Opinber gögn fyrir Heilsu

Í apríl hleyptum við af stokkunum⁠ AI for Alzheimer’s, fyrstu áætlun OpenAI Foundation á sviði lífvísinda og lækninga við sjúkdómum. Í dag kynnum við aðra vísindaáætlun okkar: Opinber gögn fyrir Heilsu.

Með AI for Alzheimer’s beinum við sjónum að einum sjúkdómi sem snertir margar fjölskyldur og þar sem við teljum að gervigreind geti hjálpað vísindafólki að þróa betri meðferðir. Með Opinberum gögnum fyrir Heilsu viljum við stuðla að framförum á öllum sviðum lífvísinda og gegn mörgum sjúkdómum með því að fjármagna gerð og varðveislu vandaðra vísindagagnasafna sem standa rannsakendum víða til boða.

Vísindagögn eru athuganir á heiminum í kringum okkur og grunnurinn að rannsóknum og uppgötvunum. Á sviðum þar sem unnt er að sannreyna tímamótaárangur án þess að safna nýjum gögnum, svo sem í sumum greinum stærðfræði, hafa gervigreindarkerfi nýlega tekið að leggja til⁠ nýja⁠ þekkingu⁠. Í líffræði geta gervigreindarkerfi hins vegar í auknum mæli greint líffræðilegar upplýsingar í stórum stíl og afhjúpað falda uppbyggingu jafnvel út frá ófullkomnum gögnum, stundum með ótrúlegri skilvirkni.

Við teljum þó að margar af þeim tímamótaframförum sem enn eiga eftir að verða í forvörnum og meðferð sjúkdóma muni spretta af því að tengja greind nýrra líkana við fleiri athuganir á heiminum — með öðrum orðum, fleiri gögn.

Sum gagnasöfn sem hefðu gríðarlegt samfélagslegt gildi verða ef til vill aldrei til eða þeim verður ekki deilt, því engin ein stofnun hefur nægan hvata eða getu til að fjármagna þau. Því fellur stuðningur við opinber gögn í þágu heilbrigðis vel að hlutverki OpenAI Foundation.

Fyrstu styrkirnir okkar

Við byrjum á að veita yfir 125 milljónir Bandaríkjadala í styrki til fyrsta hóps háskóla og stofnana sem ekki eru reknar í hagnaðarskyni. Verkefnin ná yfir mörg lög gagna, allt frá sameindum og faraldsfræði til þekkingar á regluverki.

Hér eru nokkur dæmi um verkefnin sem við styðjum:

1. OpenADMET⁠ mun útbúa opin gagnasöfn og viðmið og halda blindar samkeppnir til að prófa hvort þjálfa megi gervigreindarlíkön til að spá fyrir um hvernig smásameindir frásogast og dreifast um líkamann. Markmiðið er að gera lyfjaþróun fyrirsjáanlegri og draga úr því hve oft þróun nýrra lyfja mistekst.

   90% lyfjaefna standast ekki klínískar prófanir⁠. Það stafar oft af því hve erfitt er að spá fyrir um hvernig þau frásogast og berast um líkamann — svonefnda „ADMET“-eiginleika þeirra⁠. Óleyst spálík verkefni sem þessi geta hentað gervigreind vel þegar vönduð gögn eru notuð til að sannreyna nákvæmni spáa frá mismunandi líkönum. AlphaFold2 olli til dæmis straumhvörfum í spám um formgerð prótína með gögnum úr Protein Data Bank⁠, í samkeppni á vegum CASP⁠ við aðrar líkanagerðaraðferðir. Spár um formgerð prótína eru nú hluti af mörgum lyfjaþróunarverkefnum sem munu líklega gagnast sjúklingum síðar.

   Til að bæta spár um ADMET-eiginleika lyfjaefna mun OpenADMET-teymið þróa vönduð gagnasöfn sem nýtast við gerð nýrra spálíkana og standa fyrir opnum áskorunum sem rannsakendur um allan heim geta tekið þátt í.

