അൽഷിമേഴ്‌സിനായി AI

അൽഷിമേഴ്‌സ് രോഗം വൈദ്യശാസ്ത്രത്തിലെ ഏറ്റവും ദുഷ്കരമായതും പരിഹരിക്കപ്പെടാത്തതും ഏറ്റവും വിനാശകരമായവയിൽ ഒന്നുമാണ്. ഇത് ദശലക്ഷക്കണക്കിന് ആളുകളുടെ ജീവൻ കവർന്നെടുക്കുകയും കുടുംബങ്ങൾക്ക് വലിയൊരു ഭാരമായി മാറുകയും ഇന്നത്തെ വൈദ്യശാസ്ത്രത്തിന് ചെയ്യാൻ കഴിയുന്ന പല കാര്യങ്ങളെയും ഇപ്പോഴും വെല്ലുവിളിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. OpenAI Foundation-ൽ, രോഗം തടയാനും ചികിത്സിക്കാനുമായുള്ള ശാസ്ത്രത്തെ പുരോഗമിച്ച AI ഉപയോഗിച്ച് ത്വരിതപ്പെടുത്താൻ ഞങ്ങൾ ലക്ഷ്യമിടുന്നു.^1⁠ ആദ്യ ഘട്ടമായി, അൽഷിമേഴ്‌സ് ഗവേഷണത്തെ പിന്തുണയ്ക്കാനും വേഗത്തിലാക്കാനും, പുതിയ ഡാറ്റ സൃഷ്ടിക്കാനും, പുതിയ മരുന്നുകൾ രൂപകൽപ്പന ചെയ്യാനും, ചികിത്സയിലേക്കുള്ള സാധ്യതയുള്ള വഴികൾ വികസിപ്പിക്കാനും, ആറ് ഗവേഷണ സ്ഥാപനങ്ങളിലായി ഈ മാസം 100 മില്യൺ ഡോളറിലധികം ഗ്രാന്റുകൾ അന്തിമമാക്കാൻ ഞങ്ങൾ പ്രവർത്തിക്കുന്നു.

ഈ ഗ്രാന്റുകൾ ഞങ്ങളുടെ പ്രവർത്തനത്തിന്റെ തുടക്കത്തെ സൂചിപ്പിക്കുന്നു; ഇനിയും വളരെയധികം ചെയ്യാനുണ്ട്. 2026-ലുടനീളവും അതിനുശേഷവും കൂടുതൽ ശാസ്ത്രജ്ഞർക്കും ഗവേഷണ സ്ഥാപനങ്ങൾക്കും അൽഷിമേഴ്‌സിനായുള്ള കൂടുതൽ ഗ്രാന്റുകൾ നൽകുമെന്ന് ഞങ്ങൾ പ്രതീക്ഷിക്കുന്നു, അതുവഴി ഒരുമിച്ച് അൽഷിമേഴ്‌സ് രോഗത്തെ പ്രതിരോധിക്കാനും ചികിത്സിക്കാനും നമുക്ക് കഴിയും.

അൽഷൈമേഴ്സിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നത് എന്തുകൊണ്ട്?

എല്ലാ മനുഷ്യരാശിക്കും AGI പ്രയോജനപ്പെടുമെന്ന് ഉറപ്പാക്കുക എന്നതാണ് ഞങ്ങളുടെ ദൗത്യം. അൽഷിമേഴ്‌സ് വലിയൊരു പ്രശ്നമാണ്. ജനതയ്ക്ക് പ്രായമാകുന്നതിനനുസരിച്ച് ഇത് കൂടുതൽ ഗുരുതരമാകുന്നു. ഈ രോഗത്തിന്റെ സങ്കീർണ്ണത AI-യ്ക്ക് വളരെ അനുയോജ്യമാണ്.

അൽഷിമേഴ്‌സ് രോഗം അത് ബാധിച്ച ദശലക്ഷക്കണക്കിന് ആളുകളെ മാത്രമല്ല, അവരുടെ ജീവിതപങ്കാളികളെയും, മക്കളെയും, അവരെ പിന്തുണയ്ക്കുന്ന മറ്റ് പരിചരണദാതാക്കളെയും ബാധിക്കുന്നു. രോഗം കുടുംബങ്ങൾക്ക് വികാരപരവും സാമ്പത്തികവുമായ വലിയ സമ്മർദ്ദം സൃഷ്ടിക്കുന്നു.

