חוקרים במכון לתכנון חלבונים בוחנים מבנה של חלבון שתוכנן באופן חישובי, לפני ייצורו לצורך בדיקה במעבדה. קרדיט: איאן היידון.
בינה מלאכותית במאבק באלצהיימר
מחלת אלצהיימר היא אחת הבעיות הקשות ביותר ברפואה שטרם נמצא להן פתרון, ואחת ההרסניות שבהן. היא גובה את חייהם של מיליוני אנשים, מטילה נטל כבד על משפחות, ועדיין נותרת במידה רבה מעבר להישג ידה של הרפואה כיום. ב-OpenAI Foundation אנו רוצים לשנות זאת בעזרת בינה מלאכותית מתקדמת, שתאיץ את המחקר המדעי למניעת המחלה ולטיפול בה.1 כצעד ראשון, אנו פועלים להשלמת אישורם של מענקים בסך יותר מ-100 מיליון דולר החודש, לשישה מוסדות מחקר, כדי לתמוך בחקר אלצהיימר ולהאיצו — באמצעות יצירת נתונים חדשים, סיוע בתכנון תרופות חדשות והרחבת אפשרויות הטיפול.
המענקים האלה הם רק תחילת הדרך שלנו; עוד נותרה עבודה רבה. אנו צופים להעניק מענקים נוספים לחקר אלצהיימר במהלך 2026 ולאחריה, למדענים ולמוסדות מחקר נוספים, כדי שיחד נוכל סוף סוף למנוע את מחלת אלצהיימר ולטפל בה.
היוזמה של OpenAI Foundation לחקר אלצהיימר היא הרבה מעבר להתקדמות מדעית. היא תקווה למיליוני אנשים, למשפחות ולכל מי שבריאות המוח חשובה לו. אנו מברכים על השקעות נועזות שנותנות עדיפות למהירות ולקפדנות מדעית, כי כל יום חשוב. עלינו להאיץ פריצות דרך שישנו את המציאות של החיים עם אלצהיימר, או עם הסיכון לחלות במחלה.
למה להתמקד באלצהיימר?
המשימה שלנו היא להבטיח ש-AGI תועיל לאנושות כולה. אלצהיימר היא בעיה עצומה שמחמירה עם הזדקנות האוכלוסייה, ומורכבות המחלה הופכת אותה לאתגר שהבינה המלאכותית מתאימה להתמודד איתו.
אלצהיימר משפיעה לא רק על מיליוני האנשים שאובחנו במחלה, אלא גם על בני ובנות זוגם, ילדיהם ומטפלים נוספים שתומכים בהם. המחלה מטילה על המשפחות עומס רגשי וכלכלי עצום.
בעשורים האחרונים האנושות התקדמה במאבק בשלושה מארבעת גורמי התמותה המרכזיים — מחלות לב, מחלות זיהומיות וסוגים מסוימים של סרטן — והפחיתה את הסיכון למוות בכל גיל:
שיעור התמותה העולמי המתוקנן לגיל ל-100,000 איש משלושה גורמי תמותה מרכזיים (IHME)
עם זאת, פיתוח טיפולים יעילים לגורם התמותה המרכזי הרביעי — מחלות ניווניות של מערכת העצבים, כמו אלצהיימר — נותר עד כה ברובו אתגר ללא מענה, למרות מאמציהם של טובי המדענים בעולם:
שיעור התמותה העולמי המתוקנן לגיל מאלצהיימר (IHME)
הסיבה לכך היא שאלצהיימר אינה נובעת כנראה מגורם יחיד, אלא משילוב של גורמי סיכון גנטיים, קיפול שגוי של חלבונים, דלקת, תפקוד לקוי של סינפסות ועוד. כל אלה פועלים בשילוב עם גורמים סביבתיים לאורך עשרות שנים, והכול מתרחש במוח — איבר שקשה לחקור ולהעביר אליו תרופות. גישות המחקר המסורתיות התקשו לפענח את המורכבות הזו.
