📍 استفاده از هوش مصنوعی از جمله یادگیری ماشین (Machine learning) و یادگیری عمیق (Deep learning) در زمینه‌ی پزشکی بازساختی و مهندسی بافت، امکان تجزیه و تحلیل انواع داده‌های جدولی و تصویری را فراهم می‌کند و پتانسیل قابل توجهی را برای تجزیه و تحلیل، بهینه سازی و پیش‌بینی داده‌ها نشان داده است.

💡با وجود پیشرفت‌های چشمگیر، هوش مصنوعی در مهندسی بافت هنوز با چالش‌هایی دست و پنجه نرم میکند. کمبود داده‌های زیستی دقیق، پیچیدگی واکنش‌های سلولی و نیاز به آزمایش‌های بالینی گسترده، از موانع اصلی این فناوری هستند. اما با رشد سریع یادگیری عمیق، بیوانفورماتیک و نانوفناوری، می‌توان انتظار داشت که در آینده، اندام‌های مصنوعی سفارشی در بیمارستان‌ها ساخته شوند و نیاز به پیوند اعضا برای همیشه برطرف شود. آینده‌ی پزشکی هوشمند نزدیک‌تر از چیزی است که تصور می‌کنیم!

🧬 ورود به حوزه ژن‌درمانی:
۲/۲۹۷/۰۰۰ تومان

مهندسی ژنتیک+ ژن‌درمانی+ بیوانفورماتیک
(همراه با کارآموزی رایگان برای برگزیدگان در دوره بیوانفورماتیک)
apakgene1

🩺ورود به حوزه پزشکی بازساختی:
۲/۳۹۷/۰۰۰ تومان

پزشکی بازساختی+ مهندسی ژنتیک+ بیوانفورماتیک
(همراه با ۲ کارآموزی رایگان برای برگزیدگان در ۲ دوره پزشکی بازساختی و‌ بیوانفورماتیک)
apakreg1

💊 ورود به حوزه پزشکی بازساختی (طراحی حیات جدید ⭐️):
۲/۹۹۹/۰۰۰ تومان

پزشکی بازساختی+ مهندسی ژنتیک+ ژن‌درمانی+ بیوانفورماتیک
(همراه با ۲ کارآموزی رایگان برای برگزیدگان در ۲ دوره پزشکی بازساختی و‌ بیوانفورماتیک)
apakrv1

💉 پک جامع ورود به حوزه صنعت واکسن:
۲/۱۹۷/۰۰۰ تومان

واکسن ‌سازی+ کنترل کیفی+ بیوانفورماتیک
(همراه با کارآموزی رایگان برای برگزیدگان در دوره بیوانفورماتیک)
apakvac1

💉 پک ورود به حوزه صنعت کیت‌سازی:
۲/۰۹۷/۰۰۰ تومان

کیت‌سازی+ کنترل کیفی+ مهندسی ژنتیک
apakkit1

⚙️ پک ویژه ورود به حوزه صنعت:
۲/۵۹۶/۰۰۰ تومان

کیت‌سازی+ واکسن‌سازی+ پروبیوتیک+ کنترل کیفی
apakzist1

🔍 پک ورود به حوزه تحقیق و پژوهش: 
۲/۱۹۷/۰۰۰ تومان

مقاله‌نویسی+ آمار زیستی+ بیوانفورماتیک
(همراه با کارآموزی رایگان برای برگزیدگان در دوره بیوانفورماتیک)
apaktp1

🔬 عمده تحقیقاتی که تابه‌امروز انجام‌شده، برروی چهار نوع سلول بنیادی جنینی، عصبی، مغز استخوان و مزانشیمی متمرکز بوده است.

برخی از مهم ترین حوزه‌های پزشکی بازساختی که هوش مصنوعی می‌تواند برای آنها مفید باشد عبارتند از:

👾 هوش مصنوعی می‌تواند برای شناسایی جهش‌های ژنتیکی و عواملی که به پیشرفت بیماری کمک می‌کنند، مفید باشد و این اطلاعات برای توسعه‌ی درمان‌های شخصی‌سازی شده استفاده می‌شود.