കഴിഞ്ഞ ഏതാനും ദശാബ്ദങ്ങളിലായി, നാല് പ്രധാന മരണകാരണങ്ങളിൽ മൂന്നായ ഹൃദ്രോഗം, സാംക്രമിക രോഗങ്ങൾ, ചില തരത്തിലുള്ള കാൻസറുകൾ എന്നിവയ്‌ക്കെതിരെ മനുഷ്യരാശി വലിയ പുരോഗതി കൈവരിച്ചു, ഇതിലൂടെ ഏത് പ്രായത്തിലുമുള്ള മരണസാധ്യത കുറയ്ക്കാൻ സാധിച്ചു:

എന്നിരുന്നാലും, അൽഷിമേഴ്‌സ് പോലുള്ള നാഡീക്ഷയ രോഗങ്ങൾ എന്ന നാലാമത്തെ വലിയ മരണകാരണം നേരിടുന്നതിനുള്ള ഫലപ്രദമായ ചികിത്സകൾ വികസിപ്പിക്കുന്നത്,— മനുഷ്യരാശിയിലെ മികച്ച ശാസ്ത്രജ്ഞരുടെ ശ്രമങ്ങൾ ഉണ്ടായിട്ടും,— ഇതുവരെ ഏറെക്കുറെ അതിദുഷ്കരമാണെന്ന് തെളിഞ്ഞിട്ടുണ്ട്:

അതിന് കാരണം, അൽസൈമേഴ്‌സ് ഒരൊറ്റ കാരണത്താൽ ഉണ്ടാകുന്നതായി തോന്നുന്നില്ല; പകരം ജനിതക അപകടസാധ്യതാ ഘടകങ്ങൾ, പ്രോട്ടീൻ മിസ്‌ഫോൾഡിംഗ്, വീക്കം, സിനാപ്റ്റിക് പ്രവർത്തനവൈകല്യം എന്നിവയും മറ്റു ഘടകങ്ങളും തമ്മിലുള്ള പരസ്പര പ്രവർത്തനമാണ് അതിന് പിന്നിലുള്ളത്—ഇവ പതിറ്റാണ്ടുകളോളം പരിസ്ഥിതി ഘടകങ്ങളുമായി ഇടപഴകി ഇത് സംഭവിക്കുന്നു, ഇതെല്ലാം പഠിക്കാൻ ബുദ്ധിമുട്ടുള്ളതും മരുന്നുകൾ എത്തിക്കാൻ പ്രയാസമുള്ളതുമായ ഒരു അവയവമായ മസ്തിഷ്കത്തിൽ തന്നെയാണ് സംഭവിക്കുന്നതും. പരമ്പരാഗത ഗവേഷണ സമീപനങ്ങൾ ഇതിനെ മനസ്സിലാക്കാൻ ബുദ്ധിമുട്ടിയിട്ടുണ്ട്.

AI ഈ സങ്കീർണ്ണതയെ നേരിടാൻ അതുല്യമായി അനുയോജ്യമാണ്. രോഗികളുടെ ക്ലിനിക്കൽ ലക്ഷണങ്ങൾ, രോഗത്തിന്റെ ജൈവ മാർക്കറുകൾ, മരുന്ന് സ്ഥാനാർഥികളുടെ സ്ക്രീനിംഗ് ഫലങ്ങൾ എന്നിവ ഉൾപ്പെടെ വിവിധ തരത്തിലുള്ള ഡാറ്റയെ വിശകലനം ചെയ്യാനുള്ള കഴിവ്, ഈ ഘടകങ്ങൾ തമ്മിലുള്ള ഇടപെടലുകൾ മനസ്സിലാക്കാനും, അനുയോജ്യമായ മരുന്ന് ലക്ഷ്യങ്ങൾ കണ്ടെത്താനും, രോഗികൾക്കായി നടപടികൾ സ്വീകരിക്കാവുന്ന അപകടസാധ്യതകൾ പതിറ്റാണ്ടുകൾ മുമ്പേ തിരിച്ചറിയാനും സഹായിക്കുന്നു.

ശാസ്ത്രജ്ഞരേ ഒടുവിൽ, അൽഷിമേഴ്‌സിനെ തടയാനും ചികിത്സിക്കാനും സഹായിക്കുന്ന പുതിയ ഉപകരണങ്ങൾ വികസിപ്പിക്കാൻ സഹായിക്കുക എന്നതാണ് ഞങ്ങളുടെ ലക്ഷ്യം. ആ ലക്ഷ്യം ഇതുവരെ കൈവരിക്കുന്നത് വളരെ ബുദ്ധിമുട്ടായതിനാൽ, മനുഷ്യ ഹെൽത്തിൽ എന്തെല്ലാം സാധ്യമാണെന്ന ധാരണ മാറ്റാനുള്ള AI-യുടെ കഴിവിന്റെ വ്യക്തമായ ഒരു പരീക്ഷണമായി ഞങ്ങൾ ഇതിനെ കാണുന്നു. അൽഷിമേഴ്‌സ് രോഗസാധ്യതയുള്ള ആളുകൾക്കും അവരുടെ കുടുംബങ്ങൾക്കും അർത്ഥവത്തായ മാറ്റം സൃഷ്ടിക്കാൻ ഞങ്ങൾ ലക്ഷ്യമിടുന്നു.