לבינה מלאכותית יש יכולת ייחודית להתמודד עם המורכבות הזו. יכולתה להסיק מסקנות מסוגים שונים של נתונים — ובהם תסמינים קליניים של מטופלים, סמנים ביולוגיים של המחלה, סריקות של תרופות מועמדות ועוד — מציעה דרך חדשה מיסודה להבין כיצד הגורמים האלה משפיעים זה על זה, לזהות מטרות מתאימות לתרופות ולאתר אצל מטופלים סיכונים שניתן לפעול להפחתתם עשרות שנים מוקדם יותר.
המטרה שלנו היא לעזור למדענים להמציא כלים חדשים שיאפשרו סוף סוף למנוע אלצהיימר ולטפל בה. מאחר שעד כה היה קשה כל כך להשיג את המטרה הזו, אנו רואים בה מבחן מובהק ליכולתה של הבינה המלאכותית לשנות את גבולות האפשר בתחום בריאות האדם. אנו שואפים לחולל שינוי משמעותי בחייהם של אנשים בסיכון לאלצהיימר ושל משפחותיהם.
הגישה הראשונית שלנו
אנו מודים למומחים מדעיים חיצוניים שסייעו לנו בבחינת האסטרטגיות הראשוניות שלנו ובגיבושן. אף שאנו נרגשים מאוד מכל אחד מתחומי התמיכה האלה, איננו מצפים להשיג בן רגע את מטרתנו — מניעת אלצהיימר וטיפול בה. חלק מהניסויים יניבו תוצאות שליליות, ויהיו גם מכשולים בדרך. זהו טבעו של המדע — ואנו נלמד במהירות האפשרית ונעדכן את הגישה שלנו עם קבלת התוצאות.
כנקודת פתיחה, גיבשנו השערות ראשוניות לגבי הדרכים שבהן נוכל לתמוך במערך המחקר באופן שישלים את המאמצים הקיימים וירתום את האפשרויות שהבינה המלאכותית פותחת כיום. יחד, אלה יוצרים ״מערך בן חמש שכבות״ של פעילות במוסדות מחקר מובילים:
1. יצירת ״מפה סיבתית״ של אלצהיימר בעזרת בינה מלאכותית, כדי לתקף מטרות להתערבות. כיום נראה ברור שיש גורמים רבים לאלצהיימר, ולא גורם יחיד. מכאן שעלינו למפות את מלוא רשת הגורמים הסיבתיים, כדי לזהות את הנקודות היעילות ביותר להתערבות טיפולית אצל אנשים שונים. באמצעות שיתוף פעולה עם חוקרים בחזית הבינה המלאכותית בביולוגיה, כמו החוקרים במכון Arc, אנו שואפים להבין כיצד ״אורגנואידים״ המשמשים כמודלים של המוח מגיבים לשילובים שונים של גורמי סיכון גנטיים וסביבתיים. נתונים ניסויים בהיקף כזה יכולים לשמש לאימון מודלים של בינה מלאכותית שיסייעו לתכנן ניסויים עתידיים. השילוב הזה מאפשר לחוקרים לשתף את ממצאיהם לאורך הדרך כדי שאחרים יוכלו להתבסס עליהם, ולהציע מטרות לתרופות לבדיקה נוספת על סמך הבנת המנגנונים הביולוגיים.
חברי צוות היוזמה לחקר מחלת אלצהיימר במכון Arc (משמאל לימין: לורנה סאאוודרה, ניאנז׳ן לי, דייב ברק, טוני הואה, סילבנה קונרמן, דארה לטו, פטריק סו, מייגן ואן אוברביק, קריסטן סיים). קרדיט: ריימונד רודולף.
אחת הסיבות לקושי לטפל באלצהיימר היא שמדובר בדוגמה מובהקת למחלה מורכבת. היא תוצאה של מאות גורמי סיכון גנטיים וסביבתיים הפועלים זה על זה במגוון סוגי תאים לאורך עשרות שנים. ב-Arc אנו מפתחים טכנולוגיות ניסוייות וחישוביות שיאפשרו למפות בפועל את יחסי הגומלין האלה בקנה מידה רחב.
