار مشکل اعتیاد شده‌اند. این واقعا غم‌انگیز است.” از این رو، هدف نهایی او ارائه مسکن‌هایی بدون هیچ خطر اعتیاد و نیز داروهای جدید برای درمان افراد معتاد است تا بتوان چرخه نفرت‌انگیز اعتیاد به مواد افیونی را شکست.

پروژه تحقیقاتی براون علاوه بر حمایت مالی، از پشتیبانی علمی و فنی مرکز هوش مصنوعی کاربردی، مرکز تحقیقات اعتیاد واندربیلت و چندین مرکز تحقیقاتی معتبر دیگر نیز بهره‌مند خواهد بود. انتظار می‌رود نتایج این پژوهش چشم‌انداز امیدبخشی را در درمان بیماران مبتلا به دردهای مزمن و همچنین مقابله با بحران رو به گسترش اعتیاد به مواد مخدر پیش رو گشوده و اثرات مثبت فراوانی بر سلامت جامعه داشته باشد.

بنر اخبار هوش مصنوعی

مقاله ما چطور بود؟

میانگین امتیاز / 5. تعداد ارا :

مطالب پیشنهادی مرتبط

اشتراک در
اطلاع از
0 نظرات
بازخورد (Feedback) های اینلاین
مشاهده همه دیدگاه ها
لطفاً برای تکمیل این فرم، جاوا اسکریپت را در مرورگر خود فعال کنید.