ഞങ്ങളുടെ പ്രാരംഭ സമീപനം

ഞങ്ങളുടെ പ്രാരംഭ തന്ത്രങ്ങൾ രൂപപ്പെടുത്തുന്നതിന് ബാഹ്യ ശാസ്ത്രീയ അവലോകകരിൽ നിന്ന് ലഭിച്ച പിന്തുണയ്ക്ക് ഞങ്ങൾ നന്ദിയുള്ളവരാണ്. സംഭാവനയുടെ ഈ ഓരോ മേഖലകളെക്കുറിച്ചും ഞങ്ങൾക്ക് അതിയായ ആവേശമുണ്ടെങ്കിലും, അൽസൈമേഴ്സ് രോഗത്തിന്റെ പ്രതിരോധവും ചികിത്സയും എന്ന ഞങ്ങളുടെ ലക്ഷ്യം പെട്ടെന്ന് കൈവരിക്കുമെന്ന് ഞങ്ങൾ പ്രതീക്ഷിക്കുന്നില്ല. ചില പരീക്ഷണങ്ങൾ പ്രതികൂല ഫലങ്ങൾ നൽകും, കൂടാതെ വഴിമധ്യേ തിരിച്ചടികളും ഉണ്ടാകും. അതാണ് ശാസ്ത്രത്തിന്റെ സ്വഭാവം—ഫലങ്ങൾ ലഭിക്കുന്നതിനനുസരിച്ച് ഞങ്ങളുടെ സമീപനം പുതുക്കിക്കൊണ്ട്, ഞങ്ങൾ കഴിയുന്നത്ര വേഗത്തിൽ പഠിക്കും.

തുടക്കമായി, നിലവിലുള്ള ശ്രമങ്ങൾക്ക് പൂരകമായ രീതിയിൽ ഗവേഷണ ഇക്കോസിസ്റ്റത്തെ എങ്ങനെ പിന്തുണയ്ക്കാം എന്നും AI ഉപയോഗിച്ച് ഇപ്പോൾ സാധ്യമായിരിക്കുന്ന കാര്യങ്ങളെ എങ്ങനെ പ്രയോജനപ്പെടുത്താം എന്നും സംബന്ധിച്ച് ഞങ്ങൾക്ക് പ്രാരംഭ അനുമാനങ്ങൾ ഉണ്ട്. ഒരുമിച്ച്, ഇത് പ്രമുഖ ഗവേഷണ സ്ഥാപനങ്ങളിൽ പ്രവർത്തനങ്ങളുടെ “അഞ്ച് പാളികളുള്ള സ്റ്റാക്ക്” സൃഷ്ടിക്കുന്നു:

1. ഇടപെടലിനുള്ള ലക്ഷ്യങ്ങളെ സാധൂകരിക്കാൻ, AI ഉപയോഗിച്ച് അൽഷിമേഴ്‌സിന്റെ ഒരു “കാര്യ കാരണങ്ങളെ ബന്ധിപ്പിക്കുന്ന മാപ്പ്” സൃഷ്ടിക്കുക. ഇപ്പോൾ വ്യക്തമായി തോന്നുന്നത്, അൽഷിമേഴ്‌സിന് കാരണമാകുന്ന ഘടകങ്ങൾ ഒന്നല്ല, പലതാണെന്നതാണ്. അതിൽ നിന്ന്, വ്യത്യസ്ത വ്യക്തികൾക്കായി ചികിത്സാപരമായ ഇടപെടലിന് ഏറ്റവും ഫലപ്രദമായ നോഡുകൾ കൃത്യമായി തിരിച്ചറിയാൻ കാരണഘടകങ്ങളുടെ സമ്പൂർണ്ണ ശൃംഖല മാപ്പ് ചെയ്യണം എന്ന് സൂചിപ്പിക്കുന്നു. Arc Institute⁠ പോലുള്ള ജീവശാസ്ത്രത്തിലെ അത്യാധുനിക AI രംഗത്തെ ഗവേഷകരുമായി സഹകരിച്ച്, മോഡൽ മസ്തിഷ്ക “ഓർഗനോയിഡുകൾ” ജനിതകവും പരിസ്ഥിതിസംബന്ധമായ അപകടസാധ്യതാ ഘടകങ്ങളുടെ വ്യത്യസ്ത സംയോജനങ്ങളോട് എങ്ങനെ പ്രതികരിക്കുന്നു എന്ന് മനസ്സിലാക്കുകയാണ് ഞങ്ങളുടെ ലക്ഷ്യം. ഇത്തരം വലിയ തോതിലുള്ള പരീക്ഷണാത്മക ഡാറ്റ ഭാവിയിലെ പരീക്ഷണങ്ങളെ നയിക്കുന്ന AI മോഡൽ പരിശീലിപ്പിക്കാൻ ഉപയോഗിക്കാം. ഈ ഹൈബ്രിഡ് എഞ്ചിൻ ഉപയോഗിച്ച്, ഗവേഷകർക്ക് അതിനിടെയില്‍ തന്നെ അവരുടെ കണ്ടെത്തലുകൾ മറ്റുള്ളവരുമായി കൂടുതൽ വികസിപ്പിക്കുന്നതിനു വേണ്ടി പങ്കിടാനും, കൂടുതൽ പരിശോധനയ്ക്കായി മെക്കാനിസ്റ്റിക് അറിവിനെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള മരുന്ന് ലക്ഷ്യങ്ങളെ നാമനിർദ്ദേശം ചെയ്യാനും കഴിയും.