   

   „Lyfjauppgötvun er full af sameiginlegum vandamálum sem ekkert eitt fyrirtæki eða fræðilegt rannsóknarteymi sem leitast við að lækna tiltekinn sjúkdóm getur leyst eitt og sér,“ sagði James Fraser, PhD, stjórnarmaður OpenADMET og prófessor og formaður lífverkfræði og lækningavísinda við UCSF. „OpenADMET var stofnað til að takast á við þessi vandamál á opinn hátt sem hentar vélanámi. Við erum spennt að fá að byggja grunnlagið sem gerir gervigreind kleift að hraða þróun nýrra meðferða til muna.“

2. CTD Commons⁠ mun varðveita og birta þekkingu á regluverki úr lyfjaþróunarverkefnum sem mistókust, svo að framtíðarteymi geti lært af fordæmum sem eru yfirleitt lokuð inni. Þetta getur hjálpað til við að finna árangursríkar meðferðir fyrir sjúklinga hraðar.

   CTD, eða Common Technical Document, er skjal sem tekur saman alla þróunarsögu tilraunalyfs — allt frá eiturefnafræði dýra og upplýsingum um framleiðslu til samskipta við FDA, sem eru ef til vill gagnlegasti hlutinn. Aðeins lítið brot af þeirri vinnu birtist þó í útgefnum greinum.

   CTD Commons mun kanna hvort unnt sé að afla CTD-skjala úr lyfjaþróunarverkefnum sem mistókust eða voru lögð til hliðar og gera þau öllum aðgengileg til rannsókna og greiningar.

   „Sérhver umsókn til FDA endurspeglar mikla vinnu og fórnir rannsakenda, yfirferðaraðila og þátttakenda í rannsóknum. Jafnvel þegar þessi vinna ber ekki árangur ættu dýrmætar upplýsingarnar sem hún skapar ekki að fara til spillis,“ sagði Josh Morrison, helsti skipuleggjandi CTD Commons og forseti 1Day Sooner. „CTD Commons mun draga úr tvíverknaði og kostnaði og hámarka áhrif klínískra rannsókna.“

3. UNC⁠ mun koma á fót verkefninu Initiative for Generative Immunotherapy og útbúa opin, fjölþætt gögn. Markmiðið er framtíð þar sem krabbameinssjúklingar geta fljótt fengið sérsniðið krabbameinsbóluefni við greiningu.

   „Nývakabóluefni“ gegn krabbameini eru meðal fárra lyfja sem nú eru hönnuð með tölvuaðferðum fyrir hvern sjúkling. Æxlisfruma er raðgreind til að spá fyrir um hvaða æxlissértæku markprótín birtast á yfirborði hennar. Raðgreiningin er þó aðeins staðgengill raunveruleikans, því erfitt og dýrt er að mæla markprótín á yfirborði frumunnar beint og jafnframt kanna hversu sterk viðbrögð ónæmiskerfis sjúklingsins eru við hverju þessara prótína.

   UNC mun afla þessara tengigagna sem vantar úr hundruðum æxla og mörgum gerðum krabbameins. Þannig verður til eitt fyrsta þjálfunar- og matsgagnasafnið á þessu sviði, með ópersónugreinanlegum opinberum gögnum sem rannsakendur um allan heim geta byggt á.

   „Sérsniðin krabbameinsbóluefni eru loks farin að sýna merki um klíníska virkni, en enn eru eyður sem gæti tekið áratugi að fylla með hefðbundnu þróunarlíkani meðferða. Vönduð gögn geta hjálpað okkur að fylla þessar eyður hraðar,“ sagði Alex Rubinsteyn, PhD, lektor í erfðafræði við læknadeild UNC. „Við erum spennt að stytta þennan tíma og stuðla að því að sérsniðnar ónæmismeðferðir sem virka almennt verði að veruleika.“

   

Upphafleg stefna okkar

Við teljum að þessi hluti eigi sérstaklega erindi við rannsakendur sem hafa áhuga á framtíðarstyrkjum OpenAI Foundation.

Miklu fleiri vísindagögn væri gagnlegt að safna en nokkur einn fjármögnunaraðili getur stutt. Því vildum við segja rannsóknarsamfélaginu nánar frá þeim tegundum gagna þar sem við teljum stuðning OpenAI Foundation geta komið að mestu gagni.

Upphaflegar tilgátur okkar um hvaða gögn beri að leggja áherslu á eru: tengd gögn, sjaldgæf gögn og bein gögn. Gagnasöfn sem við fjármögnum munu yfirleitt hafa einn eða tvo þessara eiginleika, sem lýst er nánar hér á eftir, en í sjaldgæfum tilvikum alla þrjá.