אנחנו רוצים למצוא שינויים מכוונים שיוכלו להחזיר תא ממצב חולה למצב בריא, כמו בלחיצה וגרירה. לשם כך אנו מפעילים מחזור של למידה פעילה: עורכים שינויים שיטתיים במודלים של רקמה אנושית בהכוונת נתוני מטופלים, מודדים מה קורה ומשתמשים בתוצאות כדי לשפר שוב ושוב את מודלי הבינה המלאכותית שלנו למחלת אלצהיימר. כל מחזור מעניק לנו תמונה סיבתית חדה יותר של הנקודות שבהן מסלולי המחלה מתכנסים ושל המקומות שבהם כדאי להתערב.
2. תכנון תרופות חדשות בעזרת בינה מלאכותית ובדיקתן במעבדה — עם שותפים כמו המכון לתכנון חלבונים, לצד נוירולוגים וחוקרי מוח מובילים במכון למדעי המוח של Mass General Brigham. מאז שנת 2000 נבדקו יותר מ-100 תרופות לאלצהיימר בניסויים קליניים, אך כמעט כולן לא הועילו או גרמו לתופעות לוואי לא רצויות. אנו מאמינים שלאורך זמן, למולקולות שתוכננו בסיוע כלי בינה מלאכותית לביולוגיה יהיו סיכויי הצלחה גבוהים יותר. אך כדי לקבוע אם זה אכן כך, החוקרים צריכים קודם כול להיות מסוגלים לאמת את התוצרים הדיגיטליים שלהם בתאים, ברקמות ובבעלי חיים.
במכון לתכנון חלבונים של UW Medicine אנו מחויבים לבניית תהליכי מחקר ופיתוח משותפים שמטרתם להשפיע לטובה ככל האפשר על רווחת בני האדם ברחבי העולם. בעזרת המודלים החדשים ביותר שלנו לתכנון חלבונים מבוסס בינה מלאכותית, הצלחנו להנדס מולקולות שנקשרות למטרות חיוניות להתקדמות מחלת אלצהיימר, משנות אותן ומפרקות אותן. אחד היעדים החשובים ביותר שלנו הוא להרחיב ולשכלל את ערכת הכלים הזו ולשתף אותה עם חוקרי מוח, שיוכלו להשתמש בחלבונים שתכננו כדי לחזות ניוון עצבי ולמצוא לו מענה.
3. תמיכה במאגרי נתונים פתוחים לחיזוי פעילותן של תרופות ולמיפוי התקדמות המחלה, עם התערבות ובלעדיה. בכלל זה, יצירת מאגרי נתונים פתוחים חדשים הרלוונטיים לאלצהיימר, בשיתוף גופים ללא כוונת רווח כמו ארגון המחקר הממוקד EvE Bio. התמיכה כוללת גם הרחבה של מאגרי נתונים קיימים ממחקרי אורך וממחקרים אפידמיולוגיים, וכן בחינת הזדמנויות להנגשה אחראית של מאגרי נתונים קיימים שאספו חברות ביוטכנולוגיה ושעשויים להועיל לכלל החוקרים.
הוספת כמויות זעירות של תרכובות לצלחות מוכנות לבדיקה, לצורך סריקה כמותית בתפוקה גבוהה ואפיון הפעילות מול מגוון מטרות. קרדיט: EvE Bio.
4. ביסוס סמנים ביולוגיים חדשים למחלה, לשיפור האבחון ואופן ניהול הניסויים הקליניים, עם שותפים כמו UCSF. אישורה של בדיקת הדם הראשונה לאלצהיימר בשנה שעברה מעניק לרופאים מומחים כלים נוספים להערכת מצב המטופל, באופן פחות פולשני. סמנים ביולוגיים בדם וסמנים אחרים מאפשרים לחוקרים גם למדוד בניסויים קליניים את ההשפעה האפשרית של תרופות על התקדמות המחלה, לרבות כמדדים משניים בניסויים המתמקדים בעיקר במחלה אחרת (כפי שהודגם בניסוי הזה שנערך לאחרונה בתחום מחלות הלב וכלי הדם). כעת, כשהבינה המלאכותית מסוגלת לפענח אותות ביולוגיים מורכבים יותר, נפתחות הזדמנויות נוספות להתקדם בעזרת פרוטאומיקה מודרנית וסוגים נוספים של דגימות ממטופלים.