അൽഷിമേഴ്‌സ് ചികിത്സയ്ക്ക് വഴങ്ങാതെ നിന്നിട്ടുള്ളത്, ഭാഗികമായി അത് സങ്കീർണ്ണ രോഗത്തിന്റെ ഏറ്റവും മികച്ച ഉദാഹരണമായതിനാലാണ്. ഇത് വിവിധതരം കോശങ്ങളിലുടനീളം പതിറ്റാണ്ടുകളോളം പരസ്പരം ഇടപെട്ടുകൊണ്ടിരിക്കുന്ന നൂറുകണക്കിന് ജനിതകവും പരിസ്ഥിതിസംബന്ധമായതുമായ അപകടസാധ്യതാ ഘടകങ്ങളുടെ പ്രവര്‍ത്തന ഫലമാണ്. Arc-ൽ, ആ ഇടപെടലുകളെ വലിയ തോതിൽ യഥാർത്ഥത്തിൽ മാപ്പ് ചെയ്യുന്നതിനുള്ള പരീക്ഷണാത്മകവും കംപ്യൂട്ടേഷണലുമായ സാങ്കേതികവിദ്യകൾ ഞങ്ങൾ നിർമ്മിച്ചുകൊണ്ടിരിക്കുകയാണ്.

—പാട്രിക് ഹ്സു, PhD, ആർക്ക് ഇൻസ്റ്റിറ്റ്യൂട്ടിന്റെ സഹസ്ഥാപകനും മുഖ്യ ഗവേഷകനും

ഒരു കോശത്തെ രോഗബാധിതമായ അവസ്ഥയിൽ നിന്ന് തിരികെ ആരോഗ്യകരമായ അവസ്ഥയിലേക്ക് വലിച്ചിഴച്ച് കൊണ്ടുവരാൻ കഴിയുന്ന പെർടർബേഷനുകൾ കണ്ടെത്താനാണ് ഞങ്ങൾ ആഗ്രഹിക്കുന്നത്. അത് ചെയ്യുന്നതിനായി, ഞങ്ങൾ ഒരു ആക്റ്റീവ് ലേണിംഗ് ചക്രം നടത്തുന്നു: രോഗികളുടെ ഡാറ്റയുടെ മാർഗനിർദേശപ്രകാരം മനുഷ്യ ടിഷ്യു മോഡലുകളിൽ ക്രമബദ്ധമായി മാറ്റങ്ങൾ വരുത്തുന്നു, എന്താണ് സംഭവിക്കുന്നതെന്ന് അളക്കുന്നു, കൂടാതെ ഫലങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് അൽസൈമേഴ്‌സ് രോഗത്തെക്കുറിച്ചുള്ള ഞങ്ങളുടെ AI മോഡലുകൾ ആവർത്തിച്ച് മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നു. ഓരോ ചക്രവും രോഗ പാതകൾ എവിടെയാണ് ഒന്നിച്ചുചേരുന്നത് എന്നും എവിടെയാണ് ഇടപെടേണ്ടത് എന്നും സംബന്ധിച്ച കൂടുതൽ വ്യക്തമായ കാര്യകാരണ ബന്ധമുള്ള ചിത്രം നമുക്ക് നൽകുന്നു.

