Digitalni Covek

Ljudska digitalna biologija Tokom poslednje tri decenije, istraživanje vakcina je transformisano novim tehnologijama kao što su rekombinantna DNK, mRNA i hemijska konjugacija (kovalentno vezivanje slabog antigena za jak antigen). Od početka bolesti Covid-19, počeo je da se pojavljuje novi tip razvoja vakcine: Digitalne vakcine Istraživanje vakcina je doživelo značajan porast u tehnikama razvoja, proizvodnji, distribuciji i inokulaciji. Od 1990-ih, a značajno od 2020. godine, reverzna vakcinologija (RV) zasnovana na genomu se primenjuje za identifikaciju potencijalnih kandidata za vakcinu. Reverzna vakcinologija uključuje kloniranje i ekspresiju svih proteina u sekvenci genoma organizma za koje se u silikonu predviđa da će biti površinski izloženi ili izlučeni. Od prvih dana pandemije Covid-19 2020. godine, primenjuju se nove metode otkrivanja antigena (tj. proteina), dizajna i istraživanja odgovora na vakcinu, uključujući obrnutu vakcinologiju, strukturnu biologiju i sistemsku biologiju.Vakcine, reverzna vakcinologija i bakterijska patogeneza:klikni ovde Antigeni Antigen je svaka supstanca koja uzrokuje da vaš imuni sistem proizvodi antitela protiv njega. To znači da vaš imuni sistem ne prepoznaje supstancu i pokušava da se bori protiv nje. Antigen može biti supstanca iz okoline, kao što su hemikalije, bakterije, virusi ili polen. Antitelo Tradicionalno, pravljenje vakcina je uključivalo uzgoj bakterija, virusa ili parazita i njihovo korišćenje za proizvodnju živih atenuiranih, ubijenih ili podjediničnih vakcina, takozvanih analognih vakcina. Digitalne vakcine se ne zasnivaju ni na jednoj komponenti dobijenoj od živog patogena. Umesto toga, oni se zasnivaju na genetskim informacijama preuzetih sa interneta sa sintezom gena ili RNK koja zatim isporučuje genetski kod ćelijama domaćina. Ćelije domaćini zatim sintetišu antigen koji aktivira imuni odgovor domaćina. Sledeće ubrzanje razvoja vakcine dogodilo se 2020. godine sa digitalnim vakcinama, što je omogućilo dizajniranje antigena koristeći njihovu molekularnu strukturu, često u kompleksu sa antitelom, i omogućilo pravljenje sintetičkih gena i njihovo isporuku kao mRNK.Vakcine 2020: Era digitalne vakcine je stigla Ljudski genom Iako se istorija istraživanja genomike može pratiti do 1970-ih, sa razvojem tehnologije sekvenciranja DNK, kasne 1990-te označile su početak takozvane ere genomike, sa prvim kompletnim sekvencioniranim genomom slobodnog živog organizma Haemophilus influenzae. 1995. Od tada, nove tehnologije su omogućile da se sekvenciranje genoma završi veoma brzo i tokom protekle decenije, sekvenciranje celih genoma je postalo uobičajena praksa u istraživanju. Pored bakterijskih genoma, nekoliko eukariotskih genoma, uključujući i ljudski genom, potpuno je sekvencirano. Genomika, proučavanje genoma organizama u celini, i postgenomske tehnologije, istraživanje RNK (transkriptomika), proteina (proteomika) i metabolita (metabolomika), imale su značajan uticaj u svim oblastima bioloških istraživanja, a oblast vakcinologije nije izuzetak. Brza dostupnost kompletnih i tačnih sekvenci genoma patogena i povećanje dostupnih alata za analizu za iskopavanje bioloških informacija uključenih u sekvence genoma značajno su smanjili vreme za istraživanje i razvoj vakcine. Eksploatacija genoma je omogućila da se predvide geni koji potencijalno kodiraju faktore koji promovišu patogenezu, na primer na osnovu sličnosti sekvenci sa poznatim patogenim proteinima koji su već prisutni u bazi podataka, da se dodele funkcije gena i predvide neke karakteristike kodiranih proteina, kao što je na primer ćelijska lokacija, molekulska