Serbia Edition
Serbische Ausgabe
Izdanje BiH
Izdanje Crna Gora
Vijesti
Kako vještačka inteligencija otkriva nove načine za borbu protiv teških bolesti
Komentari
Ilustracija (Foto: Pixabay.com/Gerd Altmann)
Novi lijek tek treba da bude odobren, ali u malim kliničkim testiranjima pokazao je impresivnu efikasnost u liječenju idiopatske pulmonalne fibroze (IPF).
To je samo jedan iz novog talasa ljekova za koje je vještačka inteligencija (AI) bila ključna u njihovom otkrivanju.
- Ne možemo da kažemo da imamo prvi odobreni otkriveni i dizajnirani molekul uz pomoć vještačke inteligencije - kaže doktor Žavornokov, suosnivač i izvršni direktor američkog startapa Insiliko medisin.
- Ali smo možda najdalje otišli sa njim.
Dobro došli u veliku AI trku ljekova, gde veliki broj kompanija koristi moć vještačke inteligencije da radi ono što je tradicionalno bio posao medicinskih hemičara.
To obuhvata i manje, specijalističke biotehnološke kompanije koje rade sa vještakom inteligencijom, a koje su nikle u poslednjoj deceniji, baš kao i veće farmaceutske firme koje ili rade istraživanja same ili u partnerstvu sa manjima firmama.
Među novijim igračima je Alfabet, roditeljska kompanija Gugla, koja je 2021. godina osnovala britansku AI kompaniju za otkrivanje ljekova Izomorfik Lebs.
Njegov izvršni direktor Demis Hasabis podelio je ovogodišnju Nobelovu nagradu za hemiju za AI model od kog se očekuje da bude koristan za AI izradu ljekova.
Upotreba vještačke inteligencije za otkrivanje ljekova mogla bi da čini "ogromnu razliku" za pacijente, kaže Kris Majer, iz Bostonske konsultantske grupe (BCG).
Za dovođenje novog lijeka na tržište potrebno je u prosjeku od 10 do 15 godina i košta više od 2 milijarde dolara.
Takođe je rizično: oko 90 odsto ljekova koji budu podvrgnuti kliničkim ispitivanjima ne prođu taj test.
Nada je da će upotreba vještačke inteligencije za taj dio procesa otkrivanja lekova smanjiti vrijeme i troškove, i za rezultat imati više uspjeha.
Stiže nova era, u kojoj je AI u centru procesa otkrivanja ljekova, kaže kaže Šarlot Din, profesorka strukturalne bioinformatike na Univerzitetu u Oksfordu, koja razvija besplatno dostupne AI alatke da bi pomogla farmaceutskim kompanijama i drugima da unaprijede otkrivanje ljekova.
- Mi smo na početku onoga koliko bi dobro to moglo da postane - kaže ona.
Malo je vjerovatno da će to dovesti do manjeg broja farmaceutskih naučnika, kažu stručnjaci, prava ušteda će doći ako bude bilo manje neuspeha, ali će to podrazumevati i rad u partnerstvu sa veštačkom inteligencijom.
Nedavno objavljena analiza BCG-a pokazala je da je najmanje 75 "molekula koje je otkrila vještačka inteligencija" ušlo u klinička ispitivanja sa očekivanjima da će uslijediti još mnogo njih.
- To što oni sada rutinski ulaze u klinička ispitivanja je ogromna prekretnica - kaže doktor Majer.
Sledeća - i "još veća prekretnica" - biće kad budu počeli da ulaze u cilj.
Međutim, profesor Din ističe da još ne postoji definicija šta se tačno računa u lijek "koji je otkrila vještačka inteligencija" i, u svim primjerima do sada, bilo je još uvijek mnogo ljudskog učešća.
Postoje dva koraka u okviru procesa otkrivanja ljekova u kojima se veštačka inteligencija najviše koristi, objašnjava doktor Majer.
Prvi je identifikovanje, na molekularnom nivou, terapeutske mete koja je namijenjena za korekciju lijeka, kao što je promjena određenog gena ili proteina tokom bolesti koja ne bi smjela da se desi.
Iako tradicionalno naučnici testiraju potencijalne mete u laboratoriji eksperimentalno, na osnovu onoga što znaju o bolesti, AI može da bude obučen da koristi ogromne baze podataka kako bi pravio korekcije između fundamentalne molekularne biologije i bolesti, i pravi sugestije.
Drugi, i češći, jeste izrada lijeka tako da bi se korigovala meta.