🦾 استفاده.از هوش مصنوعی در مسیر پیش‌بینی‌های زیستی، نیازمند رویکرد گام‌به‌گامی شامل جمع‌آوری داده‌ها، پردازش، مدل‌سازی و ارزیابی مدل‌ها است.

این تکنیک،با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین و داده‌های بزرگ، قادر به تحلیل و مدل‌سازی رفتار سلول‌ها است.

این تکنولوژی به پژوهشگران امکان می‌دهد تا به درک عمیق‌تری از فرآیندهای سلولی و تأثیر داروها بر سلول‌ها برسند، که می‌تواند به توسعه درمان‌های جدید و بهبود بیماری‌ها کمک کند.

🔷 کاربردهای بالینی فعلی

🖇چالش‌ها و موانع

📌آینده پژوهش های سلول های بنیادی:

🥰 مثلاً در ژنتیک پزشکی، با استفاده از PCR می‌تونیم جهش‌های ژنی مربوط به بیماری‌هارو شناسایی کنیم.
در بیوتکنولوژی، استخراج پلاسمید اولین قدم برای تولید باکتری‌های تراریخته‌ست.
و الکتروفورز ژل آگارز؟ بهترین ابزار برای بررسی صحت و اندازه‌ی قطعات DNA بعد از آزمایش‌های مختلفه! 🥇

1. آزمایشگاه‌های تشخیص طبی:
خیلی از آزمایشگاه‌های بالینی به تکنسین‌هایی نیاز دارن که بتونن PCR انجام بدن تا بیماری‌هایی مثل HPV، هپاتیت، یا COVID-19 رو تشخیص بدن.

2. شرکت‌های بیوتکنولوژی:
اگه استخراج پلاسمید و کلونینگ بلد باشی، می‌تونی تو تیم تولید کیت‌های تشخیصی، داروهای نوترکیب یا آنزیم‌های صنعتی کار کنی.

3. پروژه‌های تحقیقاتی دانشگاهی یا شرکتی:
خیلی از پروژه‌ها دنبال کسی‌ان که تکنیک‌های پایه‌ی ژنتیک مولکولی رو بلد باشه. اگه کار PCR و الکتروفورز رو یاد بگیری، می‌تونی دستیار پژوهشی بشی و وارد مسیر پژوهش حرفه‌ای یا ادامه تحصیل بشی.

4. آزمایشگاه‌های دامپزشکی و کشاورزی:
تشخیص بیماری‌های دامی یا بررسی سلامت محصولات تراریخته، همشون به همین تکنیک‌ها وابسته‌ان.

💲دوره‌ با قیمتی بسیار پایین‌تر از دوره‌های مشابه در موسسات آموزشی دیگه ارائه می‌شه، چرا؟ چون هدف اصلی ما سود مالی نیست، بلکه یاد دادن واقعی و فراهم کردن فرصت یادگیری برای همه‌ دانشجویان علاقه‌منده‌ست.
این دوره با کمترین هزینه ممکن طراحی شده تا هیچ دانشجویی به خاطر مسائل مالی، از تجربه‌ عملی و یادگیری تکنیک‌های کلیدی مثل PCR، الکتروفورز و استخراج پلاسمید محروم نمونه.

🗓 زمان برگزاری: در یکی از دو تاریخ انتخابی
۲۷ و ۲۸ فروردین
۲۴ و ۲۵ اردیبهشت

📌 مکان برگزاری: به صورت حضوری، آزمایشگاه ژنتیک دانشکده علوم‌زیستی دانشگاه خوارزمی

⏰ ساعت برگزاری: 10 الی 14
مجموعا 8 ساعت (+ زمان استراحت)

✍️ به همراه صدور گواهی دوزبانه از سمت دانشگاه و انجمن🔂

💰 هزینه ثبت‌نام کارگاه: 835 هزار تومان

🤖 هوش مصنوعی پتانسیل بهبود و سرعت بخشیدن به جنبه‌های مختلف تحقیق و توسعه‌ی پزشکی بازساختی را دارد، به ویژه، زمانی که الگوهای پیچیده در آن دخالت دارند.