težina ili rastvorljivost. Reverzna Vakcinologija Potential vaccine candidates (PVCs) – Potencijalni kandidati za vakcinu Reverzna vakcinologija (RV) je široko korišćen pristup za identifikaciju potencijalnih kandidata za vakcinu (PVC) skriningom proteoma patogena putem kompjuterskih analiza.Od prve primene u grupi B meningokoka (MenB) vakcine ranih 1990-ih, razvijeno je nekoliko softverskih programa koji implementiraju različite vrste prvog RV protokola. Reverzna vakcinologija (RV) je pristup zasnovan na genomu koji je Rappuoli prvi put razvio ranih 1990-ih. U svojoj prvobitnoj koncepciji, pošto su antigeni koji indukuju humoralni odgovor antitela primarno locirani u ekstracelularnim ili spoljašnjim membranskim distriktima, svi otvoreni okviri za čitanje ekstrahovani iz sekvence genoma MenB soju MC58 su pregledani da bi se odabrali proteini za koje se predviđa da će biti izloženi površini, izlučeni ili lipoproteini. Pristup reverzne vakcinologije je napravio revoluciju u razvoju vakcine usvajanjem kompjuterizovanog skrininga proteinskih sekvenci iz patogena kao prvog koraka procesa, kako bi se izabrala podskupina obećavajućih antigena, poznatih kao potencijalni kandidati za vakcinu.. Reverzna vakcinologija (RV) nudi dve glavne prednosti u poređenju sa tradicionalnim pristupima razvoja vakcine: (1) identifikacija kandidata za antigene bez potrebe za uzgojem patogena; (2) identifikacija bilo kog antigena nezavisno po njegovoj prečišćenoj količini da bi bio pogodan za testiranje vakcine. Mašinsko učenje ili klasifikacija RV programa Aplikacije mašinskog učenja ili klasifikacije reverzne vakcinacije ranije agregiraju karakteristike izmerene ili predviđene na sekvencama proteina patogena u matricu, a zatim, s obzirom na poznati skup primera obuke za PVC, i ne -PVC, algoritam gradi model koji dodeljuje nove ulazne proteine u jednu od dve klase, obično na probabilistički način. RV programi za mašinsko učenje ne odbacuju proteine, kao što to čine alati za RV odlučivanje, već rangiraju čitav skup ulaznih proteina prema njihovoj verovatnoći da budu PVC. Ovi rezultati su veoma korisni kada se moraju planirati pretklinički potvrdni testovi, jer eksperimentator može početi sa kandidatima koji najviše obećavaju rangirani na najvišim pozicijama. RV alati za mašinsko učenje su noviji u ovoj oblasti i bolje presreću sve veću pažnju koju analitika podataka poklanja metodama veštačke inteligencije. Alati za RV mašinsko učenje razlikuju se jedni od drugih po vrsti klasifikacionog algoritma koji koriste, po broju karakteristika koje mere i po veličini i asortimanu proteina koji čine set za obuku. Comparison of Open-Source Reverse Vaccinology Programs for Bacterial Vaccine Antigen Discovery Vakcine, reverzna vakcinologija i bakterijska patogeneza Napredak u genomici i inovativne strategije kao što je reverzna vakcinologija promenili su koncepte i pristupe selekciji i dizajnu kandidata za vakcinu.Eksploatacija genoma i slepa selekcija novih antigena pružaju novi put za istraživanje mehanizama koji podupiru patogenezu. Dobijene liste novih kandidata otkrivaju nove aspekte patogeneze ciljnih organizama, što zauzvrat pokreće racionalni dizajn optimalnih antigena vakcine. Ovde koristimo otkriće, karakterizaciju i eksploataciju fHbp, kandidata za vakcinu i ključnog faktora virulencije meningokoka, kao ilustrativan slučaj. Primena genomskih pristupa za proučavanje i patogena i domaćina će na kraju povećati naše fundamentalno razumevanje biologije patogena, mehanizama odgovornih za razvoj zaštitnog imuniteta i voditi dizajn vakcine sledeće generacije. Tehnologije zasnovane na genomu omogućile su funkcionalno slepu selekciju kandidata za vakcinu i ne samo da su dovele do otkrića novih zaštitnih antigena, već su otkrile i nove faktore virulencije nekoliko patogena. Shodno tome, paradigma od

