AI untuk Alzheimer

Penyakit Alzheimer ialah salah satu masalah paling sukar yang masih belum dapat diselesaikan dalam bidang perubatan, dan salah satu yang paling memusnahkan. Ia meragut jutaan nyawa, memberikan beban yang besar kepada keluarga, dan masih melangkaui banyak keupayaan perubatan pada hari ini. Di OpenAI Foundation, kami mahu mengubah keadaan itu dengan menggunakan AI termaju untuk mempercepatkan sains pencegahan dan rawatan penyakit itu.^1⁠ Sebagai langkah pertama, kami sedang berusaha untuk memuktamadkan lebih daripada AS$100 juta dalam bentuk geran pada bulan ini, merentasi enam institusi penyelidikan, bagi menyokong dan mempercepatkan penyelidikan Alzheimer—menjana data baharu, membantu mereka bentuk ubat baharu, dan memperluas kemungkinan laluan kepada rawatan.

Geran-geran ini menandakan permulaan usaha kami; masih banyak lagi yang perlu dilakukan. Kami menjangkakan untuk menyediakan lebih banyak geran Alzheimer sepanjang tahun 2026 dan seterusnya kepada lebih ramai saintis dan institusi penyelidikan, supaya bersama-sama kita akhirnya dapat mencegah dan merawat penyakit Alzheimer.

Mengapa fokus kepada Alzheimer?

Misi kami adalah untuk memastikan AGI memberi manfaat kepada seluruh umat manusia. Alzheimer ialah masalah besar, ia semakin buruk apabila populasi menua, dan kerumitan penyakit ini sesuai untuk AI.

Alzheimer bukan sahaja menjejaskan berjuta-juta orang yang didiagnosis dengan penyakit ini, tetapi juga pasangan, anak-anak, dan penjaga lain yang menyokong mereka. Penyakit ini memberikan tekanan emosi dan kewangan yang amat besar kepada keluarga.

Umat manusia telah mencapai kemajuan sepanjang beberapa dekad yang lalu dalam menangani tiga daripada empat pembunuh utama—penyakit jantung, penyakit berjangkit, dan sesetengah jenis kanser, sekali gus mengurangkan risiko kematian pada mana-mana peringkat umur:

Walau bagaimanapun, membangunkan rawatan yang berkesan untuk pembunuh besar keempat—penyakit neurodegeneratif, seperti Alzheimer—setakat ini terbukti sebahagian besarnya sukar diatasi, walaupun saintis terbaik manusia telah berusaha:

Hal itu demikian kerana penyakit Alzheimer nampaknya bukan didorong oleh satu punca tunggal, tetapi oleh interaksi antara faktor risiko genetik, salah lipatan protein, keradangan, disfungsi sinaptik dan banyak lagi—yang berinteraksi dengan faktor persekitaran selama beberapa dekad dan semuanya berlaku di dalam otak, organ yang sukar dikaji dan disalurkan ubat kepadanya. Pendekatan penyelidikan tradisional telah menghadapi kesukaran untuk memahami perkara ini.

AI amat sesuai untuk menangani kerumitan ini. Keupayaannya untuk menaakul merentas pelbagai jenis data—termasuk gejala klinikal pesakit, penanda biologi penyakit, saringan calon ubat dan banyak lagi—menawarkan cara yang pada asasnya baharu untuk memahami cara faktor-faktor ini berinteraksi, mengenal pasti sasaran ubat yang sesuai, serta mengesan risiko yang boleh diambil tindakan berdekad-dekad lebih awal untuk pesakit.

Matlamat kami adalah untuk membantu saintis mencipta alat baharu untuk akhirnya mencegah dan merawat Alzheimer. Memandangkan matlamat itu setakat ini begitu sukar untuk dicapai, kami melihatnya sebagai ujian yang jelas terhadap keupayaan AI untuk mengubah apa yang mungkin dalam kesihatan manusia. Kami berhasrat untuk membawa perubahan yang bermakna bagi individu yang berisiko menghidap Alzheimer dan keluarga mereka.

Pendekatan awal kami

Kami berterima kasih atas sokongan yang telah kami terima daripada penilai saintifik luar bagi memaklumkan strategi awal kami. Walaupun kami amat teruja tentang setiap bidang pemberian ini, kami tidak menjangkakan untuk mencapai matlamat kami bagi pencegahan dan rawatan Alzheimer secara tiba-tiba. Sesetengah eksperimen akan menghasilkan keputusan yang negatif, dan akan ada halangan sepanjang perjalanan. Itulah sifat sains—dan kami akan belajar secepat yang kami mampu, sambil mengemas kini pendekatan kami apabila keputusan diperoleh.