با استفاده از یادگیری ماشین (ML) و شبکه‌های عصبی (DNNs)، می‌توان روند رشد سلول‌ها را تحلیل کرد، شرایط ایده‌آل برای تکثیر را فراهم کرد و حتی مواد زیستی هوشمند طراحی کرد!

🔬 خودکارسازی تحلیل تصاویر میکروسکوپی 

🧪 پیش‌بینی پیامدهای درمان

🧬 یادگیری عمیق نه تنها سرعت و دقت تحلیل تصاویر پزشکی را افزایش داده، بلکه با کشف الگوهای پنهان، افق‌های جدیدی در درک مکانیسم‌های بازسازی بافت گشوده است. با ادامه پیشرفت‌ها در معماری‌های هوش مصنوعی و همکاری میان متخصصان رایانه و پزشکی، می‌توان به آینده‌ای امیدوار بود که در آن درمان‌های شخصی‌سازی‌شده با راهنمایی هوش مصنوعی، به استانداردی جدید در پزشکی تبدیل شوند.

🤖 آیا تاکنون به این فکر کرده‌اید که چگونه هوش مصنوعی می‌تواند مرزهای مهندسی بافت را متحول کند؟

✅ استفاده از AI در این زمینه باعث کاهش زمان و هزینه‌های توسعه، و در نتیجه افزایش کارایی فرآیند می‌شود.

🔎 سلول های بنیادی چیست؟

🔶 دستاوردها و کاربردها

💡مزایای سلول‌های بنیادی مزانشیمی

- آموزش کامل به‌صورت تئوری و عملی🔺
- انجام تست توسط خود کارآموز ❤️
- رفع اشکال کامل توسط مدرس💙
- کمترین قیمت ممکن در مقایسه با موسسات و آزمایشگاه‌های خارج‌ از دانشگاه 💲

📈 طی فرایند بهینه‌سازی ترکیبات بیولوژیکی، ابتدا تاثیر آن بر بدن و ساختارش را بررسی می‌کنند. سپس به کمک مدل های QSAR رابطه کمی بین ساختار و فعالیت ترکیب بررسی و در مرحله بعدی، در راستای ارتقای کیفیت ترکیب، ساختار آن به روش‌های مختلف تغییر داده می‌شود. با کمک SAR تاثیر تغییرات اعمال شده را بررسی می‌کنند‌. به این ترتیب الگوریتم های بهینه سازی را پیدا می‌کنند. سپس در شرایط in vivo و in vitro، ترکیب دارای ساختار جدید را ارزیابی می‌کنند. در مرحله‌ی آخر، پس از تجزیه و تحلیل داده های بدست آمده، ترکیب را توسعه می‌دهند تا در فعالیت های پزشکی و داروسازی مورد استفاده قرارگیرد.

🤝 همچنین با استفاده از الگوریتم‌های تولید ترکیب، هوش مصنوعی می‌تواند ساختارهای جدیدی را پیشنهاد کند که احتمالاً دارای فعالیت بیولوژیکی مطلوب هستند.

🤖 الگوریتم‌های یادگیری عمیق، نه‌تنها امکان طراحی سریع‌تر داروهای جدید را فراهم کرده‌اند، بلکه دقت و کارایی درمان‌های بازساختی را نیز افزایش داده‌اند.

🔭 جمع‌آوری داده‌ها:

🔬 پیش‌پردازش داده‌ها:

📋 انتخاب مدل مناسب:

📚 آموزش مدل:

📝 ارزیابی مدل:

🔍 پیش‌بینی و تحلیل: