Mākslīgais intelekts Alcheimera slimības pētniecībā

Alcheimera slimība ir viena no sarežģītākajām un postošākajām neatrisinātajām problēmām medicīnā. Tā nogalina miljoniem cilvēku, rada milzīgu slogu ģimenēm un joprojām izaicina mūsdienu medicīnas iespējas. Mēs OpenAI Foundation vēlamies to mainīt, izmantojot modernu mākslīgo intelektu, lai paātrinātu zinātnes attīstību šīs slimības profilaksei un ārstēšanai.^1⁠ Mūsu pirmais solis ir darbs pie tā, lai šomēnes pabeigtu vairāk nekā 100 miljonu USD (85 575 465 EUR) lielu grantu piešķiršanu sešām pētniecības iestādēm ar mērķi atbalstīt un paātrināt Alcheimera slimības pētniecību, radot jaunus datus, palīdzot izstrādāt jaunas zāles un paplašinot iespējamos ārstēšanas veidus.

Šie granti iezīmē mūsu darba sākumu, taču vēl ir ļoti daudz darāmā. Mēs plānojam 2026. gadā un turpmāk piešķirt papildu finansējumu Alcheimera slimības pētniecībai vairāk zinātniekiem un pētniecības iestādēm, lai kopīgiem spēkiem beidzot varētu novērst un ārstēt Alcheimera slimību.

Kāpēc koncentrēties uz Alcheimera slimību?

Mūsu misija ir nodrošināt, lai mākslīgais vispārējais intelekts (AGI) sniegtu labumu visai cilvēcei. Alcheimera slimība ir milzīga problēma, situācija pasliktinās, sabiedrībai novecojot, un šīs slimības sarežģītība ir piemērota mākslīgā intelekta izmantošanai.

Alcheimera slimība ietekmē ne tikai miljoniem cilvēku, kuriem diagnosticēta šī slimība, bet arī viņu laulātos, bērnus un citus aprūpētājus, kuri viņus atbalsta. Slimība ģimenēm rada milzīgu emocionālu un finansiālu slogu.

Pēdējo dažu desmitgažu laikā cilvēce ir guvusi ievērojamus panākumus cīņā pret trim no četriem galvenajiem nāves cēloņiem – sirds slimībām, infekcijas slimībām un dažiem vēža veidiem, tādējādi samazinot nāves risku jebkurā vecumā:

Tomēr izstrādāt efektīvas ārstēšanas metodes ceturtajam lielajam nāves cēlonim – neirodeģeneratīvajām slimībām, piemēram, Alcheimera slimībai – līdz šim lielākoties nav izdevies, neraugoties uz cilvēces izcilāko zinātnieku pūlēm.

Tas ir tāpēc, ka Alcheimera slimību, šķiet, neizraisa viens vienīgs cēlonis, bet gan ģenētisko riska faktoru, proteīnu nepareizas salipšanas, iekaisuma, sinaptiskās disfunkcijas un citu faktoru mijiedarbība, kas gadu desmitiem mijiedarbojas ar vides faktoriem, un tas viss norisinās smadzenēs – orgānā, kuru ir grūti pētīt un kurā ir grūti nogādāt zāles. Tradicionālajām pētniecības pieejām ir bijis grūti to izprast.

Mākslīgais intelekts ir īpaši piemērots šīs sarežģītās problēmas risināšanai. Tā spēja analizēt dažādu veidu datus, tostarp pacientu klīniskos simptomus, slimību bioloģiskos marķierus, potenciālo zāļu skrīninga rezultātus un citus datus, piedāvā pilnīgi jaunu veidu, kā izprast šo faktoru mijiedarbību, noteikt piemērotus zāļu mērķus un diagnosticēt pacientiem riskus, kas prasa rīcību, jau desmitiem gadu agrāk.

