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人工智能技術(shù)在生物物理學(xué)中的應(yīng)用

2020-11-24 20:47:07郭東睿廣州市真光中學(xué)
數(shù)碼世界 2020年1期
關(guān)鍵詞:建構(gòu)人工智能方法

郭東睿 廣州市真光中學(xué)

引言

生物物理學(xué)應(yīng)用物理學(xué)的概念與方法研究生物各層次結(jié)構(gòu)和功能的關(guān)系、生命活動(dòng)的物理化學(xué)過程以及物質(zhì)在生命活動(dòng)過程中表現(xiàn)的物理特性。我們的社會(huì)正處于人工智能革命的時(shí)代,人工智能研究和開發(fā)用于模擬和擴(kuò)展人類智慧的方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng),是會(huì)給人類社會(huì)帶來根本性變革的技術(shù)趨勢(shì)。利用人工智能技術(shù)手段進(jìn)行生物物理學(xué)的研究將極大地促進(jìn)生物物理學(xué)的發(fā)展。本文將簡(jiǎn)要地介紹人工智能技術(shù)生物物理學(xué)中的一些研究新進(jìn)展。

1 一種由草履蟲元波激發(fā)的磁旋轉(zhuǎn)微泳體

在過去的幾年中,大量的研究致力于設(shè)計(jì)用于微創(chuàng)藥物的磁微米級(jí)機(jī)器人系統(tǒng)。不同微生物的運(yùn)動(dòng)是大自然有效推動(dòng)這些微泳體的解決方案。到目前為止,科學(xué)家們?cè)谠O(shè)計(jì)基于細(xì)菌推進(jìn)的微泳體方面已經(jīng)做了大量工作,而許多其他微生物的運(yùn)動(dòng)尚未成為設(shè)計(jì)微泳體的靈感源泉。伊朗謝里夫技術(shù)大學(xué)的Amir Shamloo 等人以一種纖毛微生物草履蟲為靈感,提出了一種能夠進(jìn)行貨物運(yùn)輸?shù)男滦臀⒂倔w。這種新穎的微泳體由多個(gè)均勻間隔的硬質(zhì)桿組成,這些桿橫跨一個(gè)球體的表面,可以攜帶放置在球內(nèi)的貨物。這種微泳體的推進(jìn)受微泳體幾何形狀(直徑、桿數(shù)、貨物尺寸)的影響,他們進(jìn)行了CFD 模擬研究,對(duì)這個(gè)微泳體的動(dòng)態(tài)進(jìn)行了分析,從而揭示了具有這種幾何形狀的微泳體的復(fù)雜動(dòng)力學(xué)特性。

2 基于DNA 的機(jī)器人手臂的實(shí)時(shí)驅(qū)動(dòng)

從納米技術(shù)的早期開始,科學(xué)家們已經(jīng)夢(mèng)想出類似于大型工業(yè)流水線的納米機(jī)械系統(tǒng)。用于自下而上創(chuàng)建復(fù)雜分子結(jié)構(gòu)的DNA分子自組裝已被證明具有巨大的潛力來推動(dòng)實(shí)現(xiàn)這一愿景。在過去的幾年里,大量的機(jī)械元件被開發(fā)出來,有可能被用作更精細(xì)的系統(tǒng)的組件。這些元件基于各種不同的概念,以方便構(gòu)象變化、滑動(dòng)運(yùn)動(dòng)和旋轉(zhuǎn)。EnzoKopperger 等研究人員開發(fā)了一種基于DNA 的分子機(jī)械臂,它集成在用DNA 折疊技術(shù)創(chuàng)建的方形基板上,擴(kuò)展了DNA 組裝納米機(jī)器的可用建筑組件的系列。底板和臂之間的靈活連接允許臂相對(duì)于特定可尋底板旋轉(zhuǎn)。基于一些折疊方法,該結(jié)構(gòu)可有效地自組裝。在單分子熒光技術(shù)的幫助下,在一毫秒的時(shí)間尺度上觀察到在基板上不同對(duì)接位置的擴(kuò)散臂旋轉(zhuǎn)和臨時(shí)固定。利用DNA 納米結(jié)構(gòu)的高電荷,他們還演示了利用電場(chǎng)主動(dòng)控制手臂相對(duì)于基板的角度。機(jī)器人手臂的激活只需要幾毫秒,這比合成DNA 納米機(jī)器的既定操作方法快許多數(shù)量級(jí)。該系統(tǒng)有望成為一個(gè)通用的快速原型平臺(tái),用于開發(fā)分子裝配線和高度并行的納米力譜元件。

