Trí tuệ nhân tạo phát hiện ra 200 loại thuốc điều trị COVID-19

Nghiên ứu ứng dụng trí tuệ nhân tạo đã phát hiện ra 200 loại thuốc có khả năng điều trị COVID-19.

Nghiên cứu đã kiểm tra khoảng 2.000 loại thuốc đã được phê duyệt và xác định ra 200 loại thuốc có thể hiệu quả trong các phương pháp điều trị COVID-19. Trong số đó, có 40 loại thuốc đã được tiến hành thử nghiệm lâm sàng và 30 loại thuốc khác đang được xem xét ứng dụng trong các nghiên cứu tiền lâm sàng.

Ngoài ra, nghiên cứu được công bố trên tạp chí Science Advances, đã xác định được hai loại thuốc được quan tâm đặc biệt: Proguanil, một loại thuốc trị sốt rét và Sulfasalazine, hiện được sử dụng để điều trị bệnh viêm khớp dạng thấp. Hai loại thuốc này đã được phát hiện ngăn chặn sự lây lan của virus SARS-CoV-2 bằng cách điều chỉnh sản xuất oxit nitric - một phần quan trọng của quá trình tổng hợp virus - thông qua nhiều con đường, do đó hạn chế sự nhân lên của virus trong các xét nghiệm tế bào.

Hy vọng rằng những loại thuốc này có thể sớm được ứng dụng ngăn ngừa và điều trị COVID-19; bởi vì những loại thuốc này đã được phê duyệt và trong các thử nghiệm lâm sàng, các nhà nghiên cứu tin rằng điều này chứng tỏ "giá trị khám phá" đầy hứa hẹn của nghiên cứu, cung cấp bằng chứng cho sự thành công của các phương pháp của họ.

Trí tuệ nhân tạo ngày càng ứng dụng rộng rãi trong chăm sóc sức khỏe

Trong khi mô tả các phương pháp được sử dụng trong nghiên cứu, Tiến sĩ Namshik Han, Trưởng phòng Nghiên cứu Tính toán và Trí tuệ Nhân tạo tại Viện Trị liệu Milner, nói rằng: “Chúng tôi đã thực hiện phương pháp tiếp cận theo hướng dữ liệu - về cơ bản cho phép các thuật toán thông minh nhân tạo tiếp cận các tập dữ liệu - sau đó chúng tôi xác nhận những phát hiện trong phòng thí nghiệm, khẳng định sức mạnh của phương pháp tiếp cận ứng dụng công nghệ”.

Trí tuệ nhân tạo đã được sử dụng trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe và có tiềm năng được triển khai rộng rãi hơn trong tương lai. Các thuật toán máy tính sẽ thực hiện mô hình hóa và phân tích toán học để phân tích bộ dữ liệu của các phép đo sinh học. Cách tiếp cận này có thể được dùng để xác định các mối quan hệ trong hệ thống sinh học và kết hợp nhiều nguồn thông tin thành một mô hình toàn diện hơn.

Việc sử dụng học máy cung cấp cho các hệ thống máy tính khả năng xác định các mẫu trong quá trình chạy tập dữ liệu và từ đó, hệ thống máy tính sẽ học hỏi và cải thiện hiệu suất của chúng mà không cần con người. Do đó, máy tính có thể học mà không cần sự tham gia của con người, cho phép chúng đưa ra các quyết định phù hợp hơn trong tương lai.

Tiến sĩ Han cũng lưu ý về khả năng của các phương pháp mà nghiên cứu tiếp cận có thể được áp dụng hiệu quả cho nghiên cứu trong tương lai về các loại thuốc thích hợp để ngăn ngừa hoặc điều trị các biến thể mới của SARS-CoV-2, cũng như các mầm bệnh có thể gây ra đại dịch trong tương lai.