—സിൽവാന കോനെർമാൻ, PhD, ആർക്ക് ഇൻസ്റ്റിറ്റ്യൂട്ടിന്റെ സഹസ്ഥാപകയും എക്സിക്യൂട്ടീവ് ഡയറക്ടറും

2. AIയുടെ സഹായത്തോടെ പുതിയ മരുന്നുകൾ രൂപകൽപ്പന ചെയ്യുക, അവയെ ലാബിൽ പരീക്ഷിക്കുകയും ചെയ്യുക – Institute for Protein Design⁠ പോലുള്ള സഹപ്രവർത്തകരോടും മറ്റ് ഗവേഷണ സ്ഥാപനങ്ങളിലെ പ്രമുഖ ന്യൂറോളജിസ്റ്റുകളും ന്യൂറോസയന്റിസ്റ്റുകളും ഒപ്പം ചേർന്ന്. 2000 മുതൽ 100-ലധികം അൽസൈമേഴ്‌സ് മരുന്നുകൾ ക്ലിനിക്കൽ പരീക്ഷണങ്ങളിൽ പരീക്ഷിക്കപ്പെട്ടിട്ടുണ്ടെങ്കിലും, അവയിൽ മിക്കവയും ഫലപ്രദമായില്ല അല്ലെങ്കിൽ അഭിലഷണീയമല്ലാത്ത പാർശ്വഫലങ്ങൾ ഉണ്ടാക്കി. AI ബയോളജി ഉപകരണങ്ങളുടെ സഹായത്തോടെ രൂപകൽപ്പന ചെയ്ത മോളിക്യൂളുകൾക്ക് കാലക്രമേണ വിജയസാധ്യത കൂടുതലായിരിക്കും എന്ന് ഞങ്ങൾ വിശ്വസിക്കുന്നു. എന്നാൽ അത് ശരിയാണോ എന്ന് നിർണയിക്കാൻ, ഗവേഷകർ ആദ്യം അവരുടെ ഡിജിറ്റൽ സൃഷ്ടികളെ കോശങ്ങളിലും, തന്ത്രുക്കളിലും, മൃഗങ്ങളിലും സാധൂകരിക്കാൻ കഴിയണം.

UW മെഡിസിൻ ഇൻസ്റ്റിറ്റ്യൂട്ട് ഫോർ പ്രോട്ടീൻ ഡിസൈനിൽ, ആഗോള ക്ഷേമത്തിൽ ഏറ്റവും വലിയ അനുകൂല സ്വാധീനം ചെലുത്തുന്നതിന് സഹകരണ പ്രവർത്തന പൈപ്പ്ലൈനുകൾ നിർമ്മിക്കാൻ ഞങ്ങൾ പ്രതിബദ്ധരാണ്. ഞങ്ങളുടെ ഏറ്റവും പുതിയ AI-അധിഷ്ഠിത പ്രോട്ടീൻ ഡിസൈൻ മോഡലുകൾ ഉപയോഗിച്ച്, അൽഷിമേഴ്‌സ് രോഗത്തിന്റെ പുരോഗതിക്ക് നിർണായകമായ ലക്ഷ്യങ്ങളുമായി ഇടപെടുകയും, അവയെ പരിഷ്‌കരിക്കുകയും വിഘടിപ്പിക്കുകയും ചെയ്യുന്ന മോളിക്യൂളുകൾ വിജയകരമായി രൂപകൽപ്പന ചെയ്തു. നാഡിക്ഷയം പ്രവചിക്കുകയും പരിഹരിക്കുകയും ചെയ്യാൻ ഞങ്ങൾ രൂപകൽപ്പന ചെയ്ത പ്രോട്ടീനുകൾ പ്രയോഗിക്കാൻ കഴിയുന്ന ന്യൂറോസയന്റിസ്റ്റുകൾക്ക് ഈ ടൂൾകിറ്റ് വിപുലീകരിക്കുകയും മെച്ചപ്പെടുത്തുകയും പങ്കിടുകയും ചെയ്യുന്നത് ഞങ്ങളുടെ ഏറ്റവും പ്രധാനപ്പെട്ട മുൻഗണനകളിലൊന്നാണ്.