3 使用智能計(jì)算系統(tǒng)進(jìn)行疼痛評(píng)估

疼痛評(píng)估不當(dāng)、醫(yī)療支出增加、生產(chǎn)力下降和治療不當(dāng)是全球性難題,往往導(dǎo)致生活障礙和對(duì)生活失去興趣。Sanjay Kumar Singh 等專家研制了一套智能計(jì)算系統(tǒng)(ICS),它在提高疼痛評(píng)估的準(zhǔn)確性和支持衛(wèi)生保健從業(yè)者在臨床決策過程方面起著重要作用。ICS 從患者或?qū)<沂盏降呐R床數(shù)據(jù)中獲得知識(shí)。專家們從1992年至 2014 年以英文出版的各種權(quán)威期刊和電子數(shù)據(jù)庫中進(jìn)行了廣泛的文獻(xiàn)檢索,以提取與ICS 相關(guān)的文章,同時(shí)考慮患者的慢性和急性疼痛癥狀。他們共對(duì)45 項(xiàng)研究進(jìn)行了分析,從1320 條引文中選取了32 項(xiàng)研究,從參考跟蹤中獲得了10 項(xiàng)。他們采用了四類計(jì)算機(jī)識(shí)別技術(shù),包括人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、基于規(guī)則的算法、統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)算法和非標(biāo)準(zhǔn)集理論,采用問卷、分?jǐn)?shù)和術(shù)語等方法進(jìn)行內(nèi)容處理。設(shè)計(jì)良好的計(jì)算機(jī)化方法ICS 能夠簡(jiǎn)化病人評(píng)估過程,增加醫(yī)生的可及性,并提高護(hù)理質(zhì)量,將有助于臨床實(shí)踐。

4 認(rèn)知過程建模的自然建構(gòu)方法

O.D.Chernavskaya 等人提出了一種"自然建構(gòu)方法"來模擬認(rèn)知過程。該方法基于信息的動(dòng)態(tài)理論、非線性微分方程技術(shù)和"動(dòng)態(tài)形式神經(jīng)元"的概念。他們利用自然建構(gòu)方法設(shè)計(jì)了認(rèn)知體系結(jié)構(gòu),此體系結(jié)構(gòu)的一個(gè)重要特征是將整個(gè)系統(tǒng)拆分為兩個(gè)類似的半腦系統(tǒng)(與左右腦半球類似),其中一個(gè)負(fù)責(zé)信息的生成和學(xué)習(xí),另一個(gè)負(fù)責(zé)接收和處理已知信息。他們討論了對(duì)直覺、邏輯、意識(shí)、潛意識(shí)概念的解釋,并將所開發(fā)的認(rèn)知體系結(jié)構(gòu)與其他理論方法(圖形理論和"認(rèn)知"概念)以及解剖數(shù)據(jù)進(jìn)行了比較。他們還提出了一種實(shí)驗(yàn)的概念,可以驗(yàn)證或否定自然建構(gòu)方法的主要推論。

5 基于人工智能的腎結(jié)石治療臨床決策支持系統(tǒng)

Tayyebe Shabaniyan 和Hossein Parsaei 等人開發(fā)了一個(gè)決策支持系統(tǒng)(DSS),用于預(yù)測(cè)腎結(jié)石治療的術(shù)后結(jié)果,特別是經(jīng)皮腎鏡取石術(shù)(PCNL)后結(jié)果,該系統(tǒng)可作為一個(gè)手術(shù)前的咨詢工具。DSS 的整個(gè)過程包括數(shù)據(jù)收集和預(yù)測(cè)模型開發(fā)。他們收集了254例患者的術(shù)前/術(shù)后變量,對(duì)于特征變量,他們使用來自三個(gè)類別的 26 個(gè)變量,包括患者病史變量、腎結(jié)石參數(shù)和實(shí)驗(yàn)室數(shù)據(jù)。預(yù)測(cè)模型是利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)開發(fā)的,包括維數(shù)約簡(jiǎn)和監(jiān)督分類。他們開發(fā)了一種將順序前向選擇與費(fèi)舍爾的判別分析相結(jié)合的新方法,降低了特征空間的維數(shù),提高了系統(tǒng)的性能并使用多分類器方案進(jìn)行預(yù)測(cè),通過在數(shù)據(jù)集上運(yùn)行"一個(gè)患者交叉驗(yàn)證"的方法來評(píng)估所生成的 DSS。DSS 系統(tǒng)預(yù)測(cè)治療結(jié)果的精度為94.8%,并且正確估計(jì)了85.2%的患者需要放置支架后去除腎結(jié)石。在預(yù)測(cè)患者在手術(shù)期間是否需要輸血時(shí),DSS系統(tǒng)正確預(yù)測(cè)了95.0%的病例。Tayyebe Shabaniyan 提出的DSS 系統(tǒng)可幫助泌尿科醫(yī)生預(yù)測(cè)手術(shù)結(jié)果,選擇適當(dāng)?shù)氖中g(shù)切除腎結(jié)石。

6 小結(jié)

生物物理及相關(guān)領(lǐng)域的科研人員在草履蟲元波激發(fā)的磁旋轉(zhuǎn)微泳體、基于DNA 的機(jī)器人手臂的實(shí)時(shí)驅(qū)動(dòng)、使用智能計(jì)算系統(tǒng)進(jìn)行疼痛評(píng)估、認(rèn)知過程建模的自然建構(gòu)方法以及基于人工智能的腎結(jié)石治療臨床決策支持系統(tǒng)等方面進(jìn)行了諸多研究,其研究成果必將促進(jìn)生物物理學(xué)的智能化發(fā)展。

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