Digitalni ili virtualni čovek je kompjuterski generisan entitet koji izgleda, ponaša se i komunicira kao pravi čovek. Od proglašenja pandemije COVID-19 11. marta 2020, preduzeća su počela da ugrađuju ne samo jednostavne (tj. „crtane“) digitalne avatare, već virtualne ljude u kancelarijama, bolnicama, igricama, zabavavama.. Nedavno objavljen izveštaj kompanije Allied Market Research detaljno opisuje ovaj tržišni trend, ukazujući da se očekuje da će tržište virtuelnih ljudi dostići 440,3 milijarde dolara do 2031. Oni izračunavaju da je globalno tržište virtuelnih ljudi generisalo 11,3 milijarde dolara u 2021. godini, što ukazuje na kombinovanu godišnju stopu rasta od 44,7 % od 2022. do 2031. godine. Navodimo ovaj izveštaj kompanije Allied Market Research, kao primer sličnih objavljenih izveštaja u kojima se navodi pandemija COVID-19 kao motivacioni faktor za rast tržišta virtuelnih ljudi. U ovo je uključeno i povećano usvajanje Veštačke Inteligencije (AI) i Proširene Realnosti (Extended Reality – ER) (uključujući virtuelnu realnost, proširenu stvarnost i Metaverse) u kompanijama. Brzi razvoj digitalnih ljudi menja naš svet na nezamislive načine Ovo predstavlja veliko preoblikovanje poslovanja, ekonomije, obrazovanja, ljudskih odnosa i društvenih struktura. U nastojanju da zadrže konkurentsku prednost, preduzeća usvajaju DIGITALNE LJUDSKE AVATAR SISTEME. Ovo će uticati na zapošljavanje i vrste poslova dostupnih ljudima. Ono što smatraju privlačnim je prilika da stvaraju nove i različite digitalne identitete. Uopšteno govoreći, digitalni (virtualni) čovek se definiše kao kompjuterski generisan avatar ili foto-realističan prikaz koji izgleda i ponaša se kao pravi čovek. Ovo je kombinacija veštačke inteligencije, mašinskog učenja i tehnologija obrade prirodnog jezika. Fotorealističan digitalni čovek može biti kopija ljudskog fizičkog tela, uključujući kognitivnu veštačku inteligenciju sa karakteristikama ponašanja koje se pripisuju čoveku. Generativna veštačka inteligencija (GAI) kao što je Chat GPT, može da se koristi za kreiranje novog sadržaja i kodiranja uključujući audio, slike, tekst, simulacije i video. Ovi GAI programi čine digitalne ljude foto-realističnim po izgledu i ponašanju, čime se povećava poteškoća u razlikovanju digitalnih ljudi od stvarnih ljudi. Konstrukcija digitalnih ljudi koristi konjugaciju tehnologija koje stvaraju ne samo faksimil ljudskog izgleda, već i upotrebu jezika od strane GAI. Slede primeri tehnologija koje se koriste u stvaranju digitalnih ljudi: Ove tehnologije oponašaju emocije, ponašanje i sećanja pravih ljudi. Trenutno postoji sve veća zabrinutost da ove simulacije mogu potkopati poverenje javnosti u informacije, posebno tokom rane faze razvoja. Mnogi nisu svesni mogućnosti sadašnje generacije digitalnih ljudi. Današnji digitalni ljudi uključuju veštačku inteligenciju, 3D modeliranje i napredni sistemi za animacije. To uključuje aktivne izraze lica, pokrete ruku i šaka, veštine prirodnog jezika, odgovore koji su svesni konteksta, ponašanje i razumevanje osećanja. Preduzeća uključuju digitalne ljude u okviru njihove trenutne radne snage. Oni koriste tehnologiju sinteze govora i prepoznavanja u pružanju usluga korisnicima u obliku konverzacijske AI, koja uključuje naizgled emotivnu komunikaciju. Trenutno, na primer, u Kini postoji oko 280.000 preduzeća koja se bave razvojem i primenom digitalnih ljudi. Zagovornici digitalnih ljudi navode sledeće radno mesto prednosti: