ИИ для борьбы с болезнью Альцгеймера

Болезнь Альцгеймера — одна из самых сложных нерешённых проблем медицины и одна из самых разрушительных. Она убивает миллионы людей, ложится тяжким бременем на семьи и по-прежнему остается во многом неподвластной современной медицине. В Фонде OpenAI мы хотим изменить это, используя передовой ИИ, чтобы ускорить научные исследования в области профилактики и лечения этого заболевания.^1⁠ На первом этапе в этом месяце мы завершаем оформление грантов на сумму более 100 миллионов долларов США для шести исследовательских учреждений, чтобы поддержать и ускорить исследования болезни Альцгеймера, создавая новые данные, помогая разрабатывать новые лекарства и расширяя возможные пути к лечению.

Эти гранты — лишь начало нашей работы; нам предстоит сделать еще очень многое. Мы рассчитываем и далее, на протяжении 2026 года и в последующие годы, предоставлять больше грантов на исследования болезни Альцгеймера большему числу учёных и исследовательских организаций, чтобы вместе мы наконец смогли предотвращать болезнь Альцгеймера и лечить её.

Почему именно болезнь Альцгеймера?

Наша миссия заключается в том, чтобы AGI приносил пользу всему человечеству. Болезнь Альцгеймера — огромная проблема, ситуация будет ухудшаться по мере старения населения, а сложность этого заболевания делает его подходящей задачей для ИИ.

Болезнь Альцгеймера затрагивает не только миллионы людей, которым поставлен этот диагноз, но и их супругов, детей и других людей, которые ухаживают за ними и поддерживают их. Болезнь ложится огромным эмоциональным и финансовым бременем на семьи.

За последние несколько десятилетий человечество добилось прогресса в борьбе с тремя из четырех основных причин смертности — сердечно-сосудистыми заболеваниями, инфекционными заболеваниями и некоторыми видами рака, снизив риск смерти в любом возрасте:

Однако разработка эффективных методов лечения четвертой крупной причины смертности — нейродегенеративных заболеваний, таких как болезнь Альцгеймера, — до сих пор остаётся в значительной степени неразрешимой задачей, несмотря на усилия лучших учёных человечества:

Это связано с тем, что болезнь Альцгеймера, по-видимому, обусловлена не одной-единственной причиной, а сложным взаимодействием генетических факторов риска, неправильного сворачивания белков, воспаления, синаптической дисфункции и многого другого — всё это взаимодействует с факторами окружающей среды на протяжении десятилетий, и всё это происходит в мозге, органе, который трудно изучать и в который трудно доставлять лекарства. Традиционным исследовательским подходам было трудно разобраться в этом.

ИИ особенно хорошо подходит для решения этой сложной задачи. Его способность анализировать различные типы данных — включая клинические симптомы пациентов, биологические маркеры заболеваний, результаты скрининга кандидатов в лекарственные препараты и многое другое — открывает принципиально новый способ понимать, как взаимодействуют эти факторы, выявлять подходящие терапевтические мишени и диагностировать риски, требующие вмешательства, за десятилетия до их проявления у пациентов.

Наша цель — помочь учёным создавать новые инструменты, чтобы наконец научиться предотвращать и лечить болезнь Альцгеймера. Поскольку этой цели до сих пор было так трудно достичь, мы рассматриваем это как четкую проверку способности ИИ изменить границы возможного в сфере здоровья человека. Мы стремимся внести реальные изменения к лучшему в жизнь людей с риском развития болезни Альцгеймера и их семей.

Наш первоначальный подход

Мы благодарны за поддержку, которую получили от внешних научных рецензентов, и которая помогла сформировать наши первоначальные стратегии. Хотя мы чрезвычайно воодушевлены каждым из этих направлений благотворительной деятельности, мы не рассчитываем внезапно достичь цели в области профилактики и лечения болезни Альцгеймера. Некоторые эксперименты дадут отрицательные результаты, и на этом пути будут неудачи. Такова природа науки — и мы будем учиться так быстро, как только сможем, корректируя наш подход по мере поступления результатов.

Для начала у нас есть первоначальные гипотезы о том, как мы можем поддержать исследовательскую экосистему таким образом, чтобы дополнять существующие усилия и использовать то, что теперь возможно благодаря ИИ. Вместе это формирует «пятиуровневую структуру» видов деятельности в ведущих исследовательских учреждениях:

1. Создать с помощью ИИ «причинно-следственную карту» болезни Альцгеймера, чтобы валидировать мишени для терапевтического вмешательства. Теперь, по-видимому, ясно, что у болезни Альцгеймера много факторов, а не один. Это означает, что нам следует составить полную карту причинных факторов, чтобы точно определить наиболее эффективные узлы для терапевтического вмешательства для разных людей. Сотрудничая с исследователями, работающими на передовом крае ИИ в биологии, такими как Arc Institute⁠, мы стремимся понять, как церебральные органоиды реагируют на различные сочетания генетических факторов риска и факторов окружающей среды. Такие крупномасштабные экспериментальные данные можно использовать для обучения моделей ИИ, которые помогают планировать будущие эксперименты. С помощью этого гибридного движка исследователи могут по ходу работы делиться своими выводами, чтобы другие могли развивать их, и предлагать мишени для лекарственных препаратов, обоснованные механистическими данными, для дальнейшего тестирования.

Болезнь Альцгеймера с трудом поддаётся лечению отчасти потому, что это классический пример сложного заболевания. Это результат взаимодействия сотен генетических факторов риска, а также факторов риска, связанных с окружающей средой, в различных типах клеток на протяжении десятилетий. В Arc мы создаем экспериментальные и вычислительные технологии, чтобы действительно составить карту этих взаимодействий в масштабе.

— Патрик Сюй, доктор наук (PhD), сооснователь и ведущий исследователь Arc Institute

Мы хотим найти воздействия, которые позволят «перетащить» клетку из болезненного состояния обратно в здоровое. Для этого мы проводим цикл активного обучения: систематически воздействуем на модели человеческих тканей на основе данных пациентов, измеряем происходящее и используем полученные результаты, чтобы итеративно совершенствовать наши ИИ-модели болезни Альцгеймера. С каждым циклом у нас складывается всё более чёткое представление о причинно-следственных связях: где сходятся механизмы развития заболеваний и где следует вмешиваться.

— Сильвана Конерманн, доктор наук (PhD), сооснователь и исполнительный директор Arc Institute

2. Разрабатывать новые лекарства с помощью ИИ и тестировать их в лаборатории — с такими партнёрами, как Институт разработки белков (Institute for Protein Design)⁠, вместе с ведущими неврологами и нейробиологами из других исследовательских институтов. С 2000 года в клинических исследованиях было протестировано более 100 препаратов для лечения болезни Альцгеймера, но почти все они либо не показали эффективности, либо вызывали нежелательные побочные эффекты. Мы считаем, что молекулы, разработанные с помощью ИИ-инструментов для биологии, со временем будут иметь более высокую вероятность успеха. Но чтобы определить, так ли это, исследователи сначала должны иметь возможность проверить свои цифровые разработки на клетках, тканях и животных.

В Институте разработки белков UW Medicine мы стремимся выстраивать совместные процессы, чтобы оказывать максимально возможное положительное влияние на глобальное благополучие. Используя наши новейшие модели проектирования белков на базе ИИ, мы успешно создали молекулы, которые связываются, модифицируют и разрушают мишени, играющие ключевую роль в прогрессировании болезни Альцгеймера. Расширение, совершенствование и распространение этого набора инструментов среди нейробиологов, которые могут применять разработанные нами белки для прогнозирования и устранения нейродегенерации, является одной из наших главных задач.

— Дэвид Бейкер, доктор наук (Ph.D.), лауреат Нобелевской премии и директор Института разработки белков Университета Вашингтона

3. Поддерживать открытые наборы данных для прогнозирования активности лекарственных препаратов и отслеживания прогрессирования заболевания при вмешательстве и без него. Это включает создание новых открытых наборов данных по болезни Альцгеймера совместно с некоммерческими организациями, такими как EvE Bio ⁠— организация целенаправленных исследований (Focused Research Organisation). Это также включает поддержку расширения существующих лонгитюдных и эпидемиологических наборов данных, а также возможности для ответственного открытия доступа к существующим наборам данных, собранным биотехнологическими компаниями, которые могут принести пользу всем исследователям.