—ഡേവിഡ് ബേക്കർ, PhD, നോബൽ ജേതാവ്, വാഷിംഗ്ടൺ സർവകലാശാലയിലെ പ്രോട്ടീൻ ഡിസൈൻ ഇൻസ്റ്റിറ്റ്യൂട്ടിന്റെ ഡയറക്ടർ

3. മരുന്നിന്റെ പ്രവർത്തനം പ്രവചിക്കാനും, ഇടപെടലോടെയും ഇടപെടലില്ലാതെയും രോഗത്തിന്റെ പുരോഗതി മാപ്പ് ചെയ്യാനും ഓപ്പൺ ഡാറ്റാസെറ്റുകളെ പിന്തുണയ്ക്കുക. അതിൽ Focused Research Organisation EvE Bio⁠ പോലുള്ള ലാഭേച്ഛയില്ലാത്ത സ്ഥാപനങ്ങളുമായി ചേർന്ന് അൽഷിമേഴ്‌സുമായി ബന്ധപ്പെട്ട പുതിയ ഓപ്പൺ ഡാറ്റാസെറ്റുകളുടെ സൃഷ്ടിയും ഉൾപ്പെടുന്നു. നിലവിലുള്ള ദീർഘകാലവും മഹാമാരിശാസ്ത്രപരവുമായ ഡാറ്റാസെറ്റുകളുടെ വിപുലീകരണത്തെ പിന്തുണയ്ക്കുന്നതും, എല്ലാ ഗവേഷകർക്കും പ്രയോജനം ചെയ്യാവുന്ന, ബയോടെക് കമ്പനികൾ ശേഖരിച്ച നിലവിലുള്ള ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ ഉത്തരവാദിത്തത്തോടെ തുറന്നുകൊടുക്കുന്നതിനുള്ള അവസരങ്ങളും ഇതിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു.

4. UCSF പോലുള്ള സഹപ്രവർത്തകരോടൊപ്പം, രോഗങ്ങൾക്കായി പുതിയ ബയോമാർക്കറുകൾ സ്ഥാപിക്കുക, രോഗനിർണയവും ക്ലിനിക്കൽ പരീക്ഷണങ്ങൾ നടത്തപ്പെടുന്ന രീതിയും മെച്ചപ്പെടുത്തുക. കഴിഞ്ഞ വർഷം അംഗീകാരം ലഭിച്ച⁠ ആദ്യ അൽഷിമേഴ്‌സ് രക്തപരിശോധന, ഒരു രോഗിയുടെ അവസ്ഥ കുറവ് അധിനിവേശ രീതിയിൽ വിലയിരുത്താൻ വിദഗ്ധ ഡോക്ടർമാർക്ക് കൂടുതൽ ഉപകരണങ്ങൾ നൽകുന്നു. രക്തവും മറ്റ് ബയോമാർക്കറുകളും ഗവേഷകർക്ക് ക്ലിനിക്കൽ പരീക്ഷണങ്ങളിൽ മരുന്നുകൾ രോഗത്തിന്റെ പുരോഗതിയിൽ എന്ത് സ്വാധീനം ചെലുത്തുന്നുവെന്ന് അളക്കാനുള്ള കഴിവ് നൽകുന്നു. പ്രധാനമായും മറ്റൊരു രോഗത്തെ ലക്ഷ്യമിടുന്ന പരീക്ഷണങ്ങളിലെ ദ്വിതീയ അളവുകോലുകളായും ഇവ ഉപയോഗിക്കാം (ഹൃദയ-രക്തക്കുഴൽ രോഗത്തെക്കുറിച്ചുള്ള ഈ അടുത്തകാല പരീക്ഷണത്തിൽ⁠ കാണിച്ചിരിക്കുന്നതുപോലെ). കൂടുതൽ സങ്കീർണ്ണമായ ജീവശാസ്ത്ര സിഗ്നലുകൾ AI-ക്ക് മനസ്സിലാക്കാൻ കഴിയുന്നതിനാൽ, ആധുനിക പ്രോട്ടിയോമിക്സും രോഗികളിൽ നിന്നുള്ള മറ്റ് സാമ്പിളെടുപ്പുകളും ഉപയോഗിച്ച് മുന്നോട്ടു പോകാന്‍ കൂടുതൽ അവസരങ്ങളുണ്ട്.

അൽസൈമേഴ്സ് വൈദ്യശാസ്ത്രത്തിലെ ഏറ്റവും അടിയന്തരമായ വെല്ലുവിളികളിലൊന്നാണ്, കൂടാതെ പുരോഗതി ശാസ്ത്രീയ മുന്നേറ്റങ്ങളെ രോഗികളുടെ പരിചരണവുമായി ബന്ധിപ്പിക്കുന്നതിൽ ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു. ഈ സഹകരണം, പ്രോട്ടീൻ രൂപകൽപ്പനയിലെ പുരോഗതികളിൽ നിന്ന്— UCSF-ലുള്ള ആഴത്തിലുള്ള ക്ലിനിക്കൽ, ജീവശാസ്ത്രപരമായ ഉൾക്കാഴ്ചകളിലേക്കുള്ള ലോകോത്തര ശ്രമങ്ങളെ ബന്ധിപ്പിക്കുന്നു— ഇതിലൂടെ രോഗത്തെ കൂടുതൽ നന്നായി മനസ്സിലാക്കാനും ചികിത്സയ്ക്കുള്ള പുതിയ വഴികൾ കണ്ടെത്താനും സഹായിക്കുന്നു. ഈ ഉൾക്കാഴ്ചകളെ സംയോജിപ്പിക്കാനും വിപുലമായ സങ്കീർണ്ണതയെ അർത്ഥവത്തായി മനസ്സിലാക്കാനും AI ഞങ്ങളെ സഹായിക്കുന്നതിനാൽ, രോഗികളുടെ ജീവിതത്തിൽ അർത്ഥവത്തായ മാറ്റം വരുത്താൻ കഴിയുന്ന കണ്ടെത്തലുകൾ ത്വരിതപ്പെടുത്താനുള്ള ഒരു അവസരം നമുക്കുണ്ട്.