Tu se koristi generativna AI, takođe osnova za ČetGPT, da bi se zamislili molekuli koji bi mogli da se vežu za metu i funkcionišu, zamijenivši skup manuelni proces kojim hemičari sintetišu više stotina varijacija istog molekula i isprobavaju ih da bi pronašli optimalni.
Insiliko Medisin, osnovan 2014. godine i koji dobija više od 425 miliona u sredstvima, koristio je AI za oba ova koraka, kao i da bi predvidio vjerovatnoću uspjeha u kliničkim ispitivanjima, koji se potom odražava nazad na njegov rad u otkrivanju ljekova.
Trenutno firma ima šest molekula u kliničkim ispitivanjima, među njima i za liječenje IPF-a za koje je već isplanirana sledeća faza ispitivanja.
Uz to, za ulazak u testiranja su odobrena četiri molekula, a skoro 30 drugih pokazuju veliki potencijal.
Svi su "otkriveni od nule uz pomoć generativne AI", kaže doktor Žavornokov.
- Naše mašine sanjaju sve dok ne osmisle savršen lijek koji odgovara svim našim kriterijumima.
Novi molekul za liječenje IPF-a osmislio je generativni AI kompanije nakon što mu je zadat cilj inhibicije proteina po imenu TNIK, koji nikada ranije nije bio targetiran za liječenje IPF-a, ali ga je predložio drugi set AI softvera kompanije kao najvjerovatniji regulator bolesti.
Mogućnosti koje je predložio sistem potom su bile sintetisane i testirane.
Proces otkrića bio je mnogo brži i glatkiji od standarda za ovu granu, ističe doktor Žavoronkov.
Trebalo je 18 mjeseci i zahtijevalo je sinteze i testiranje 79 molekula, za šta se obično očekuje da potraje oko četiri godine i sinteza njih najmanje 500.
Drugi molekuli Insilika imaju još manje brojeva, kaže on.
Nedovoljno podataka na osnovu kojih vještačka inteligencija može da uči ostaje najveći izazov za ovo polje uopšteno gledano, kažu eksperti.
To važi i za identifikaciju meta i dizajniranje molekula, i može potencijalno da uvede pristrasnosti.
Američki Rikeržen Farmaseutikals kaže da njegov pristup premošćuje problem ograničene količine podataka.
Preko automatizovanih eksperimenata, on generiše masivne količine podataka za čitave kolekcije molekula koji sačinjavaju ljudsko tijelo.
Potom obučava AI alatke da razumiju podatke i pronađu neočekivane odnose.
Da bi pomogao da se to postigne, prošle godine je instalirao, kako kaže, najbrži superkompjuter koji posjeduje i sa kojim radi bilo koja farmaceutska kompanija.
Imao je izvesnog uspjeha.
Molekul koji je razvila kompanija za liječenje limfoma i čvrstih tumora sada se testira na pacijentima sa rakom i u ranom je stadijumu kliničkih ispitivanja.
Nastao je nakon što je vještačka inteligencija primetila nov način za gađanje gena za koji se veruje da je važan u pokretanju ovih kancera, ali koji niko prethodno nije uspio da riješi kako da bude targetiran sam od sebe.
Suosnivač i izvršni direktor Rikeržena Kris Gibson kaže da je ono što je najvažnije na ovom polju je nešto što ni Rikeržen ni bilo ko drugi još nije pokazao: da ovi molekuli koje otkriva AI mogu da prođu klinička ispitivanja i da, vremenom, počinju da omogućuju veću vjerovatnoću uspjeha u odnosu na tradicionalne metode.
Kad se to dogodi, kaže doktor Gibson, "postaće očigledno svijetu da je ovo put kojim treba da se ide".
Tagovi:
Insiliko medisin
Alfabet
Gugl
Izomorfik Lebs
Bostonska konsultantska grupa
BCG
Univerzitet u Oksfordu
Rikeržen Farmaseutikals
Aleks Žavornokov
Demis Hasabis
Kris Majer
Šarlot Din
Kris Gibson
vještačka inteligencija
vještačka inteligencija u farmaciji
vještačka inteligencija u medicini
Komentari
Vaš komentar
Rubrike za dalje čitanje
Potpuna informacija je dostupna samo komercijalnim korisnicima-pretplatnicima i neophodno je da se ulogujete.
Pratite na našem portalu vesti, tendere, investicione projekte, grantove i pravnu regulativu.
Registracija na eKapiji vam omogućava pristup potpunim informacijama i dnevnom biltenu
Naš dnevni ekonomski bilten će stizati na vašu mejl adresu krajem svakog radnog dana. Bilteni su personalizovani prema interesovanjima svakog korisnika zasebno,
uz konsultacije sa našim ekspertima.