अल्झायमरसाठी AI

अल्झायमर रोग हा वैद्यकशास्त्रातील सर्वात कठीण न सुटलेल्या समस्यांपैकी एक आहे आणि सर्वात विनाशकारींपैकी एक आहे. ते कोट्यवधी लोकांचा जीव घेते, कुटुंबांवर प्रचंड ओझे टाकते आणि तरीही आजचे वैद्यक जे बरेच काही करू शकते त्यालाही मोठ्या प्रमाणात आव्हान देते. OpenAI फाउंडेशनमध्ये, आम्हाला प्रगत AI चा वापर करून या रोगाचा प्रतिबंध आणि उपचार करण्याच्या विज्ञानाची गती वाढवून ते बदलायचे आहे.^1⁠ पहिले पाऊल म्हणून, आम्ही या महिन्यात सहा संशोधन संस्थांमध्ये $100 million (100 दशलक्ष डॉलर) पेक्षा अधिक अनुदानांना अंतिम रूप देण्यासाठी काम करत आहोत, जेणेकरून अल्झायमरवरील संशोधनाला समर्थन आणि गती मिळेल—नवीन डेटा निर्माण करणे, नवीन औषधांची रचना करण्यात मदत करणे आणि उपचारांसाठी संभाव्य मार्गांचा विस्तार करणे.

ही अनुदाने आमच्या कामाची सुरुवात दर्शवतात; अजून बरेच काही करायचे आहे. 2026 मध्ये आणि त्यापुढेही, आम्ही अधिक वैज्ञानिकांना आणि संशोधन संस्थांना अल्झायमरविषयक आणखी अनुदाने देण्याची अपेक्षा करतो, जेणेकरून आपण एकत्रितपणे अखेरीस अल्झायमर रोगाला प्रतिबंध करू शकू आणि त्यावर उपचार करू शकू.

अल्झायमरवर लक्ष केंद्रित का करावे?

AGI संपूर्ण मानवतेला फायदा होईल हे सुनिश्चित करणे हे आमचे ध्येय आहे. अल्झायमर ही एक मोठी समस्या आहे, लोकसंख्या वृद्ध होत असल्याने ती अधिक गंभीर होत आहे, आणि या आजाराची जटिलता कृत्रिम बुद्धिमत्तेसाठी योग्य आहे.

अल्झायमरचा परिणाम केवळ या आजाराचे निदान झालेल्या लाखो लोकांवर होत नाही, तर त्यांच्या जोडीदारांवर, मुलांवर आणि त्यांना आधार देणाऱ्या इतर काळजीवाहूंवरही होतो. हा आजार कुटुंबांवर प्रचंड भावनिक आणि आर्थिक ताण निर्माण करतो.

मानवजातीने गेल्या काही दशकांमध्ये चार प्रमुख जीवघेण्या कारणांपैकी तीन—हृदयरोग, संसर्गजन्य रोग आणि काही प्रकारचे कॅन्सर—यांविरुद्ध प्रगती केली आहे, ज्यामुळे कोणत्याही विशिष्ट वयात मृत्यूचा धोका कमी झाला आहे:

तथापि, चौथा मोठा जीवघेणा घटक—न्यूरोडिजेनेरेटिव्ह आजार, उदा., अल्झायमर—यांसाठी प्रभावी उपचार विकसित करणे, मानवजातीतील सर्वोत्तम शास्त्रज्ञांच्या प्रयत्नांनंतरही, आतापर्यंत मोठ्या प्रमाणावर अतिशय कठीण ठरले आहे:

याचे कारण असे आहे की अल्झायमर हा एका एकमेव कारणामुळे होत असल्याचे दिसत नाही; उलट, तो अनुवंशिक जोखीम घटक, प्रथिनांचे चुकीचे घडीकरण, दाह, सिनॅप्टिक कार्यबिघाड आणि इतर अनेक घटक यांच्या परस्परसंवादामुळे उद्भवत असल्याचे दिसते—हे घटक दशकानुदशके पर्यावरणीय घटकांशी परस्परक्रिया करत राहतात, आणि हे सर्व मेंदूमध्ये घडत असते; मेंदू हा असा अवयव आहे ज्याचा अभ्यास करणे आणि ज्यापर्यंत औषधे पोहोचवणे कठीण असते. पारंपारिक संशोधन पद्धतींना हे समजून घेण्यासाठी संघर्ष करावा लागला आहे.

AI ही जटिलता हाताळण्यासाठी अद्वितीयपणे योग्य आहे. विविध प्रकारच्या डेटावर तर्क करण्याची त्याची क्षमता—ज्यात रुग्णांची क्लिनिकल लक्षणे, रोगाचे जैविक मार्कर्स, उमेदवार औषधांचा स्क्रीनिंगचा डेटा आणि इतर बरेच काही समाविष्ट आहे—हे घटक एकमेकांशी कसे परस्परसंवाद करतात हे समजण्यासाठी, योग्य औषध लक्ष्ये ओळखण्यासाठी आणि रुग्णांसाठी अनेक दशकांपूर्वीच कृतीयोग्य जोखमींचे निदान करण्यासाठी संपूर्णपणे नवीन मार्ग उपलब्ध करून देते.

आमचे उद्दिष्ट वैज्ञानिकांना अखेरीस अल्झायमरला प्रतिबंध आणि उपचार करण्यासाठी नवीन साधने विकसित करण्यात मदत करणे आहे. आजपर्यंत ते उद्दिष्ट साध्य करणे इतके कठीण राहिले असल्याने, मानवी हेल्थमध्ये काय शक्य आहे हे बदलण्याच्या AI च्या क्षमतेची स्पष्ट कसोटी म्हणून आम्ही त्याकडे पाहतो. अल्झायमरचा धोका असलेल्या लोकांसाठी आणि त्यांच्या कुटुंबांसाठी अर्थपूर्ण बदल घडवून आणण्याचा आमचा हेतू आहे.

आमचा प्रारंभिक दृष्टिकोन

आमच्या प्रारंभिक धोरणांसाठी माहिती देण्यासाठी बाह्य वैज्ञानिक पुनरावलोककांकडून मिळालेल्या समर्थनाबद्दल आम्ही कृतज्ञ आहोत. दानाच्या प्रत्येक क्षेत्राबद्दल आम्ही खूप उत्साहित आहोत, परंतु अल्झायमरच्या प्रतिबंध आणि उपचाराचे आमचे ध्येय अचानक साध्य होईल अशी अपेक्षा नाही. काही प्रयोग नकारात्मक परिणाम देतील, आणि मार्गात अडथळे येऊ शकतात. हेच विज्ञानाचे स्वरूप आहे—आणि आम्ही शक्य तितक्या लवकर शिकू, आणि निकाल मिळताच आमचा दृष्टिकोन अद्यतनित करू.

सुरुवातीला, संशोधनाच्या इकोसिस्टमला आम्ही कसे सपोर्ट करू शकते ज्याने ते विद्यमान प्रयत्नांना पूरक ठरेल आणि AI मुळे आता जे शक्य झाले आहे त्याचा कसा फायदा घेऊ शकतो, याबाबत आमच्याकडे प्रारंभिक गृहितके आहेत. एकत्रितपणे, यामुळे आघाडीच्या संशोधन संस्थांमध्ये क्रियाकलापांचा “पाच-स्तरीय स्टॅक” तयार होतो:

1. हस्तक्षेपासाठी लक्ष्यांची पडताळणी करण्यासाठी AI चा वापर करून अल्झायमरचा “कारणसंबंधांचा नकाशा” तयार करा. आता हे स्पष्ट दिसते की अल्झायमरला कारणीभूत ठरणारे अनेक घटक आहेत, एकच नाही. याचा अर्थ असा होतो की वेगवेगळ्या लोकांसाठी उपचारात्मक हस्तक्षेपासाठी सर्वाधिक प्रभावी नोड अचूकपणे ओळखता येतील, यासाठी आपण कारणात्मक घटकांचे संपूर्ण जाळे मॅप केले पाहिजे. Arc Institute⁠ सारख्या जीवशास्त्रातील AI च्या अत्याधुनिक क्षेत्रातील संशोधकांसोबत सहकार्य करून, मॉडेल मेंदूचे “ऑर्गनॉइड्स” अनुवांशिक आणि पर्यावरणीय जोखीम घटकांच्या विविध संयोजनांवर कशी प्रतिक्रिया देतात हे समजून घेण्याचे आमचे उद्दिष्ट आहे. अशा मोठ्या प्रमाणातील प्रायोगिक डेटाचा वापर भविष्यातील प्रयोगांना मार्गदर्शन करणाऱ्या AI मॉडेल्सना प्रशिक्षित करण्यासाठी केला जाऊ शकतो. या संकरित इंजिनच्या मदतीने, संशोधक या प्रवासातच त्यांचे निष्कर्ष शेअर करू शकतात, जेणेकरून इतरांना त्यावर पुढे काम करता येईल, आणि पुढील चाचणीसाठी यांत्रिक समजुतीवर आधारित औषध लक्ष्ये सुचवू शकतात.

अल्झायमरने उपचारांना अंशतः प्रतिकार केला आहे, कारण तो जटिल आजाराचे उत्कृष्ट उदाहरण आहे. हे अनेक दशकांमध्ये विविध पेशीप्रकारांमध्ये परस्परसंवाद करणाऱ्या शेकडो अनुवांशिक आणि पर्यावरणीय जोखीम घटकांचे परिणाम आहे. Arc मध्ये, आम्ही त्या परस्परसंवादांचे मोठ्या प्रमाणावर प्रत्यक्ष मॅपिंग करण्यासाठी प्रायोगिक आणि संगणकीय तंत्रज्ञान तयार करत आहोत.

—Patrick Hsu, PhD, Arc Institute सह-संस्थापक आणि मुख्य संशोधक

आम्हाला असे व्यत्यय शोधायचे आहेत जे एखाद्या पेशीला रोगग्रस्त अवस्थेतून परत निरोगी अवस्थेत आणू शकतील. ते करण्यासाठी, आम्ही एक अॅक्टिव्ह लर्निंग चक्र चालवतो: रुग्णांच्या डेटाच्या मार्गदर्शनाखाली आम्ही मानवी ऊतक मॉडेलमध्ये पद्धतशीरपणे बदल करतो, काय घडते ते मोजतो आणि त्या परिणामांचा उपयोग अल्झायमर रोगावरील आमची AI मॉडेल पुनरावृत्तीच्या पद्धतीने सुधारण्यासाठी करतो. प्रत्येक चक्रामुळे रोगाचे मार्ग कुठे एकत्र येतात आणि हस्तक्षेप कुठे करायचा याचे अधिक स्पष्ट कारणसंबंधांचे चित्र मिळते.

—सिल्वाना कोनरमन, PhD, Arc Institute सह-संस्थापक आणि कार्यकारी संचालक

2. AI च्या मदतीने नवीन औषधांची रचना करा आणि प्रयोगशाळेत त्यांची चाचणी करा – Institute for Protein Design⁠ सारख्या सहकाऱ्यांसह, तसेच इतर संशोधन संस्थांमधील आघाडीच्या न्यूरोलॉजिस्ट्स आणि न्यूरोसायंटिस्ट्ससोबत. 2000 पासून 100 हून अधिक अल्झायमरवरील औषधांची क्लिनिकल ट्रायल्समध्ये चाचणी घेण्यात आली आहे, परंतु त्यापैकी जवळजवळ सर्वच कार्य करण्यास अपयशी ठरली किंवा त्यांचे अनिच्छित दुष्परिणाम होते. आम्हाला विश्वास आहे की AI जीवशास्त्र साधनांच्या सहाय्याने डिझाइन केलेल्या रेणूंना काळानुसार यशस्वी होण्याची शक्यता अधिक असेल. परंतु ते खरे आहे की नाही हे ठरवण्यासाठी, संशोधकांना प्रथम त्यांच्या डिजिटल निर्मितीची पेशी, ऊती आणि प्राणी यांमध्ये पडताळणी करता आली पाहिजे.

UW Medicine Institute for Protein Design मध्ये आम्ही जागतिक कल्याणावर सर्वाधिक सकारात्मक परिणाम साधण्यावर लक्ष केंद्रित करणारे सहकार्यपूर्ण प्रक्रिया-प्रवाह उभारण्यासाठी वचनबद्ध आहोत. आमच्या नवीनतम AI-आधारित प्रथिन डिझाइन मॉडेल्सचा वापर करून, आम्ही अल्झायमर रोगाच्या प्रगतीसाठी महत्त्वाच्या लक्ष्यांशी संलग्न होणारे, त्यांच्यात बदल घडवणारे आणि त्यांचे विघटन करणारे रेणू यशस्वीरित्या विकसित केले आहेत. या टूलकिटचा विस्तार करणे, त्यात सुधारणा करणे आणि न्यूरोडिजेनेरेशनचा अंदाज घेण्यासाठी व त्याचे निराकरण करण्यासाठी आम्ही डिझाइन केलेली प्रोटीन्स वापरू शकणाऱ्या न्यूरोसायंटिस्ट्ससोबत ते सामायिक करणे हे आमच्या सर्वोच्च प्राधान्यांपैकी एक आहे.

—डेविड बेकर, PhD, नोबेल पारितोषिक विजेते आणि युनिव्हर्सिटी ऑफ वॉशिंग्टनमधील इन्स्टिट्यूट फॉर प्रोटीन डिझाइनचे संचालक

3. औषधांची क्रियाशीलता भाकीत करण्यासाठी खुले डेटासेटना समर्थन देणे, आणि हस्तक्षेपासह व हस्तक्षेपाशिवाय आजाराच्या प्रगतीचा मागोवा घेणे. यामध्ये EvE Bio⁠ या Focused Research Organisation सारख्या ना-नफा संस्थांसह अल्झायमरशी संबंधित नवीन ओपन डेटासेट्सची निर्मिती समाविष्ट आहे. यामध्ये विद्यमान अनुदैर्घ्य आणि महामारीविषयक डेटासेट्सच्या विस्ताराला पाठिंबा देणे, तसेच सर्व संशोधकांना फायदा होऊ शकणाऱ्या बायोटेक कंपन्यांनी संकलित केलेल्या विद्यमान डेटासेट्सना जबाबदारीने खुले करण्याच्या संधींचाही समावेश आहे.

४. रोगासाठी नवीन बायोमार्कर्स तयार करणे, निदान सुधारणे आणि क्लिनिकल चाचण्या कशा चालवल्या जातात यामध्ये सुधारणा करणे, UCSF सारख्या सहकाऱ्यांसह. पहिल्या अल्झायमरच्या रक्त चाचणीला गेल्या वर्षी⁠ मंजुरी मिळाल्यामुळे विशेषज्ञ डॉक्टरांना रुग्णाच्या स्थितीचे कमी आक्रमक पद्धतीने मूल्यांकन करण्यासाठी अधिक साधने मिळतात. रक्त आणि इतर बायोमार्कर्स संशोधकांना क्लिनिकल चाचण्यांमध्ये औषधांचा रोगाच्या प्रगतीवर काय परिणाम होऊ शकतो हे मोजण्याची क्षमता देखील देतात, ज्यामध्ये प्रामुख्याने वेगळ्या रोगाला लक्ष्य करणाऱ्या चाचण्यांमधील दुय्यम मोजमापांचाही समावेश होतो (हृदयविकारासंबंधी रोगावरील या अलीकडील चाचणीत⁠ दाखवल्याप्रमाणे). आता AI अधिक जटिल जैविक संकेतांचा अर्थ लावू शकत असल्यामुळे, आधुनिक प्रोटीओमिक्स आणि रुग्णांकडून घेतल्या जाणाऱ्या इतर नमुन्यांमधून आणखी पुढे Go करण्याच्या अधिक संधी उपलब्ध आहेत.

अल्झायमर हे वैद्यकशास्त्रातील सर्वात तातडीच्या आव्हानांपैकी एक आहे. प्रगती ही वैज्ञानिक प्रगतींना आमच्या रुग्णांच्या काळजीशी जोडण्यावर अवलंबून आहे. या सहकार्यामुळे आम्हाला जगातील आघाडीच्या प्रयत्नांशी—प्रोटीन डिझाइनमधील प्रगतीपासून ते UCSF मधील सखोल क्लिनिकल आणि जैविक अंतर्दृष्टीपर्यंत—जोडले जाऊ शकते, ज्यामुळे रोग अधिक चांगल्या प्रकारे समजून घेण्यासाठी आणि उपचारांसाठी नवीन मार्ग ओळखता येईल. AI आम्हाला या अंतर्दृष्टी एकत्रित करण्यात आणि प्रचंड जटिलतेचा अर्थ लावण्यात मदत करत असल्याने, आमच्याकडे अशा शोधांना गती देण्याची संधी आहे जे रुग्णांच्या जीवनात अर्थपूर्ण बदल घडवू शकतात.

