AI za Alzheimerovu bolest

Alzheimerova bolest je jedan od najtežih neriješenih problema u medicini i jedna od najrazornijih. Ubija milione ljudi, predstavlja ogroman teret za porodice i i dalje prkosi velikom dijelu onoga što medicina danas može učiniti. U OpenAI Foundation želimo to promijeniti koristeći napredni AI kako bismo ubrzali nauku o prevenciji i liječenju bolesti.^1⁠ Kao prvi korak, ovog mjeseca radimo na finalizaciji više od 100 miliona USD grantova u okviru šest istraživačkih institucija, kako bismo podržali i ubrzali istraživanje Alzheimerove bolesti—stvaranjem novih podataka, pomaganjem u dizajniranju novih lijekova i proširivanjem mogućih puteva ka liječenju.

Ovi grantovi predstavljaju početak našeg rada; ima još mnogo toga da se uradi. Očekujemo da ćemo dodijeliti dodatne grantove za Alzheimerovu bolest tokom 2026. godine i nakon toga, većem broju naučnika i istraživačkih institucija, kako bismo zajedno konačno mogli spriječiti i liječiti Alzheimerovu bolest.

Zašto se fokusirati na Alzheimerovu bolest?

Naša misija je osigurati da AGI koristi cijelom čovječanstvu. Alzheimerova bolest predstavlja ogroman problem, postaje sve veći kako stanovništvo stari, a složenost ove bolesti dobro odgovara primjeni umjetne inteligencije.

Alzheimerova bolest ne pogađa samo milione ljudi kojima je dijagnosticirana ova bolest, već i njihove supružnike, djecu i druge njegovatelje koji se brinu o njima. Bolest stavlja ogroman emocionalni i finansijski teret na porodice.

Čovječanstvo je ostvarilo napredak tokom posljednjih nekoliko decenija protiv tri od četiri velika uzročnika smrti — srčanih bolesti, zaraznih bolesti i nekih vrsta raka, smanjujući rizik od smrti u bilo kojoj životnoj dobi:

Međutim, razvoj efikasnih tretmana za četvrtog velikog uzročnika smrti — neurodegenerativne bolesti, poput Alzheimerove bolesti — do sada se pokazao uglavnom nerješivim, uprkos naporima najboljih svjetskih naučnika:

To je zato što se ne čini da Alzheimerovu bolest pokreće jedan jedini uzrok, nego međudjelovanje genetskih faktora rizika, pogrešnog savijanja proteina, upale, sinaptičke disfunkcije i još mnogo toga—što decenijama djeluje zajedno s faktorima okoline, a sve se odvija u mozgu, organu koji je teško proučavati i u koji je teško dopremiti lijekove. Tradicionalni istraživački pristupi teško su uspijevali da ovo razumiju.

Umjetna inteligencija je jedinstveno pogodna da se suoči s ovom složenošću. Njena sposobnost da rasuđuje na osnovu različitih vrsta podataka — uključujući kliničke simptome pacijenata, biološke markere bolesti, analize kandidata za lijekove i drugo — nudi suštinski nov način za razumijevanje načina na koji ovi faktori međusobno djeluju, identifikaciju odgovarajućih terapijskih meta i dijagnostikovanje rizika na koje se može djelovati kod pacijenata decenijama ranije.

Naš cilj je pomoći naučnicima da osmisle nove alate za konačno sprečavanje i liječenje Alzheimerove bolesti. Budući da je taj cilj do sada bilo tako teško postići, smatramo ga jasnim testom sposobnosti AI-ja da promijeni ono što je moguće u ljudskom zdravlju. Cilj nam je ostvariti značajnu promjenu za ljude koji su u riziku od Alzheimerove bolesti i njihove porodice.

Naš početni pristup

Zahvalni smo na podršci koju smo dobili od vanjskih naučnih recenzenata kako bi pomogli u oblikovanju naših početnih strategija. Iako smo izuzetno uzbuđeni zbog svake od ovih oblasti davanja, ne očekujemo da ćemo iznenada ostvariti naš cilj prevencije i liječenja Alzheimerove bolesti. Neki eksperimenti će dati negativne rezultate, a usput će biti i poteškoća. To je priroda nauke—a mi ćemo učiti što je brže moguće, ažurirajući naš pristup kako budu pristizali rezultati.

