چشم انداز پزشکی و بیوانفورماتیک

بیوانفورماتیک چیست؟بیوانفورماتیک یک علم بین رشته ای است که علوم کامپیوتر، زیست شناسی و آمار را برای تجزیه و تحلیل و تفسیر داده‌های بیولوژیکی ترکیب می کند که شامل توسعه الگوریتم‌ها، ابزارهای نرم افزاری و پایگاه‌های داده برای ذخیره، بازیابی و تجزیه و تحلیل اطلاعات بیولوژیکی است. بیوانفورماتیک در زمینه‌های مختلفی مانند ژنومیک، پروتئومیکس، رونویسی، متابولومیک و زیست شناسی سیستم‌ها برای درک ساختار، عملکرد و تکامل مولکول‌ها و سیستم‌های بیولوژیکی استفاده می شود. نقش مهمی در کشف دارو، تشخیص و درمان بیماری، کشاورزی، مطالعات زیست محیطی و بسیاری از زمینه‌های تحقیقاتی دیگر ایفا می کند.قبل از بیوانفورماتیک، تنها دو راه برای انجام آزمایش‌های بیولوژیکی وجود داشت:‏in vivo: در این روش محققان از تکنولوژی‌های بیوانفورماتیک، برای بررسی فعالیت‌های بیولوژیکی در داخل سلول‌ها، بافت‌ها و ارگان‌های جانداران به صورت مستقیم و در شرایط زنده استفاده می‌کنند.‏in vitro: در این روش به مطالعه روی سیستم‌هایی پرداخته میشود که در محیط خارج از بدن زنده قرار دارند. یعنی محققان تلاش می‌کنند که با استفاده از تکنولوژی‌های بیوانفورماتیک، عملکرد و واکنش‌های مختلف سلولی و مولکولی را در شرایط کنترل‌شده، بدون تداخل با فاکتورهای محیطی و شیمیایی موجود در بدن، مطالعه کنند.اما امروزه استفاده از کامپیوتر در این حوزه نیز باعث‌شده بتوان آزمایش‌ها را تنها در عرض چند ساعت انجام داد که به آن in silico میگویند. در این روش، با استفاده از رایانه و تکنولوژی‌های مرتبط، از جمله شبیه‌سازی‌های ساختاری، شبیه‌سازی‌های مولکولی و تحلیل داده‌های بیولوژیکی، محققان از شبیه‌سازی‌ها و مدل‌های کامپیوتری برای مطالعه و تفسیر پدیده‌های بیولوژیکی استفاده میکنند.برای مثال یکی از کاربردهای مهم روش in silico در بیوانفورماتیک، شبیه‌سازی ساختارهای پروتئینی است که در in vitro و in vivo با دشواری‌های زیادی مواجه هستند. زیرا پروتئین‌ها در شرایط in vitro و in vivo با تعداد زیادی از تعاملات و فرایندهای بیولوژیکی دیگر تعامل دارند.همچنین پروتئین‌ها در محیط سه‌بعدی، تحت تأثیر عوامل فیزیکی مانند دما، فشار، pH و ... قرار دارند. این شرایط کنترل‌نشده برای مدل‌سازی باعث ایجاد خطا میشود.ولی در in silico، شبیه‌سازی پروتئین‌ها با استفاده از روش‌های کامپیوتری و شبیه‌سازی‌های مولکولی صورت می‌گیرد و می‌توان به‌درستی شرایط مورد نظر را تنظیم کرد و تعاملات و واکنش‌های پروتئینی را شبیه‌سازی کرد. با استفاده از شبیه‌سازی‌های in silico، می‌توان به‌سادگی شرایط مختلفی مانند دما، فشار، pH و غیره را تغییر داده و نحوه عملکرد پروتئین در شرایط مختلف را بررسی کرد.تعامل پزشکی و بیوانفورماتیک پزشکی و بیوانفورماتیک دو رشته ای هستند که در سال‌های اخیر به طور فزاینده ای در هم تنیده‌ شده‌اند. بیوانفورماتیک کاربرد علم کامپیوتر و آمار برای داده‌های بیولوژیکی است، در حالی که پزشکی علم تشخیص، درمان و پیشگیری از بیماری‌ها است.یک دیدگاه در مورد تلاقی این دو حوزه این است که بیوانفورماتیک این پتانسیل را دارد که با ارائه بینش‌های جدید در مورد مکانیسم‌های بیماری و گزینه‌های درمانی شخصی، پزشکی را متحول کند. به عنوان مثال، توالی ژنومی می تواند جهش‌های ژنتیکی را که ممکن است مسئول بیماری بیمار باشد، شناسایی و امکان درمان‌های هدفمند را فراهم کند.دیدگاه دیگر این است که چالش‌هایی برای ادغام بیوانفورماتیک در عمل بالینی وجود دارد. یکی از این چالش‌ها، نیاز به فرمت‌ها و پروتکل‌های داده استاندارد‌شده برای اطمینان از قابلیت همکاری بین سیستم‌های مختلف است.علاوه بر این، ممکن است نگرانی‌های اخلاقی در مورد استفاده از داده‌های بیمار در تحقیقات وجود داشته باشد. دلایل مخالفت‌های پزشکی با بیوانفورماتیک در حالی که مزایای بالقوه استفاده از بیوانفورماتیک در مراقبت‌های بهداشتی وجود دارد، برای متخصصان مراقبت‌های بهداشتی مهم است که قبل از پذیرش کامل این فناوری، خطرات و محدودیت‌ها را به دقت در نظر بگیرند. برای مثال میتوان به موارد زیر اشاره کرد.ترس از جایگزین تخصص انسانی با فناوری: برخی از متخصصان مراقبت‌های بهداشتی ممکن است احساس کنند که اتکای بیش از حد به بیوانفورماتیک می تواند منجر به از دست دادن قضاوت بالینی و مهارت‌های تصمیم گیری شود.حریم خصوصی و امنیت داده‌ها: بیوانفورماتیک شامل جمع‌آوری و تجزیه و تحلیل مقادیر زیادی از داده‌های حساس بیمار است که می‌تواند در برابر نقض یا سوء استفاده آسیب‌پذیر باشد.ضعف‌های بیوانفورماتیک در شرایط فعلی: برخی از متخصصان مراقبت‌های بهداشتی معتقند که بیوانفورماتیک هنوز در مراحل اولیه خود است و برای درک کامل مزایا و محدودیت‌های بالقوه آن، به تحقیقات بیشتری نیاز است.به طور کلی، پزشکی و بیوانفورماتیک پتانسیل همکاری با یکدیگر را برای بهبود نتایج بیمار و ارتقای درک ما از بیماری دارند. با این حال، برای تحقق کامل این پتانسیل، باید مسائل اخلاقی و چالش‌های عملی را به دقت مورد توجه قرار داد.