Við teljum að sífellt mikilvægara verði að gera gögn almennt aðgengileg, jafnframt því að tryggja persónuvernd þegar um sjúklingagögn er að ræða. Þannig geta rannsakendur byggt á vinnu hver annars og vísindaframfarir sprottið upp á óvæntum stöðum.

1. Tengd gögn: Líffræðilegum ferlum fylgt eftir í mörgum skrefum

   Líffræðileg ferli eiga sér stað á mismunandi mælikvörðum, en flest gagnasöfn lífvísinda fanga aðeins einn hluta raunveruleikans. Frumukort getur mælt sameindir í þúsundum frumna en myndgreining einstakra sameinda fylgir aðeins einni frumu. Bæði sjónarhornin eru verðmæt, en þar sem slík gagnasöfn eru yfirleitt gerð óháð hvert öðru getur þurft margra ára framhaldsrannsóknir til að ákvarða hvernig vísindaniðurstöðurnar tengjast. Við viljum styðja einstök rannsóknarteymi í að fara markvisst á milli þessara mælikvarða og búa til innihaldsrík, tengd gagnasöfn þar sem ólík lög styðja hvert annað.

   Styrkur okkar til UCSF gerir OpenADMET-teyminu til dæmis kleift að mæla helstu sameindaeiginleika og víxlverkanir tugþúsunda efnasambanda. Teymið tengir síðan þessa víðtæku greiningu við tvær hliðar lyfjaflutnings: formgerð flutningsprótína, ákvörðuð með tilraunum þar sem valdar sameindir eru bundnar, og mælingar á því hvernig prótínin víxlverka við sameindirnar. Að lokum prófar teymið hluta þessara efnasambanda í líkönum af blóð-heilaþröskuldi manna og ber niðurstöðurnar saman við mælingar í lifandi dýrum.

   Þessi nálgun við gagnasöfnun mun gefa óvenju heildstæða mynd af því hvað stýrir flutningi lyfs um líkamann og gera gervigreindarlíkönum kleift að spá betur fyrir um það sem skiptir okkur mannfólkið máli.

2. Sjaldgæf gögn: Varðveisla þess sem ekki verður endurskapað

   Engin framtíðargervigreind, sama hversu öflug hún verður, getur farið aftur í tímann og fylgst með líffræðilegum atburðum á tilteknum, einstökum augnablikum — svo sem dánar- og sjúkdómsorsökum í löndum þar sem áreiðanlegar opinberar upplýsingar um fæðingar, dauðsföll og heilsufar liggja ekki fyrir, eða innihaldi lífsýna úr sjúklingum á tilteknum augnablikum sem nú eru liðin. Líffræðin er full af slíkum óafturkræfum tækifærum og þeir sem þróa líkön í framtíðinni gætu fundið not fyrir slík gögn sem rannsakendur geta ekki séð fyrir í dag. Þess vegna höfum við sérstakan áhuga á tillögum sem safna eða varðveita verðmæt gögn áður en tækifærið glatast, eða gera núverandi einkagagnasöfn sem aldrei verða endurgerð aðgengileg fyrir almenning, með virðingu fyrir persónuvernd og samþykki einstaklinga.

   Styrkur okkar til CTD Commons mun til dæmis kanna hvort bjarga megi gögnum úr misheppnuðum lyfjaþróunarverkefnum áður en fyrirtæki hætta starfsemi og gögnin glatast. Til skamms tíma geta skjölin hjálpað teymum á fyrstu stigum lyfjaþróunar að skilja kröfur eftirlitsaðila til sambærilegra vara í stað þess að læra með kostnaðarsömum tilraunum og mistökum. Til lengri tíma geta skjölin nýst vélanámskerfum til að finna mynstur í því hvers vegna lyf mistakast eða bera árangur. Það gæti stuðlað að betra regluverki eða betri tilraunaaðferðum og gert sjúklingum kleift að njóta nýrra meðferða fyrr.

