Berbagai cabang industri bioteknologi mulai dari ilmu kehidupan manusia, pangan, pertanian, bioteknologi hewan, dan aplikasi industri memanfaatkan kemajuan teknik pembelajaran mesin untuk mempercepat hasil penelitian, memangkas biaya operasi, mengurangi upaya manual, dan meningkatkan akurasi. Berikut caranya.
Aplikasi Pembelajaran Mesin dalam Penelitian Bioteknologi
Pertanian
Penerapan hukum pembelajaran mesin dalam pertanian dapat memberikan peningkatan signifikan terhadap produksi pangan, dengan biaya yang lebih rendah — meningkatkan PDB. Menurut penelitian Business Insider, pengeluaran global untuk teknologi pertanian — termasuk pembelajaran mesin — diproyeksikan akan meningkat tiga kali lipat dalam pendapatan pada tahun 2025. Algoritma pembelajaran mesin dapat digunakan dalam pertanian untuk mendidik petani tentang praktik terbaik, mengidentifikasi waktu pematangan tanaman, menemukan dan membuang gulma, dan memastikan kualitas benih yang lebih baik.
Kesehatan
Penggunaan AI dan pembelajaran mesin di sektor kesehatan meliputi penyaringan obat, penilaian kesehatan virtual, diagnosis, pengelolaan, dan analisis data uji klinis. Teknologi ini mempercepat uji klinis dan memungkinkan terapi yang tepat sasaran.
Saat ini, tim perawatan kanker menggunakan AI dan pembelajaran mesin untuk merancang perawatan kanker yang dipersonalisasi , dan mengidentifikasi opsi perawatan dengan lebih baik berdasarkan prediksi hasil yang dimodelkan menggunakan AI. Berdasarkan sampel darah dan sumsum tulang, perusahaan bioteknologi menggunakan algoritma ML untuk membangun kombinasi obat yang paling efektif dan khusus untuk pasien . Analisis hasil dapat memprediksi efektivitas untuk masing-masing pasien, daripada memberikan estimasi berdasarkan sampel pasien yang mungkin memiliki latar belakang kesehatan yang berbeda.
Vaksinasi
Dalam pandemi COVID-19 yang sedang berlangsung, para ilmuwan berhasil menyelamatkan jutaan nyawa dengan menggunakan pembelajaran mesin dan AI . Algoritme dan program ini membantu para ilmuwan mengembangkan tes untuk menyaring antigen, mempercepat identifikasi cara menggunakan virus untuk menghasilkan respons imun, dan menemukan serta mengoptimalkan antivirus baru untuk mengobati pasien COVID.
Selama proses penemuan vaksin, para ilmuwan di Stanford menggunakan model pembelajaran mesin yang disebut NetMHCpan dan MARIA untuk mengidentifikasi “titik-titik rentan pada virus”. Hal ini membuka jalan bagi pengembangan vaksin yang telah melindungi jutaan orang dari penyakit parah.
Perangkat diagnostik
Berkat teknologi, kini siapa pun dapat melacak dan memantau proses tubuh mereka menggunakan ponsel pintar dan jam tangan. Perangkat ultrasound yang lebih canggih juga tersedia yang memungkinkan pengguna untuk menghubungkan ponsel pintar mereka dan menampilkan gambar dari mesin secara real-time.
Dengan akses ke perangkat diagnostik medis yang didukung oleh teknologi pembelajaran mendalam tetapi dapat digunakan saat bepergian, dokter dapat membawa perkembangan perawatan kesehatan terkini ke mana saja . Dan dengan catatan perawatan kesehatan berbasis cloud, penyedia layanan dapat mengirimkan diagnosis dan rekomendasi ke tim dokter dari mana saja di dunia.
Bagaimana pembelajaran mesin mempercepat penelitian dan pengembangan bioteknologi?
Manajer laboratorium terus mencari algoritma ML canggih untuk mendorong inovasi, produksi, dan pengembangan obat, bahan kimia, vaksin, dan produk bioteknologi lainnya yang dipercepat. Berikut adalah beberapa cara pembelajaran mesin mempercepat penelitian dan pengembangan bioteknologi.
1. Membuka kekuatan data
Laboratorium bergantung pada manajemen pengetahuan dan perangkat lunak berbasis cloud untuk mengumpulkan dan mentransfer data. Informasi yang digunakan dan dicatat oleh manajer laboratorium setiap hari harus akurat dan mudah diakses kembali, atau dibagikan nanti untuk penemuan di masa mendatang.
Dengan kekuatan teknologi, ilmuwan laboratorium memiliki akses ke data berharga yang dapat distandarisasi dan diubah menjadi wawasan yang membantu memecahkan tantangan dan meruntuhkan hambatan penelitian. Manajer laboratorium dan ilmuwan mengelola basis data besar yang selanjutnya digunakan oleh laboratorium bioteknologi dan organisasi kesehatan. Data ini sangat andal karena bebas dari kesalahan manual dan akurat — dan memainkan peran penting dalam mengidentifikasi faktor risiko, mempercepat pengembangan obat, membangun rencana perawatan yang dipersonalisasi, menangani rantai pasokan, dan menganalisis sejumlah besar data.
2. Mengurangi tugas manual
Menghitung permutasi dan kombinasi berbagai bahan kimia tanpa harus melakukan percobaan yang sebenarnya mempercepat proses pengembangan obat dan menghemat waktu dan uang laboratorium . Para ilmuwan juga menggunakan program ML yang mengambil alih tugas manual entri data, analisis, dan pemeliharaan, sehingga menghemat waktu yang dapat digunakan untuk inovasi.
3. Memungkinkan kolaborasi dan kohesi
Jika bukan karena AI dan ML, vaksin untuk COVID-19 mungkin tidak akan ada . Selain mendekode data, perangkat lunak ML juga membantu para ilmuwan berbagi hasil penelitian mereka dengan komunitas ilmiah di seluruh dunia. Banyak alat ML membantu para ilmuwan dalam menginterpretasikan data, mengidentifikasi pola, dan menemukan solusi yang sebelumnya tidak dapat dilihat. Berkat kemajuan ML ini, penemuan, akurasi, dan kohesi antara peneliti bioteknologi tidak pernah sebesar ini.
Bagaimana bioteknologi mempercepat proses penelitian?
Data dan kecerdasan mengoptimalkan proses penelitian dan pengembangan bioteknologi , dan mengurangi waktu untuk mencapai tonggak-tonggak penting penelitian. Untuk memanfaatkan potensi penuh dari pembelajaran mesin dan AI, tim lab memfokuskan upaya mereka pada identifikasi masalah dan penciptaan solusi yang disesuaikan.
Mempercepat inovasi dengan akses bersama ke data
Seiring data menjadi lebih mudah diakses, terorganisasi, dan universal, para ilmuwan pun terbebas dari beban untuk menguji hipotesis dan mewujudkan ide. Kemampuan teknologi yang kaya dan fungsional, dipadukan dengan proses operasional yang efisien, dapat menghasilkan solusi perawatan kesehatan yang canggih. Dengan lebih banyak data, pengobatan yang lebih canggih dan hasil yang lebih baik bagi pasien akan terwujud — lihat saja tren dalam penelitian dan pengembangan biofarmasi pada tahun 2022 ini.
Mengotomatiskan proses penelitian
Di laboratorium masa depan, robot melakukan penelitian, dan AI serta pembelajaran mesin telah mewujudkannya. Program pembelajaran mesin dapat mengambil alih input dan analisis data, pemodelan eksperimen, evaluasi, desain senyawa, dan sintesis, tanpa mengharuskan laboratorium menghabiskan waktu, sumber daya, dan anggaran untuk memproduksi obat yang pada akhirnya tidak akan efektif.
Dengan robot dan program pembelajaran mesin yang bertanggung jawab atas sebagian proses penelitian, laboratorium bioteknologi dapat memproses lebih banyak data secara eksponensial, dengan presisi, dan menemukan hasil penelitian yang bermakna, lebih cepat. Daripada takut teknologi ini mengambil alih pekerjaan anggota staf laboratorium, laboratorium harus memanfaatkan kemungkinan penelitian yang gesit dan mengotomatiskan tugas penelitian manual.