—एस. अँड्र्यू जोसेफसन, एमडी, UCSF आणि UCSF वील इन्स्टिट्यूट फॉर न्यूरोसायन्सेस येथे न्यूरोलॉजीचे प्राध्यापक आणि विभागप्रमुख

5. पेटंट-मुक्त उपचारांची चाचणी करा आणि अनामिक केलेला रुग्ण डेटा व ऑनलाइन नोंदवलेले अनुभव सर्वोत्तम प्रकारे समजून घेण्यासाठी AI चा वापर करा. असे अनेक हस्तक्षेप आहेत ज्यांच्याबाबत परिणाम असल्याचे सूचक पुरावे आहेत—उदाहरणार्थ, लिथियम ओरोटेट⁠ आणि पेटंट-मुक्त शिंगल्स लस⁠—परंतु ज्यांसाठी पुढील उच्च-गुणवत्तेच्या पुराव्यांची आवश्यकता आहे आणि क्लिनिकल चाचण्यांसाठी पैसे देण्यास खाजगी क्षेत्राला प्रोत्साहन मिळत नाही.

माझी आशा आहे की फिजिऑलॉजिकल (शरीरातील नैसर्गिक पातळीइतक्या) मात्रेतील लिथियम ओरोटेटने अल्झायमरच्या उंदरांच्या मॉडेल्समध्ये रोगविषयक बदल उलटवणे आणि स्मरणशक्ती पुनर्स्थापित करणे दाखवलेला परिणाम वृद्ध होत असलेल्या मानवी लोकसंख्येतही दिसेल. लिथियम आपल्या फोन, लॅपटॉप आणि इलेक्ट्रिक वाहनांना ऊर्जा पुरवते. माझा अंदाज आहे की आपण ते करण्यापूर्वीच मेंदूने त्याच्या वैशिष्ट्यपूर्ण विद्युत-रासायनिक यंत्रणेचा वापर केला असावा.

—ब्रूस यँकनर, MD, PhD, हार्वर्ड मेडिकल स्कूलमधील आनुवंशशास्त्र आणि न्यूरोलॉजीचे प्राध्यापक आणि हार्वर्ड ग्लेन सेंटर फॉर बायोलॉजी ऑफ एजिंग रिसर्चचे सह-संचालक

पुनरावृत्ती शिक्षण

संशोधन परिसंस्थेतील इतर प्रयत्नांना पूरक ठरण्यासाठी, आम्ही या पाचही आघाड्यांवर एकाच वेळी पुढे नेऊ. संशोधन समुदायाकडून अधिक अभिप्राय मिळाल्यानंतर आम्ही आमच्या विद्यमान दृष्टिकोनांमध्ये भर घालण्याची अपेक्षा करतो, जेणेकरून आपण एकत्रितपणे अल्झायमरचा प्रतिबंध आणि उपचार कसे करायचे हे शोधू शकू.

अल्झायमरचा थेट सामना करून, आम्ही केवळ या आजाराचा प्रवास बदलण्यास मदत करण्याचेच नव्हे, तर इतर अनेक आजारांविरुद्धच्या प्रगतीला गती देऊ शकतील अशी साधने आणि ज्ञान निर्माण करण्याचेही उद्दिष्ट ठेवतो.

* * *

तुम्हाला OpenAI Foundation कडून अद्यतने मिळवण्यात स्वारस्य असल्यास, कृपया येथे सदस्यता घ्या⁠. तुम्हाला आमच्या जीवन विज्ञान आणि रोगांवरील उपचार संघाशी संपर्क साधायचा असल्यास, कृपया [email protected]⁠ वर संपर्क साधा.

शैक्षणिक लेखांव्यतिरिक्त, आम्ही AI आणि विज्ञानावरील अहवाल, दीर्घ-स्वरूपातील लेख आणि ब्लॉग पोस्ट्स वाचतो. या लेखनांमधील सर्व दाव्यांशी आम्ही सहमत नसतानाही, यामध्ये National Academies⁠ चाअहवाल, Alzheimer’s औषध-विकास पाइपलाइनवरील आढावा,⁠हृदयविकारासंबंधी आजारांवरील मृत्यूदरांवरील लेख, वैद्यकीय प्रगतीचे ⁠उच्च-स्तरीय सारांश,Science ब्लॉग पोस्ट⁠ आणि IFP कडून मांडलेली clinical data कल्पना यांचा⁠ समावेश आहे.

आम्ही तुम्हाला विश्लेषणे सार्वजनिकपणे प्रकाशित करण्यासाठी प्रोत्साहित करतो, आणि जर तुम्हाला वाटत असेल की त्या दृष्टिकोनाचा आम्हाला फायदा होऊ शकतो, तर आम्हाला त्याची लिंक ईमेल करा.