3. Bein gögn: Mælingar á líffræðilegu og klínísku ástandi sem stendur næst því sem skiptir máli

   Lengst af í sögu líffræðinnar hafa rannsóknir beinst að því sem auðvelt eða ódýrt var að mæla. Til dæmis gögn úr einstökum frumum frekar en klínísk gögn úr mönnum, eða RNA-tjáningu fremur en prótín. Þessir staðgenglar hafa verið gríðarlega gagnlegir, en geta einnig fjarlægst markmiðin um að skilja líffræði og fyrirbyggja og meðhöndla sjúkdóma. Í slíkum tilvikum viljum við veita rannsakendum þau úrræði sem þarf til að setja saman gagnasöfn sem mæla það sem mestu máli skiptir. Einnig kann að vera að nauðsynleg mælitæki til að mæla „líffræðilegan sannleika“ séu ekki enn til eða að notkun þeirra í stórum stíl sé óheyrilega dýr. Með þessari áætlun vonumst við til að styðja hvort tveggja — ný gögn og ný verkfæri.

   Styrkur okkar til UNC til að koma á fót Initiative for Generative Immunotherapy gerir teyminu hjá UNC Lineberger og UNC Health til dæmis kleift að afla þeirra gagna úr mönnum sem þarf til að bæta næstu kynslóð krabbameinsbóluefna. Það felur í sér að mæla beint prótín á yfirborði æxlisfrumna og T-frumuviðbrögð sjúklinga í stað þess að „aðeins“ raðgreina æxlið. Dýrt er að búa til þessi gögn. Með því að gera það ítarlega núna og birta niðurstöðurnar opinberlega vonumst við til að öll framtíðarverkefni um krabbameinsbóluefni geti notið góðs af. Ef verkefnið ber árangur munu bóluefnisefni framtíðarinnar einkum geta farið í prófanir á mönnum með traustari markprótín. Það ætti að auka líkurnar á virkni þeirra og gera kleift að læra meira þegar þau virka ekki.

Að tryggja rannsakendum aðgang að gögnunum

Að lokum tryggjum við í öllum styrkverkefnum okkar að gagnasöfnin sem verða til séu eins aðgengileg og kostur er fyrir rannsakendur um allan heim.

Stóran hluta vísindasögunnar var prófun tilgátna helsti flöskuháls uppgötvana. Aðeins takmörkuð „greind“ var tiltæk til að glíma við vandamálin — ákveðinn fjöldi framhaldsnema og starfandi vísindamanna sem öfluðu gagna og greindu þau með tiltekið vandamál í huga. Áframhaldandi framfarir gervigreindar í forritun og gagnagreiningu gera þessa forsendu úrelta. Gagnagreining gæti orðið miklu auðveldari í stórum stíl og ný innsýn sprottið af samstarfi sem erfitt er að sjá fyrir þegar gagnanna er aflað.

Markmið okkar er að tryggja að almenn gervigreind gagnist öllu mannkyni. Vísindagögn sem verða til með stuðningi okkar ættu að vera víða aðgengileg, jafnframt því að tryggja persónuvernd og samþykki einstaklinga þegar gögn um fólk eiga í hlut. Aðgengi snýst þó um meira en að birta hrá gögn. Við hvetjum styrkþega til að birta greiningar sínar sem forprent, deila gögnum reglulega en ekki aðeins í lokin og, ef gögnin eru ekki „tengd“, vinna með notendum þeirra að því að meta notagildi þeirra við líffræðileg viðfangsefni sem skipta máli.

Síendurtekið lærdómsferli

Þessi færsla lýsir upphaflegri stefnu okkar fyrir Opinber gögn fyrir Heilsu. Við endurmetum sjónarmið okkar stöðugt eftir því sem vísindum og gervigreind fleygir fram og út frá samtölum við aðra í rannsóknarsamfélaginu.

Ef þú hefur hugmyndir fyrir Opinber gögn fyrir Heilsu hvetjum við þig til að hafa samband á [email protected]⁠. Þú getur gerst áskrifandi að fréttabréfinu okkar hér⁠ til að fá fréttir af áætlunum okkar og fjármögnun.

Ef þér þykir áhugavert að fást í fullu starfi við vandamál á borð við þau sem fjallað er um í þessari færslu erum við nú að ráða í fjögur laus störf⁠ hjá teyminu fyrir lífvísindi og lækningar við sjúkdómum.