—S. ആൻഡ്രൂ ജോസഫ്സൺ, MD, UCSF-ലെയും UCSF Weill Institute for Neurosciences-ലെയും ന്യൂറോളജി വിഭാഗത്തിന്റെ പ്രൊഫസറും ചെയറും

5. പേറ്റന്റ് കാലാവധി കഴിഞ്ഞ ചികിത്സാരീതികൾ പരീക്ഷിക്കുകയും അജ്ഞാതമാക്കിയ രോഗി ഡാറ്റയും ഓൺലൈനിൽ റിപ്പോർട്ട് ചെയ്ത അനുഭവങ്ങളും ഏറ്റവും ഫലപ്രദമായി മനസ്സിലാക്കാൻ AI ഉപയോഗിക്കുകയും ചെയ്യുക. ഫലപ്രാപ്തിയെ സൂചിപ്പിക്കുന്ന തെളിവുകൾ ഉള്ള നിരവധി ഇടപെടലുകൾ ഉണ്ട്—ഉദാഹരണത്തിന്, ലിഥിയം ഓറോട്ടേറ്റ്⁠ പേറ്റന്റ്‌ കാലാവധി കഴിഞ്ഞ ഷിംഗിൾസ് വാക്സിൻ⁠—എന്നാൽ അവയ്ക്കായി കൂടുതൽ ഉയർന്ന നിലവാരമുള്ള തെളിവുകൾ ആവശ്യമാണ്, കൂടാതെ ക്ലിനിക്കൽ പരീക്ഷണങ്ങൾക്ക് പണം നൽകാൻ സ്വകാര്യ മേഖലയ്ക്ക് ആവശ്യമായ പ്രോത്സാഹവും ഇതില്‍ ഇല്ല.

അൽഷിമേഴ്‌സ് രോഗത്തിനായുള്ള മൗസ് മോഡൽ ഫിസിയോളജിക്കൽ ഡോസിലുള്ള ലിഥിയം ഓറോട്ടേറ്റ് രോഗാവസ്ഥ മറിച്ചുവിട്ട് ഓർമ്മശക്തി പുനഃസ്ഥാപിക്കാനുള്ള കഴിവ് പ്രായം കൂടുന്ന മനുഷ്യരിലും ഫലപ്രദമാകുമെന്നതാണ് എന്റെ പ്രതീക്ഷ. ഞങ്ങളുടെ ഫോണുകൾ, ലാപ്‌ടോപ്പുകൾ, ഇലക്ട്രിക് വാഹനങ്ങൾ പ്രവർത്തിപ്പിക്കുന്നത് ലിഥിയമാണ്. എന്റെ ഊഹം, നമ്മൾ അതു ചെയ്യുന്നതിന് മുമ്പ് തലച്ചോർ അതിന്റെ സവിശേഷമായ വൈദ്യുതരാസപ്രക്രിയ പ്രയോജനപ്പെടുത്തിയിട്ടുണ്ടാകാമെന്ന് ആണ്.

—ബ്രൂസ് യാങ്ക്നർ, MD, PhD, ഹാർവാർഡ് മെഡിക്കൽ സ്കൂളിലെ ജെനറ്റിക്സ്, ന്യൂറോളജി പ്രൊഫസറും ഹാർവാർഡ് ഗ്ലെൻ സെന്റർ ഫോർ വാർദ്ധക്യ ഗവേഷണ ബയോളജിയുടെ സഹ-ഡയറക്ടറും

ആവർത്തിച്ചുള്ള പഠനം

ഗവേഷണ ഇക്കോസിസ്റ്റത്തിലെ മറ്റ് ശ്രമങ്ങളെ പൂർത്തിയാക്കുന്നതിനായി, ഈ അഞ്ച് മേഖലകളിലും ഞങ്ങൾ ഒരേസമയം മുന്നോട്ട് കൊണ്ടുപോകും. ഗവേഷണ സമൂഹത്തിൽ നിന്ന് കൂടുതൽ ഫീഡ്ബാക്ക് ലഭിക്കുമ്പോൾ, നമ്മുടെ നിലവിലുള്ള സമീപനങ്ങളിൽ കൂടുതൽ കാര്യങ്ങൾ ചേർക്കാമെന്ന് ഞങ്ങൾ പ്രതീക്ഷിക്കുന്നു. അങ്ങനെ അൽസൈമേഴ്സിനെ എങ്ങനെ തടയാനും ചികിത്സിക്കാനും കഴിയുമെന്ന് നമുക്ക് ഒരുമിച്ച് കണ്ടെത്താനാകണം.

അൽഷിമേഴ്‌സിനെ നേരിട്ട് നേരിടുന്നതിലൂടെ, ഈ രോഗത്തിന്റെ ഗതി മാറ്റാൻ സഹായിക്കുക മാത്രമല്ല, മറ്റ് പല രോഗങ്ങൾക്കെതിരായ പുരോഗതി ത്വരിതപ്പെടുത്താൻ കഴിയുന്ന ഉപകരണങ്ങളും അറിവും സൃഷ്ടിക്കുകയുമാണ് ഞങ്ങളുടെ ലക്ഷ്യം.

* * *

OpenAI ഫൗണ്ടേഷനിൽ നിന്ന് അപ്‌ഡേറ്റുകൾ ലഭിക്കാൻ നിങ്ങൾക്ക് താൽപ്പര്യമുണ്ടെങ്കിൽ, ദയവായി ഇവിടെ സബ്സ്ക്രൈബ് ചെയ്യുക⁠. ഞങ്ങളുടെ ലൈഫ് സയൻസസ് & രോഗങ്ങൾ ഭേദമാക്കൽ ടീമുമായി ബന്ധപ്പെടാൻ നിങ്ങൾ ആഗ്രഹിക്കുന്നുവെങ്കിൽ, ഞങ്ങൾ [email protected]⁠ ആണ്.

അക്കാദമിക് ലേഖനങ്ങൾക്കു പുറമെ, AI-യെയും ശാസ്ത്രത്തെയും കുറിച്ചുള്ള റിപ്പോർട്ടുകൾ, ദൈർഘ്യമേറിയ ലേഖനങ്ങൾ, ബ്ലോഗ് പോസ്റ്റുകൾ എന്നിവയും ഞങ്ങൾ താൽപര്യത്തോടെ വായിക്കുന്നവരാണ്. ഈ രചനകളിലെ എല്ലാ വാദങ്ങളോടും ഞങ്ങൾ യോജിക്കുന്നില്ലെങ്കിലും, ഇനിപറയുന്നവ ഇതിൽ ഉള്‍പ്പെടുന്ന ഈ National Academies റിപ്പോർട്ട്⁠, Alzheimer’s മരുന്നുകളുടെ പൈപ്പ്‌ലൈനിനെക്കുറിച്ചുള്ള ഈ അവലോകന ലേഖനം⁠, ഇതുപോലെ ഉയര്‍ന്ന തലത്തില്‍ ഉള്ള മെഡിക്കല്‍ പ്രോഗ്രസ് സമ്മറി ഹൃദയരക്തക്കുഴൽ രോഗങ്ങളാൽ ഉണ്ടാകുന്ന മരണനിരക്കുകളെക്കുറിച്ചുള്ള ഈ ലേഖനം⁠ , ഈ Science ബ്ലോഗ് പോസ്റ്റ്⁠വൈദ്യശാസ്ത്രത്തിൽ AI പുരോഗതി കൈവരിക്കുന്നതിലെ ബുദ്ധിമുട്ടുകളെക്കുറിച്ചുള്ളതാണ് , കൂടാതെ IFP-യിൽ നിന്നുള്ള ഈ ക്ലിനിക്കൽ ഡാറ്റ ആശയം⁠ എന്നിവയാണ് അവ.

നിങ്ങൾ വിശകലനങ്ങൾ പൊതുവായി പ്രസിദ്ധീകരിക്കാനും, അതിന്റെ ലിങ്ക് ഞങ്ങൾക്ക് ഇമെയിൽ ചെയ്യാനും ഞങ്ങൾ പ്രോത്സാഹിപ്പിക്കുന്നു, കാരണം ആ കാഴ്ചപ്പാടിൽ നിന്ന് ഞങ്ങൾക്ക് പ്രയോജനം ലഭിക്കുമെന്ന് നിങ്ങൾ കരുതുന്നു.