در سال ۱۹۵۳، جیمز واتسون و فرانسیس کریک و روزالیند فرانکلین، دنیای زیست‌شناسی را با کشف ساختار DNA متحول کردند. این دستاورد، نه تنها پایه‌گذار ژنتیک مولکولی مدرن شد، بلکه فصل جدیدی در فهم چگونگی ذخیره و انتقال اطلاعات ژنتیکی در موجودات زنده گشود. در همان زمان، دانشمندان دیگر نیز به این نتیجه رسیدند که این اطلاعات ژنتیکی کلید حل بسیاری از معماهای علمی است، اما محدودیت‌های فناوری آن دوران اجازه تجزیه و تحلیل دقیق و گسترده این داده‌ها را نمی‌داد. در این مرحله، هنوز آینده استفاده از داده‌های زیستی و اطلاعات مولکولی در حل مسائل پیچیده زیست‌شناسی و پزشکی در هاله‌ای از ابهام بود.
دهه‌ها بعد، پس از تکمیل پروژه ژنوم انسان با پیشرفت تکنولوژی و انقلاب دیجیتالی، میزان داده‌های ژنتیکی و بیولوژیکی که از طریق نسل‌های جدید توالی‌یابی و دیگر ابزارهای مدرن به دست می‌آمد، به شکل سرسام‌آوری افزایش یافت. این امر باعث شد که چالش‌های جدیدی برای تجزیه و تحلیل و تفسیر این حجم عظیم داده‌ها به وجود آید. اطلاعاتی که در گذشته دسترسی به آنها به سال‌ها زمان نیاز داشت، اکنون در عرض چند ساعت به دست می‌آمد، اما این داده‌ها تنها زمانی ارزش داشتند که به طور دقیق پردازش و تفسیر می‌شدند. اینجاست که علم بیوانفورماتیک پا به عرصه گذاشت، علمی که با استفاده از ابزارهای محاسباتی، داده‌های زیستی را به دانش کاربردی در حوزه سلامت و درمان تبدیل می‌کند. با افزایش دقت در فناوری‌های اومیکس مانند ژنومیکس، پروتئومیکس، ترانسکریپتومیکس و متابولومیکس، نیاز به تحلیل داده‌های پیچیده زیستی و استفاده کاربردی از آنها نیز افزایش یافت. اما چالش اصلی، همچنان در استفاده مؤثر و هوشمندانه از این داده‌های عظیم باقی مانده بود.
در پاسخ به این نیاز، پروژه‌هایی همچون MiRacle شکل گرفتند. MiRacle با ترکیب دانش بیولوژی و قدرت محاسباتی هوش مصنوعی، به دنبال تسریع و بهبود فرآیندهای تحلیلی و تحقیقاتی در حوزه‌های بیوانفورماتیک و طراحی داروهای نوین است. هدف اصلی این پروژه، استفاده از داده های جامع زیستی به منظور استخراج الگوها و اطلاعات کلیدی است که می‌توانند به توسعه داروهای نوین کمک کنند. MiRacle با بهره‌گیری از الگوریتم‌های نوین و تحلیل پیشرفته داده‌ها، می‌تواند داده‌های ژنتیکی، پروتئینی و مولکولی را به شکلی دقیق‌تر و با سرعتی بی‌نظیر تجزیه و تحلیل کند.
یکی از مزیت‌های بزرگ این رویکرد در مقایسه با روش‌های سنتی، دقت و سرعت بی‌سابقه‌ای است که این فناوری‌ها در اختیار محققان قرار می‌دهند. برای مثال، در طراحی داروهای بیولوژیکی، به جای فرآیندهای طولانی و پرهزینه‌ی آزمایش و خطا، MiRacle می‌تواند با شبیه‌سازی‌های دقیق، تعاملات دارو با سلول‌های بدن را از نظر اختصاصیت اثر دارو و کاهش عوارض آن پیش‌بینی کند و داروهایی با اثربخشی بالاتر و عوارض جانبی کمتر را پیشنهاد دهد. این امر نه تنها به تسریع کشف داروهای جدید کمک می‌کند، بلکه هزینه‌های بالای تحقیقات دارویی را به شکل قابل‌توجهی کاهش می‌دهد.
از سوی دیگر، در حوزه‌ی اومیکس، MiRacle قادر است با تحلیل داده‌های ژنتیکی، پروتئینی و متابولیکی، الگوهای پیچیده‌ی بیماری‌ها را شناسایی کند. این تحلیل‌ها می‌تواند به درک عمیق‌تر بیماری‌های ژنتیکی، سرطانی و دیگر بیماری‌های مزمن منجر شود و راه را برای توسعه روش‌های درمانی شخصی‌سازی‌شده هموار کند.
علاوه بر این، استفاده از هوش مصنوعی در پروژه‌های MiRacle، به محققان کمک می‌کند تا با تحلیل سریع و کارآمد داده‌های بالینی و مولکولی، بیومارکرهای بیماری‌ها را شناسایی کرده و اقداماتی پیشگیرانه انجام دهند. به عنوان مثال، تحلیل داده‌های بیماران با استفاده از مدل‌های یادگیری عمیق می‌تواند به شناسایی الگوهای پنهان در داده‌های ژنتیکی و محیطی منجر شود که به تشخیص زودهنگام سرطان یا دیگر بیماری‌های پیچیده کمک کند و در راستای تحقق چشم اندازهای جدید در زمینه های زیستی و پزشکی خدماتی نوین در زمینه طراحی دارو به پژوهشگران، شرکت‌های دارویی و سازمان‌های بهداشتی ارائه دهد.
هم اکنون یکی از اولین دستاوردهای این پروژه با نام MiRacle، با هدف کشف داروهای نوین بیولوژیکی به منظور ژن درمانی انواع بیماری ها با استفاده از microRNAها با در نظر گرفتن اهداف درمانی کاربر و همچنین اختصاصیت دارو در ابعاد مولکولی در لینک زیر قابل استفاده است:
https://ssail.aut.ac.ir/miRacle