نشاء علم

نشاء علم

هوش مصنوعی و رنسانس نوین در علوم زیستی و زیست پزشکی

نوع مقاله : مقاله ترویجی

نویسندگان
مرکز تحقیقات بیوشیمی و بیوفیزیک، دانشگاه تهران، تهران، ایران
چکیده
همگرایی ژرف هوش مصنوعی و علوم زیستی در حال درنوردیدن مرزهای سنتی علم ویک نوزایش(رنسانس) است. این پیوند تحول‌آفرین، نه‌تنها رویکردهای کلاسیک زیست‌شناسی را به چالش کشیده، بلکه افق‌هایی نو برای فهم سازوکارهای بنیادین حیات، تشخیص بیماری‌ها و توسعه درمان‌های هدفمند و شخصی‌سازی‌شده گشوده است. زیست‌شناسی به‌طور سنتی بر مدل‌های کیفی و توصیفی استوار بوده است؛ رویکردی که اگرچه درک مفهومی پدیده‌ها را ممکن می‌سازد، اما به‌دلیل پیچیدگی ذاتی سامانه‌های زیستی، از توان پیش‌بینی کمی و دقیق برخوردار نیست. در غیاب قوانین جهان‌شمول و قطعی، تحلیل رفتار سامانه‌های زیستی چندسطحی و درهم‌تنیده همواره با محدودیت‌هایی همراه بوده است. در این میان، هوش مصنوعی با توانمندی منحصربه‌فرد خود در تحلیل داده‌های عظیم، چندبعدی و ناهمگون، این خلأ دیرینه را تا حد زیادی جبران کرده است. پیشرفت شتابان الگوریتم‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق، دامنه کاربردهای هوش مصنوعی را از بیماری‌شناسی مولکولی و زیست‌پزشکی تا طراحی هوشمند دارو، تصویربرداری پیشرفته و مدیریت درمان گسترش داده است. امروزه، هوش مصنوعی به یکی از ارکان اصلی پزشکی شخصی‌سازی‌شده، ویرایش ژنوم و تصمیم‌گیری بالینی بدل شده و نویدبخش دوران نوزایش (رنسانس) نوینی است که در آن کشف رازهای حیات با شتاب و دقتی بی‌سابقه تحقق خواهد یافت و مرزهای امکان را در علوم زیستی جابه‌جا خواهد کرد.
کلیدواژه‌ها

عنوان مقاله English

Artificial Intelligence and the New Renaissance in Life Sciences and Biomedicine

نویسندگان English

Bagher Davaeil
Ahmad Amiri
Ali Akbar Moosavi-Movahedi
Institute of Biochemistry and Biophysics, University of Tehran, Tehran, Iran
چکیده English

The deep convergence of artificial intelligence (AI) and the life sciences is rapidly transcending the traditional boundaries of science and heralding a new renaissance. This transformative synergy has not only challenged classical approaches in biology but has also opened new horizons for understanding the fundamental mechanisms of life, disease diagnosis, and the development of targeted and personalized therapies. Traditionally, biology has relied on qualitative and descriptive models, which approach that, while enabling conceptual understanding, lack robust quantitative and predictive power due to the intrinsic complexity of biological systems. In the absence of universal and deterministic laws, analyzing the behavior of multilevel, highly interconnected biological systems has long been constrained. In this context, artificial intelligence, with its powerful capability to analyze massive, high-dimensional, and heterogeneous datasets, has substantially bridged this longstanding gap. Rapid advances in machine learning (ML) and deep learning (DL) algorithms have expanded AI applications from molecular pathology, biotechnology, and biomedicine to intelligent drug design, clinical trial analysis, advanced imaging, and therapeutic management. Today, artificial intelligence has become a central pillar of personalized medicine, genome editing, and clinical decision-making, ushering in a new renaissance that promises unprecedented speed in uncovering the secrets of life and is pushing the boundaries of possibility in biological science.

کلیدواژه‌ها English

Artificial intelligence
Renaissance
Life sciences
Biomedicine
Machine learning
Drug discovery
Bioindustries
Basic sciences
[1]. K. Chowdhary, Fundamentals of artificial intelligence, Springer(2020): 978-81.
[2]. Y. Xu, X. Liu, X. Cao, C. Huang, E. Liu, S. Qian, X. Liu, Y. Wu, F. Dong, C.-W. Qiu, Artificial intelligence: A powerful paradigm for scientific research, The Innovation 2(4) (2021).
[3]. B.G. Buchanan, A (very) brief history of artificial intelligence, Ai Magazine 26(4) (2005) 53-53.
[4]. A.M. Turing, Computing machinery and intelligence, Springer2009.In: Epstein, R., Roberts, G., Beber, G. (eds) Parsing the Turing Test. Springer, Dordrecht. https://doi.org/10.1007/978-1-4020-6710-5_3
[5]. V. Akman, P. Blackburn, Alan turing and artificial intelligence, Journal of Logic, Language, and Information  (2000) 391-395.
[6]. A. Bhardwaj, S. Kishore, D.K. Pandey, Artificial intelligence in biological sciences, Life 12(9) (2022) 1430. https://doi.org/10.3390/life12091430
[7]. K. Razzaq, M. Shah, Machine learning and deep learning paradigms: From techniques to practical applications and research frontiers, Computers 14(3) (2025) 93.
[8]. M. Adnan, B. Xiao, M.U. Ali, S. Bibi, H. Yu, P. Xiao, P. Zhao, H. Wang, X. An, Human inventions and its environmental challenges, especially artificial intelligence: New challenges require new thinking, Environmental Challenges 16 (2024) 100976.
[9]. C. Collins, D. Dennehy, K. Conboy, P. Mikalef, Artificial intelligence in information systems research: A systematic literature review and research agenda, International Journal of Information Management 60 (2021) 102383.
[10]. Y. Lazebnik, Can a biologist fix a radio?—Or, what I learned while studying apoptosis, Cancer cell 2(3) (2002) 179-182.
[11]. McCammon, J.A., B.R. Gelin, and M. Karplus, Dynamics of folded proteins. Nature, 1977. 267(5612): p. 585-590.
[12]. M. Herman, B. Aiello, J. DeLong, H. Garcia-Ruiz, A. González, W. Hwang, C. McBeth, E. Stojković, M. Trakselis, N. Yakoby, A unifying framework for understanding biological structures and functions across levels of biological organization, Integrative and Comparative Biology 61(6) (2021) 2038-2047.
[13]. F. Eisenhaber, Prediction of protein function: Two basic concepts and one practical recipe, Discovering biomolecular mechanisms with computational biology, Springer2006, pp. 39-54.
[14]. C. Lancellotti, P. Cancian, V. Savevski, S.R.R. Kotha, F. Fraggetta, P. Graziano, L. Di Tommaso, Artificial intelligence & tissue biomarkers: advantages, risks and perspectives for pathology, Cells 10(4) (2021) 787.
[15]. L.A. Abriata, The Nobel Prize in Chemistry: past, present, and future of AI in biology, Communications Biology 7(1) (2024) 1409.
[16]. N. Echols, N. Morshed, P.V. Afonine, A.J. McCoy, M.D. Miller, R.J. Read, J.S. Richardson, T.C. Terwilliger, P.D. Adams, Automated identification of elemental ions in macromolecular crystal structures, Biological Crystallography 70(4) (2014) 1104-1114.
[17]. Y. Kumar, A. Koul, R. Singla, M.F. Ijaz, Artificial intelligence in disease diagnosis: a systematic literature review, synthesizing framework and future research agenda, Journal of Ambient Intelligence and Humanized Computing 14(7) (2023) 8459-8486.
[18]. A.M. Sebastian, D. Peter, Artificial intelligence in cancer research: trends, challenges and future directions, Life 12(12) (2022) 1991.
[19]. Z. Ahmad, S. Rahim, M. Zubair, J. Abdul-Ghafar, Artificial intelligence (AI) in medicine, current applications and future role with special emphasis on its potential and promise in pathology: present and future impact, obstacles including costs and acceptance among pathologists, practical and philosophical considerations. A comprehensive review, Diagnostic Pathology 16 (2021) 1-16.
[20]. M.J. Iqbal, Z. Javed, H. Sadia, I.A. Qureshi, A. Irshad, R. Ahmed, K. Malik, S. Raza, A. Abbas, R. Pezzani, Clinical applications of artificial intelligence and machine learning in cancer diagnosis: looking into the future, Cancer Cell International 21(1) (2021) 270.
[21]. F. Jiang, Y. Jiang, H. Zhi, Y. Dong, H. Li, S. Ma, Y. Wang, Q. Dong, H. Shen, Y. Wang, Artificial intelligence in healthcare: past, present and future, Stroke and Vascular Neurology 2(4) (2017).
[22]. S. Siddique, J. Chow, Artificial intelligence in radiotherapy. Report Practical Oncology and Radiother apy25 (4): 656–666, 2020.
[23]. K.A. Wahid, E. Glerean, J. Sahlsten, J. Jaskari, K. Kaski, M.A. Naser, R. He, A.S. Mohamed, C.D. Fuller, Artificial intelligence for radiation oncology applications using public datasets, Seminars in radiation oncology, Elsevier, 2022, pp. 400-414.
[24]. M. Kawamura, T. Kamomae, M. Yanagawa, K. Kamagata, S. Fujita, D. Ueda, Y. Matsui, Y. Fushimi, T. Fujioka, T. Nozaki, Revolutionizing radiation therapy: the role of AI in clinical practice, Journal of Radiation Research 65(1) (2024) 1-9.
[25]. Y.A. Fahim, I.W. Hasani, S. Kabba, W.M. Ragab, Artificial intelligence in healthcare and medicine: clinical applications, therapeutic advances, and future perspectives, European Journal of Medical Research 30(1) (2025) 848.
[26]. B.K. Kashyap, V.V. Singh, M.K. Solanki, A. Kumar, J. Ruokolainen, K.K. Kesari, Smart nanomaterials in cancer theranostics: challenges and opportunities, ACS Omega 8(16) (2023) 14290-14320.
[27]. R.F. Thompson, G. Valdes, C.D. Fuller, C.M. Carpenter, O. Morin, S. Aneja, W.D. Lindsay, H.J. Aerts, B. Agrimson, C. Deville Jr, Artificial intelligence in radiation oncology: a specialty-wide disruptive transformation?, Radiotherapy and Oncology 129(3) (2018) 421-426.
[28]. Z. Guan, H. Li, R. Liu, C. Cai, Y. Liu, J. Li, X. Wang, S. Huang, L. Wu, D. Liu, Artificial intelligence in diabetes management: advancements, opportunities, and challenges, Cell Reports Medicine 4(10) (2023).
[29]. A. Nolan, Artificial intelligence in science: challenges, opportunities and the future of research,  (2024).
[30]. P.P. Groumpos, Artificial intelligence: Issues, challenges, opportunities and threats, Conference on Creativity in Intelligent Technologies and Data Science, Springer, 2019, pp. 19-33.
[31]. E.V. Bernstam, P.K. Shireman, F. Meric‐Bernstam, M. N Zozus, X. Jiang, B.B. Brimhall, A.K. Windham, S. Schmidt, S. Visweswaran, Y. Ye, Artificial intelligence in clinical and translational science: Successes, challenges and opportunities, Clinical and Translational Science 15(2) (2022) 309-321.
[32]. H. Montazeri, A. Ghaffari, A.A. Moosavi-Movahedi, Applications Of Chatgpt in Scientific Research and Ethical Considerations of Its Use, Science Cultivation 13(2) (2023) 148-156.
[۳۳]. علی‌اکبر موسوی‌ موحدی، «عقل» مجله‌ پیوند مجلد 163-162، صفحات‌27-24 (1372)
[۳۴]. علی‌اکبر موسوی‌ موحدی‌ «تجلی‌ علم‌» مجله‌ فرهنگ‌ و دانش‌، مجلد 1،صفحات‌ 72-69 (1373)
[۳۵]. علی اکبر موسوی موحدی، سمیه قره قومی، ناهید دانش، سید حسن مقدم نیا "علوم، سبک زندگی و نوآوری های معنوی" نشریه فرهنگ و ارتقای سلامت فرهنگستان علوم پزشکی، دوره ششم ، شماره اول، صفحات34-39، بهار

  • تاریخ دریافت 24 مهر 1404
  • تاریخ بازنگری 29 آبان 1404
  • تاریخ پذیرش 07 آذر 1404