Sebagai permulaan, kami mempunyai hipotesis awal tentang bagaimana kami boleh menyokong ekosistem penyelidikan dengan cara yang melengkapi usaha sedia ada, dan memanfaatkan apa yang kini dimungkinkan oleh AI. Bersama-sama, ini menghasilkan “timbunan lima lapisan” aktiviti di institusi penyelidikan terkemuka:

1. Cipta “peta kausal” Alzheimer menggunakan AI, untuk mengesahkan sasaran bagi intervensi. Kini nampaknya jelas bahawa terdapat banyak pendorong Alzheimer, bukan hanya satu. Itu menunjukkan bahawa kita harus memetakan keseluruhan rangkaian faktor penyebab untuk mengenal pasti nod yang paling berkesan bagi intervensi terapeutik untuk individu yang berbeza. Dengan bekerjasama dengan penyelidik di perbatasan AI dalam biologi seperti Arc Institute⁠, kami berhasrat untuk memahami bagaimana “organoid” otak model bertindak balas terhadap gabungan faktor risiko genetik dan persekitaran yang berbeza. Data eksperimen berskala besar sedemikian boleh digunakan untuk melatih model AI yang memberi panduan kepada eksperimen pada masa hadapan. Dengan enjin hibrid ini, penyelidik boleh berkongsi penemuan mereka sepanjang proses untuk dikembangkan oleh orang lain, dan mencalonkan sasaran ubat yang dimaklumkan secara mekanistik untuk ujian lanjut.

Alzheimer’s sukar dirawat sebahagiannya kerana ia merupakan contoh utama penyakit yang amat kompleks. Ia merupakan hasil daripada ratusan faktor risiko genetik dan persekitaran yang berinteraksi merentasi jenis sel selama beberapa dekad. Di Arc, kami sedang membangunkan teknologi eksperimen dan pengiraan untuk benar-benar memetakan interaksi tersebut pada skala besar.

—Patrick Hsu, PhD, Pengasas bersama Arc Institute dan Penyiasat Teras

Kami ingin mencari gangguan yang boleh mengklik dan menyeret sel daripada keadaan berpenyakit kembali kepada keadaan sihat. Untuk melaksanakan itu, kami menjalankan kitaran pembelajaran aktif: kami mengganggu model tisu manusia secara sistematik berpandukan data pesakit, mengukur apa yang berlaku, dan menggunakan hasilnya untuk memperbaiki model AI kami bagi penyakit Alzheimer secara berulang. Setiap kitaran memberi kita gambaran sebab akibat yang lebih jelas tentang tempat laluan penyakit bertemu dan tempat untuk campur tangan.

—Silvana Konermann, PhD, Pengasas bersama dan Pengarah Eksekutif Arc Institute

2. Reka ubat baharu dengan bantuan AI, dan ujinya di makmal – dengan rakan kerjasama seperti Institute for Protein Design⁠, bersama pakar neurologi dan ahli neurosains terkemuka di Hospital Besar Mass. Lebih 100 ubat Alzheimer telah diuji dalam ujian klinikal sejak 01/01/2000, tetapi hampir semuanya tidak berkesan atau mempunyai kesan sampingan yang tidak diingini. Kami percaya molekul yang direka bentuk dengan bantuan alat biologi AI akan mempunyai kebarangkalian kejayaan yang lebih tinggi dari semasa ke semasa. Tetapi untuk menentukan sama ada itu benar, penyelidik terlebih dahulu mesti dapat mengesahkan ciptaan digital mereka dalam sel, tisu, dan haiwan.

Di Institute for Protein Design, kami komited untuk membangunkan saluran kerja kolaboratif yang tertumpu pada usaha memberikan impak positif yang terbesar terhadap kesejahteraan global. Dengan menggunakan model reka bentuk protein terbaharu kami yang dipacu AI, kami telah berjaya mereka bentuk molekul yang berinteraksi dengan, mengubah suai dan menguraikan sasaran yang penting dalam perkembangan penyakit Alzheimer. Memperluas, memperhalusi dan berkongsi set alat ini dengan ahli neurosains yang boleh menggunakan protein yang kami reka untuk meramalkan dan menangani neurodegenerasi merupakan salah satu keutamaan tertinggi kami.

—David Baker, PhD, Pemenang Nobel dan Pengarah Institute for Protein Design di Universiti Washington

3. Menyokong set data terbuka untuk meramalkan aktiviti ubat, dan memetakan perkembangan penyakit dengan dan tanpa intervensi. Itu termasuk penciptaan set data terbuka baharu yang berkaitan dengan Alzheimer bersama organisasi bukan untung seperti EvE Bio⁠. Ia juga termasuk menyokong peluasan set data longitudinal dan epidemiologi sedia ada, serta peluang untuk secara bertanggungjawab membuka akses kepada set data sedia ada yang dikumpulkan oleh syarikat bioteknologi yang mungkin memberi manfaat kepada semua penyelidik.