Za početak, imamo početne hipoteze o tome kako možemo podržati istraživački ekosistem na način koji nadopunjuje postojeće napore i iskorištava ono što je sada moguće uz pomoć AI-ja. Zajedno, ovo stvara „petoslojni niz“ aktivnosti u vodećim istraživačkim institucijama:

1. Kreirati „kauzalnu mapu” Alzheimerove bolesti pomoću AI-a, kako bi se validirale mete za intervenciju. Sada se čini jasnim da postoji mnogo uzročnika Alzheimerove bolesti, a ne samo jedan. To podrazumijeva da bismo trebali mapirati cjelokupnu mrežu uzročnih faktora kako bismo precizno odredili najefikasnije čvorove za terapijsku intervenciju za različite ljude. Sarađujući s istraživačima na samom vrhu AI-ja u biologiji, kao što je Arc Institute⁠, nastojimo razumjeti kako moždani „organoidi” modela reagiraju na različite kombinacije genetskih i okolišnih faktora rizika. Takvi eksperimentalni podaci u velikim razmjerima mogu se koristiti za obučavanje AI modela koji služe za informisanje budućih eksperimenata. Uz ovaj hibridni mehanizam, istraživači mogu usput dijeliti svoja otkrića kako bi ih drugi mogli dalje nadograđivati, te predložiti mete lijekova utemeljene na mehanističkim saznanjima za daljnje testiranje.

Alzheimerova bolest je djelimično odolijevala liječenju jer je suštinski složena bolest. To je rezultat stotina genetskih i okolišnih faktora rizika koji međusobno djeluju kroz različite tipove ćelija tokom decenija. U Arcu razvijamo eksperimentalne i računske tehnologije kako bismo zaista mapirali te interakcije u velikim razmjerama.

—Patrick Hsu, doktor nauka, suosnivač i glavni istraživač u Arc Institute

Želimo pronaći poremećaje koji mogu prebaciti ćeliju iz bolesnog stanja u zdravo. Da bismo to postigli, provodimo ciklus aktivnog učenja: sistematski mijenjamo modele ljudskog tkiva vođeni podacima o pacijentima, mjerimo rezultate i koristimo ih za iterativno poboljšanje naših AI modela Alzheimerove bolesti. Svaki ciklus daje nam jasniju uzročnu sliku o tome gdje se putevi bolesti spajaju i gdje treba intervenirati.

—Silvana Konermann, doktorica nauka, suosnivačica i izvršna direktorica instituta Arc

2. Dizajniranje novih lijekova uz pomoć UI-ja i njihovo testiranje u laboratoriji – sa saradnicima kao što je Institute for Protein Design⁠, zajedno s vodećim neurolozima i neuroznanstvenicima u drugim istraživačkim institutima. Više od 100 lijekova za Alzheimerovu bolest testirano je u kliničkim ispitivanjima od 2000. godine, ali gotovo svi nisu djelovali ili su imali neželjene nuspojave. Vjerujemo da će molekule dizajnirane uz pomoć AI alata za biologiju s vremenom imati veće vjerovatnoće za uspjeh. Ali da bi utvrdili da li je to tačno, istraživači prvo moraju biti u mogućnosti validirati svoje digitalne tvorevine u ćelijama, tkivima i životinjama.

U institutu za dizajn proteina pri UW Medicine posvećeni smo izgradnji saradničkih procesa usmjerenih na postizanje najvećeg pozitivnog uticaja na globalnu dobrobit. Koristeći naše najnovije modele dizajnirane uz pomoć umjetne inteligencije, uspješno smo razvili molekule koje se vežu, modificiraju i razgrađuju mete ključne za napredovanje Alzheimerove bolesti. Proširivanje, unapređivanje i dijeljenje ovog alata s neuronaučnicima koji mogu primijeniti naše dizajnirane proteine za predviđanje i rješavanje neurodegeneracije jedan je od naših najvažnijih prioriteta.

—David Baker, doktor nauka, nobelovac i direktor Instituta za dizajn proteina na Univerzitetu u Washingtonu

3. Podržati otvorene skupove podataka za predviđanje aktivnosti lijekova i praćenje napredovanja bolesti sa i bez intervencije. To uključuje kreiranje novih otvorenih skupova podataka relevantnih za Alzheimerovu bolest s neprofitnim organizacijama kao što je Focused Research Organisation EvE Bio⁠. To također uključuje podršku proširenju postojećih longitudinalnih i epidemioloških skupova podataka, kao i mogućnosti da se odgovorno učine dostupnim postojeći skupovi podataka koje su prikupile biotehnološke kompanije, a koji mogu koristiti svim istraživačima.