Mūsu mērķis ir palīdzēt zinātniekiem izstrādāt jaunus rīkus, lai beidzot novērstu un ārstētu Alcheimera slimību. Tā kā šo mērķi līdz šim ir bijis tik grūti sasniegt, mēs to uztveram kā skaidru pārbaudījumu mākslīgā intelekta spējai mainīt to, ko ir iespējams panākt cilvēku veselības jomā. Mūsu mērķis ir panākt būtiskas pārmaiņas to cilvēku dzīvē, kuriem ir risks saslimt ar Alcheimera slimību, kā arī viņu ģimenēs.

Mūsu sākotnējā pieeja

Mēs esam pateicīgi par atbalstu, ko esam saņēmuši no ārējiem zinātniskajiem recenzentiem, kas palīdzēja veidot mūsu sākotnējās stratēģijas. Lai gan esam ārkārtīgi gandarīti par katru no šīm atbalsta jomām, mēs negaidām, ka mūsu mērķi Alcheimera slimības profilaksē un ārstēšanā tiks sasniegti pēkšņi. Daži eksperimenti dos negatīvus rezultātus, un ceļā būs arī neveiksmes. Tāda ir zinātnes būtība – mēs mācīsimies pēc iespējas ātrāk un attiecīgi atjaunināsim savu pieeju, tiklīdz būs pieejami rezultāti.

Iesākumam mums ir sākotnējās hipotēzes par to, kā mēs varam atbalstīt pētniecības ekosistēmu, papildinot esošos centienus un izmantojot to, ko jau tagad ir iespējams paveikt ar mākslīgā intelekta palīdzību. Kopā tas veido “piecu slāņu kopumu” pasākumiem vadošajās pētniecības iestādēs.

1. Izveidot Alcheimera slimības “cēloņsakarību karti”, izmantojot mākslīgo intelektu, lai validētu intervences mērķus. Tagad šķiet skaidrs, ka Alcheimera slimību izraisa daudzi faktori, nevis viens. Tas nozīmē, ka mums ir jāizveido pilnīgs cēloņsakarību faktoru tīkls, lai noteiktu visefektīvākos punktus, kuros veikt terapeitisko iejaukšanos atbilstoši katra cilvēka vajadzībām. Sadarbojoties ar pētniekiem bioloģijas un mākslīgā intelekta robežšķirtnes jomā, piemēram, Arc Institute⁠, mūsu mērķis ir izprast, kā smadzeņu “organoīdu” modeļi reaģē uz dažādām ģenētisko un vides riska faktoru kombinācijām. Šādus plaša mēroga eksperimentālos datus var izmantot mākslīgā intelekta modeļu apmācībai, kas sniedz informāciju turpmākajiem eksperimentiem. Izmantojot šo hibrīdo platformu, pētnieki var procesa gaitā dalīties ar saviem atklājumiem, lai citi tos varētu turpināt attīstīt un izvirzīt mehāniski pamatotus zāļu mērķus turpmākai testēšanai.

Alcheimera slimība ir bijusi grūti ārstējama daļēji tāpēc, ka tā ir izteikti sarežģīta slimība. Tas ir simtiem ģenētisko un vides riska faktoru mijiedarbības rezultāts, gadu desmitiem ilgā laikā ietekmējot dažādu šūnu tipus. Uzņēmumā Arc mēs izstrādājam eksperimentālas un skaitļošanas tehnoloģijas, lai šīs mijiedarbības kartētu plašā mērogā.

– Patriks Hsu, PhD, Arc Institute līdzdibinātājs un vadošais pētnieks

Mēs vēlamies identificēt perturbācijas, kas ļauj pārvirzīt šūnu no slimības stāvokļa atpakaļ veselīgā stāvoklī. Lai to paveiktu, mēs īstenojam aktīvās mācīšanās ciklu: sistemātiski ietekmējam cilvēka audu modeļus, balstoties uz pacientu datiem, mērām notiekošo un izmantojam rezultātus, lai iteratīvi uzlabotu mūsu Alcheimera slimības mākslīgā intelekta modeļus. Katrs cikls mums sniedz skaidrāku priekšstatu par to, kur slimības attīstības ceļi saplūst un kur ir nepieciešams iejaukties.

– Silvana Konermana, PhD, Arc Institute līdzdibinātāja un izpilddirektore

2. Izstrādāt jaunas zāles, izmantojot mākslīgo intelektu, un testēt tās laboratorijā – sadarbībā ar tādiem partneriem kā Proteīnu dizaina institūts⁠, kā arī vadošajiem neirologiem un neirozinātniekiem citos pētniecības institūtos. Kopš 2000. gada klīnisakajos pētījumos ir pārbaudītas vairāk nekā 100 zāles Alcheimera slimības ārstēšanai, taču gandrīz visas no tām bija neefektīvas vai izraisīja nevēlamas blakusparādības. Mēs uzskatām, ka molekulām, kas izstrādātas ar mākslīgā intelekta bioloģijas rīku palīdzību, laika gaitā būs lielāka panākumu iespējamība. Taču, lai noskaidrotu, vai tas atbilst patiesībai, pētniekiem vispirms jāspēj pārbaudīt savu digitālo veidojumu darbību šūnās, audos un dzīvniekos.

Vašingtonas Universitātes Medicīnas institūts proteīnu dizainam ir apņēmies veidot sadarbībā balstītus procesus, kuru mērķis ir radīt pēc iespējas lielāku pozitīvu ietekmi uz globālo labklājību. Izmantojot jaunākos mākslīgajā intelektā balstītos proteīnu dizaina modeļus, mums ir izdevies izstrādāt molekulas, kas mijiedarbojas, modificē un noārda mērķus, kas ir būtiski Alcheimera slimības progresēšanai. Mēs paplašinām, pilnveidojam un kopīgojam šo rīku komplektu ar neirozinātniekiem, kuri var izmantot mūsu izstrādātos proteīnus, lai prognozētu un novērstu neirodeģenerāciju – tā ir viena no mūsu augstākajām prioritātēm.

– Deivids Beikers, PhD, Nobela prēmijas laureāts un Vašingtonas Universitātes Proteīnu dizaina institūta direktors

3. Atbalstīt atvērtās datu kopas, lai prognozētu zāļu iedarbību un attēlotu slimības progresēšanu ar un bez iejaukšanās. Tas paredz arī jaunu atvērto datu kopu veidošanu par Alcheimera slimību, sadarbojoties ar bezpeļņas organizācijām, piemēram, uzdevumorientēto pētniecības organizāciju (Focused Research Organisation – FRO) EvE Bio⁠. Tas ietver arī atbalstu esošo garengriezuma un epidemioloģisko datu kopu paplašināšanai, kā arī iespējas atbildīgi padarīt pieejamas esošās datu kopas, ko apkopojuši biotehnoloģiju uzņēmumi un kas varētu būt noderīgas visiem pētniekiem.

4. Izstrādāt jaunus slimību biomarķierus, uzlabojot diagnostiku un klīnisko pētījumu norisi, sadarbojoties ar tādiem partneriem kā UCSF. Pirmās Alcheimera slimības asinsanalīzes apstiprināšana pagājušajā gadā⁠ sniedz specializētiem ārstiem vairāk rīku pacienta stāvokļa novērtēšanai mazāk invazīvā veidā. Asinis un citi biomarķieri pētniekiem ļauj arī novērtēt, kāda ietekme zālēm var būt uz slimības progresēšanu klīniskajos pētījumos, tostarp kā sekundāri rādītāji pētījumos, kas galvenokārt vērsti uz citu slimību (kā parādīts šajā nesenajā pētījumā⁠ par sirds un asinsvadu slimībām). Tagad, kad mākslīgais intelekts spēj interpretēt sarežģītākus bioloģiskos signālus, paveras iespējas gūt plašākus atklājumus, izmantojot modernu proteomiku un citus pacientu paraugu ņemšanas paņēmienus.