4. Mewujudkan penanda bio baharu untuk penyakit, meningkatkan diagnosis dan cara ujian klinikal dijalankan, dengan rakan kerjasama seperti UCSF. Kelulusan ujian darah Alzheimer yang pertama tahun lepas⁠ memberi doktor pakar lebih banyak alat untuk menilai keadaan pesakit dengan cara yang kurang invasif. Darah dan penanda bio lain juga memberi penyelidik keupayaan untuk mengukur kesan ubat terhadap perkembangan penyakit dalam ujian klinikal, termasuk sebagai pengukuran sekunder dalam ujian yang terutamanya menyasarkan penyakit yang berbeza (seperti yang ditunjukkan dalam ujian terkini ini⁠ mengenai penyakit kardiovaskular). Terdapat lebih banyak peluang untuk pergi lebih jauh dengan proteomik moden dan pensampelan lain daripada pesakit, kini apabila AI dapat mentafsir isyarat biologi yang lebih kompleks.

Alzheimer kekal sebagai salah satu cabaran paling mendesak dalam bidang perubatan, dan kemajuan bergantung pada menghubungkan penemuan saintifik dengan penjagaan pesakit kita. Kerjasama ini membolehkan kami menghubungkan usaha bertaraf dunia—daripada kemajuan dalam reka bentuk protein hingga cerapan klinikal dan biologi yang mendalam di UCSF—untuk memahami penyakit dengan lebih baik dan mengenal pasti laluan baharu kepada rawatan. Dengan bantuan AI untuk mengintegrasikan kefahaman ini dan memahami kerumitan yang amat besar, kita mempunyai peluang untuk mempercepatkan penemuan yang boleh mengubah kehidupan pesakit secara bermakna.

—S. Andrew Josephson, MD, Profesor dan Pengerusi Neurologi di UCSF dan UCSF Weill Institute for Neurosciences

5. Uji rawatan luar paten dan gunakan AI untuk memahami sebaik-baiknya data pesakit tanpa nama dan pengalaman yang dilaporkan dalam talian. Terdapat beberapa intervensi yang mempunyai bukti yang menunjukkan adanya kesan—contohnya, lithium orotate⁠ dan vaksin kayap⁠ yang tidak lagi dipatenkan—tetapi masih memerlukan bukti berkualiti tinggi yang lanjut, dan sektor swasta tidak mempunyai insentif untuk membiayai ujian klinikal.

Harapan saya ialah keupayaan dos fisiologi lithium orotate untuk membalikkan patologi dan memulihkan ingatan dalam model tikus penyakit Alzheimer akan dapat diterapkan kepada populasi manusia yang semakin berusia. Litium ialah yang menguasakan telefon, komputer riba dan kenderaan elektrik kita. Saya rasa otak mungkin telah memanfaatkan elektrokimianya yang unik sebelum kita melakukannya.

—Bruce Yankner, MD, PhD, Profesor Genetik dan Neurologi di Sekolah Perubatan Harvard dan Pengarah Bersama Harvard Glenn Center untuk Penyelidikan Biologi Penuaan

Pembelajaran berulang

Kami akan meneruskan kemajuan dalam kelima-lima bidang ini secara serentak, bagi melengkapi usaha-usaha lain dalam ekosistem penyelidikan. Kami menjangkakan untuk menambah baik pendekatan sedia ada kami apabila kami menerima lebih banyak maklum balas daripada komuniti penyelidikan, supaya bersama-sama kita dapat menentukan cara untuk mencegah dan merawat Alzheimer.

Dengan menangani Alzheimer secara langsung, kami berhasrat bukan sahaja untuk membantu mengubah perjalanan penyakit ini, tetapi juga untuk membangunkan alat dan pengetahuan yang boleh mempercepatkan kemajuan dalam menangani banyak penyakit lain.

* * *

Jika anda berminat untuk menerima kemas kini daripada OpenAI Foundation, sila langgan di sini⁠. Jika anda ingin menghubungi pasukan Sains Hayat & Penyembuhan Penyakit kami, kami boleh dihubungi di [email protected]⁠.

Selain artikel akademik, kami juga menghargai pembacaan laporan, artikel panjang, dan catatan blog tentang AI dan sains. Walaupun kami tidak bersetuju dengan semua dakwaan dalam bahan-bahan ini, antaranya termasuk laporan National Academies ini⁠, artikel ulasan ini tentang saluran pembangunan ubat Alzheimer⁠, ringkasan kemajuan perubatan peringkat tinggi seperti artikel ini tentang kadar kematian akibat penyakit kardiovaskular⁠, catatan blog ini daripada Science ⁠ tentang kesukaran bagi AI untuk mencapai kemajuan dalam bidang perubatan, dan idea data klinikal ini daripada IFP⁠.

Kami menggalakkan anda untuk menerbitkan analisis secara terbuka, dan hantarkan pautan melalui e-mel kepada kami jika anda fikir kami mungkin mendapat manfaat daripada perspektif tersebut.