4. Uspostaviti nove biomarkere za bolesti, unaprijediti dijagnostiku i način provođenja kliničkih ispitivanja, sa saradnicima kao što je UCSF. Odobrenje prvog krvnog testa za Alzheimerovu bolest prošle godine⁠ daje specijaliziranim ljekarima više alata za procjenu stanja pacijenta, na manje invazivan način. Krv i drugi biomarkeri također daju istraživačima mogućnost da mjere kakav učinak lijekovi mogu imati na napredovanje bolesti u kliničkim ispitivanjima, uključujući i kao sekundarne mjere u ispitivanjima koja su prvenstveno usmjerena na drugu bolest (kao što je prikazano u ovom nedavnom ispitivanju⁠ o kardiovaskularnoj bolesti). Postoji još prilika da se Go dalje uz modernu proteomiku i druge vrste uzorkovanja od pacijenata, sada kada AI može razumjeti složenije biološke signale.

Alzheimerova bolest ostaje jedan od najhitnijih izazova u medicini, a napredak zavisi od povezivanja naučnih otkrića s brigom o našim pacijentima. Ova saradnja omogućava povezivanje svjetski vodećih napora — od napretka u dizajnu proteina do dubokih kliničkih i bioloških uvida ovdje na UCSF-u — kako bismo bolje razumjeli bolest i identificirali nove puteve ka liječenju. Uz pomoć AI-a u integraciji ovih uvida i razumijevanju ogromne složenosti, imamo priliku ubrzati otkrića koja bi mogla značajno promijeniti živote pacijenata.

—S. Andrew Josephson, MD, profesor i predsjedavajući Odsjeka za neurologiju na UCSF-u i UCSF Weill institutu za neuroznanosti

5. Testirati tretmane van patentne zaštite i koristiti AI kako bi se što bolje razumjela anonimizirani podaci o pacijentima i iskustva prijavljena na internetu. Postoji niz intervencija za koje postoje indikativni dokazi o učinku — na primjer, litij orotat⁠ i vakcina protiv herpes zostera⁠kojoj je istekao patent — ali za koje su i dalje potrebni dodatni visokokvalitetni dokazi i privatni sektor nema poticaj da finansira klinička ispitivanja.

Nadam se da će se sposobnost litij-oroata u fiziološkoj dozi da preokrene patološke promjene i obnovi pamćenje u mišjim modelima Alzheimerove bolesti prenijeti na stariju ljudsku populaciju. Litij je ono što pokreće naše telefone, laptope i električna vozila. Pretpostavljam da je mozak možda iskoristio svoju jedinstvenu elektrokemiju prije nego što smo mi to učinili.

—Bruce Yankner, dr. med., doktor nauka, profesor genetike i neurologije na Harvard Medical School i kodirektor Harvard Glenn centra za istraživanje biologije starenja

Iterativno učenje

Napredovat ćemo na svih ovih pet frontova istovremeno, kako bismo dopunili druge napore u istraživačkom ekosistemu. Očekujemo da nadogradimo naše postojeće pristupe kako budemo dobijali dodatne povratne informacije od istraživačke zajednice, kako bismo zajedno mogli utvrditi kako spriječiti i liječiti Alzheimerovu bolest.

Suočavajući se s Alzheimerovom bolešću izravno, cilj nam je ne samo da pomognemo promijeniti tok ove bolesti, već i da razvijemo alate i znanje koji mogu ubrzati napredak protiv mnogih drugih.

* * *

Ako ste zainteresirani za primanje novosti od OpenAI Foundation, molimo pretplatite se ovdje⁠. Ako želite kontaktirati naš tim za biološke nauke i liječenje bolesti, pišite nam na [email protected]⁠.

Pored akademskih članaka, rado čitamo i izvještaje, duže članke i postove na blogovima o umjetnoj inteligenciji i nauci. Iako se ne slažemo sa svim tvrdnjama iz ovih tekstova, među njima su i ovaj izvještaj National Academies⁠, ovaj pregledni članak o razvojnom procesu lijekova za Alzheimerovu bolest⁠, sažeci medicinskog napretka na visokom nivou poput ovog teksta o stopama smrtnosti od kardiovaskularnih bolesti⁠, ovog Science blog posta⁠ o poteškoćama za napredak umjetne inteligencije u medicini, kao i ove ideje IFP-a o kliničkim podacima⁠.

Potičemo vas da javno objavljujete analize i pošaljete nam link e-poštom ako mislite da bismo mogli imati koristi od te perspektive.