אלצהיימר עודנו אחד האתגרים הדחופים ביותר ברפואה, וההתקדמות תלויה בחיבור בין פריצות דרך מדעיות לטיפול במטופלים שלנו. שיתוף הפעולה הזה מאפשר לנו לחבר בין מאמצי מחקר מהמובילים בעולם — מהתקדמות בתכנון חלבונים ועד לתובנות קליניות וביולוגיות מעמיקות כאן ב-UCSF — כדי להבין טוב יותר את המחלה ולזהות דרכים חדשות לטיפול. כשהבינה המלאכותית עוזרת לנו לשלב את התובנות האלה ולהבין מורכבות עצומה, נפתחת בפנינו הזדמנות להאיץ תגליות שעשויות לשנות באופן משמעותי את חיי המטופלים.
5. בדיקת טיפולים שאינם מוגנים עוד בפטנט ושימוש בבינה מלאכותית להפקת תובנות מיטביות מנתוני מטופלים שעברו אנונימיזציה ומחוויות המדווחות ברשת. יש כמה התערבויות שלגביהן קיימות עדויות המרמזות על השפעה — למשל, ליתיום אורוטט והחיסון נגד שלבקת חוגרת שאינו מוגן עוד בפטנט — אך נדרשות ראיות נוספות ואיכותיות, ולמגזר הפרטי אין תמריץ לממן ניסויים קליניים.
תקוותי היא שהיכולת של ליתיום אורוטט במינון פיזיולוגי להפוך שינויים פתולוגיים ולשקם את הזיכרון במודלים עכבריים של מחלת אלצהיימר תתבטא גם באוכלוסייה האנושית המזדקנת. ליתיום הוא מה שמספק אנרגיה לטלפונים, למחשבים הניידים ולרכבים החשמליים שלנו. הניחוש שלי הוא שייתכן שהמוח ניצל את התכונות האלקטרוכימיות הייחודיות שלו עוד לפנינו.
למידה מחזורית
נקדם את כל חמשת הכיוונים האלה במקביל, כהשלמה למאמצים אחרים במערך המחקר. אנו צופים להוסיף על הגישות הקיימות שלנו ככל שנקבל משוב נוסף מקהילת המחקר, כדי שיחד נוכל להבין כיצד למנוע אלצהיימר ולטפל בה.
בהתמודדות הישירה עם אלצהיימר, אנו שואפים לא רק לסייע בשינוי מהלך המחלה, אלא גם לבנות כלים וידע שיוכלו להאיץ את ההתקדמות במאבק במחלות רבות אחרות.
* * *
לקבלת עדכונים מ-OpenAI Foundation, אפשר להירשם כאן. ליצירת קשר עם צוות מדעי החיים וריפוי המחלות שלנו, כתבו לנו לכתובת [email protected].
לצד מאמרים אקדמיים, אנו קוראים בהערכה רבה גם דוחות, כתבות עומק ופוסטים בבלוגים על בינה מלאכותית ומדע. אף שאיננו מסכימים עם כל הטענות המובאות בהם, בין הפרסומים האלה נמצאים הדוח הזה של האקדמיות הלאומיות, מאמר הסקירה הזה על תרופות לאלצהיימר הנמצאות בפיתוח, סקירות כלליות של ההתקדמות ברפואה כמו הכתבה הזו על שיעורי התמותה ממחלות לב וכלי דם, הפוסט הזה בבלוג של Science על הקשיים של בינה מלאכותית בקידום הרפואה, וכן הרעיון הזה של IFP בנוגע לנתונים קליניים.
אנו מעודדים אתכם לפרסם ניתוחים בפומבי ולשלוח לנו קישור בדוא״ל אם לדעתכם נוכל להפיק תועלת מנקודת המבט שלכם.
הערות שוליים
- 1
ליתר דיוק, אנו מתמקדים במחלת אלצהיימר ובהפרעות קשורות — אלצהיימר מופיעה לעיתים קרובות לצד סוגי דמנציה אחרים.