Alcheimera slimība joprojām ir viens no neatliekamākajiem izaicinājumiem medicīnā, un panākumi ir atkarīgi no tā, vai izdosies apvienot zinātniskos atklājumus ar pacientu aprūpi. Šī sadarbība mums ļauj apvienot pasaules līmeņa pētījumus – sākot no sasniegumiem proteīnu dizainā līdz padziļinātām klīniskām un bioloģiskām atziņām šeit, UCSF –, lai labāk izprastu šo slimību un atklātu jaunus ārstēšanas veidus. Mākslīgais intelekts palīdz apvienot šos atklājumus un izprast milzīgo sarežģītību, tāpēc mums ir iespēja paātrināt atklājumus, kas varētu būtiski mainīt pacientu dzīves.

– S. Endrjū Džozefsons, MD, neiroloģijas profesors un priekšsēdētājs UCSF un UCSF Vaila Neirozinātņu institūtā

5. Testēt ārpus patenta aizsardzības esošas ārstēšanas metodes un izmantot mākslīgo intelektu, lai pēc iespējas labāk izprastu anonimizētus pacientu datus un tiešsaistē publicētās pieredzes. Ir vairāki intervences veidi, par kuriem ir sākotnēji pierādījumi par iespējamu efektivitāti – piemēram, litija orotāts⁠ un jostas rozes vakcīna⁠, kurai beidzies patents, – taču joprojām ir nepieciešami papildu augstas kvalitātes pierādījumi, un privātais sektors nav motivēts finansēt klīniskos pētījumus.

Ceru, ka litija orotāta fizioloģiskās devas spēja novērst patoloģiju un atjaunot atmiņu Alcheimera slimības peļu modeļos būs attiecināma arī uz novecojošo cilvēku populāciju. Litijs ir tas, kas nodrošina mūsu tālruņu, klēpjdatoru un elektrisko transportlīdzekļu darbību. Iespējams, smadzenes izmantoja savu unikālo elektroķīmiju, vēl pirms mēs to sākām darīt.

– Brūss Jankners, MD, PhD, Hārvardas Medicīnas skolas ģenētikas un neiroloģijas profesors un Hārvardas Glena novecošanas bioloģijas pētījumu centra līdzvadītājs

Iteratīva mācīšanās

Mēs vienlaikus virzīsim uz priekšu darbu visās piecās jomās, lai papildinātu citus centienus pētniecības ekosistēmā. Mēs plānojam papildināt esošās pieejas, saņemot papildu atsauksmes no pētniecības kopienas, lai kopīgiem spēkiem varētu izstrādāt veidus, kā novērst un ārstēt Alcheimera slimību.

Risinot Alcheimera slimības problēmu, mūsu mērķis ir ne tikai palīdzēt mainīt šīs slimības gaitu, bet arī izstrādāt rīkus un uzkrāt zināšanas, kas var paātrināt progresu cīņā pret daudzām citām slimībām.

* * *

Ja tevi interesē OpenAI Foundation jaunumi, abonē tos šeit⁠. Ja vēlies sazināties ar mūsu Dzīvības zinātņu un slimību ārstēšanas komandu, raksti uz [email protected]⁠.

Papildus akadēmiskajiem rakstiem mēs ar interesi lasām arī ziņojumus, garākus analītiskus rakstus un emuāru ierakstus par mākslīgo intelektu un zinātni. Lai gan mēs nepiekrītam visiem šajos materiālos izteiktajiem apgalvojumiem, to vidū ir arī šis Nacionālo akadēmiju ziņojums⁠, pārskata raksts par Alcheimera slimības zāļu izstrādes procesu⁠, augsta līmeņa medicīnas sasniegumu kopsavilkumi, piemēram, šis raksts par mirstības rādītājiem no sirds un asinsvadu slimībām⁠, šis Science emuāra ieraksts⁠ par grūtībām, ar kurām saskaras mākslīgais intelekts, cenšoties panākt progresu medicīnā, kā arī šī IFP ideja par klīniskajiem datiem⁠.

Aicinām tevi publicēt savas analīzes, un, ja uzskati, ka šis viedoklis varētu mums noderēt, lūdzu, nosūti mums saiti uz to pa e-pastu.