4. Выявлять новые биомаркеры заболеваний, совершенствовать диагностику и проведение клинических исследований в сотрудничестве с такими партнерами, как UCSF. Одобрение первого анализа крови на болезнь Альцгеймера в прошлом году⁠ дало врачам-специалистам больше инструментов для оценки состояния пациента менее инвазивным способом. Кровь и другие биомаркеры также дают исследователям возможность измерять, какое влияние лекарственные препараты могут оказывать на прогрессирование заболевания в клинических исследованиях, в том числе в качестве вторичных показателей в исследованиях, в первую очередь направленных на другое заболевание (как показано в этом недавнем исследовании⁠ сердечно-сосудистого заболевания). Теперь, когда ИИ может интерпретировать все более сложные биологические сигналы, появляется больше возможностей пойти дальше, используя современную протеомику и другие виды забора образцов у пациентов.

Болезнь Альцгеймера остается одной из самых неотложных задач медицины, и прогресс зависит от соединения научных прорывов с лечением наших пациентов. Это сотрудничество позволяет объединить передовые мировые разработки — от достижений в дизайне белков до глубоких клинических и биологических знаний, накопленных в UCSF, — чтобы лучше понимать заболевание и находить новые пути лечения. С помощью ИИ, который помогает интегрировать эти знания и разбираться в сложных процессах, мы получаем возможность ускорить открытия, которые могут существенно изменить жизнь пациентов.

— С. Эндрю Джозефсон, доктор медицины, профессор и заведующий кафедрой неврологии в UCSF и Институте нейронаук Вейля (Weill Institute for Neurosciences) при UCSF

5. Тестировать препараты с истекшим сроком патентной защиты и используйте ИИ, чтобы максимально эффективно анализировать обезличенные данные пациентов и их опыт, о котором сообщается в интернете. Существует ряд вмешательств, для которых есть косвенные свидетельства эффекта — например, оротат лития⁠ и вакцина против опоясывающего лишая⁠, на которые уже не действует патентная защита, — но для которых необходимы дополнительные высококачественные доказательства, а у частного сектора нет стимулов оплачивать клинические испытания.

Я надеюсь, что способность оротата лития в физиологической дозе обращать патологические изменения вспять и восстанавливать память на мышиных моделях болезни Альцгеймера окажется применимой и у людей по мере старения. Литий обеспечивает работу наших телефонов, ноутбуков и электромобилей. Я предполагаю, что мозг, возможно, уже использовал свою уникальную электрохимию раньше нас.

— Брюс Янкнер, доктор медицины, доктор наук (PhD), профессор генетики и неврологии Гарвардской медицинской школы и содиректор Гарвардского центра Glenn по исследованию биологии старения

Итеративное обучение

Мы будем одновременно продвигаться по всем этим пяти направлениям, чтобы дополнить остальные усилия в исследовательской экосистеме. Мы рассчитываем дополнять наши существующие подходы по мере получения дальнейшей обратной связи от исследовательского сообщества, чтобы вместе понять, как предотвращать болезнь Альцгеймера и лечить её.

Решительно взявшись за борьбу с болезнью Альцгеймера, мы стремимся не только помочь изменить ход этой болезни, но и создать инструменты и накопить знания, которые могут ускорить прогресс в борьбе со многими другими.

* * *

Если вы хотите получать новости от OpenAI Foundation, пожалуйста, подпишитесь здесь⁠. Если вы хотите связаться с нашей командой по наукам о жизни и лечению заболеваний, напишите нам по адресу [email protected]⁠.

Помимо академических статей, мы с благодарностью читаем отчёты, статьи и записи в блогах об ИИ и науке. Хотя мы и не согласны со всеми утверждениями в этих материалах, к которым, в том числе, относятся этот доклад Национальных академий⁠, эта обзорная статья о разработке препаратов против болезни Альцгеймера⁠, обобщающие материалы о прогрессе в медицине высокого уровня, такие как этот материал о показателях смертности от сердечно-сосудистых заболеваний⁠, эта запись в блоге «Наука» (Science) ⁠ о трудностях, мешающих ИИ добиваться прогресса в медицине, и эта идея IFP о клинических данных⁠.

Мы рекомендуем вам опубликовать результаты анализа в открытом доступе и прислать нам ссылку по электронной почте, если считаете, что эта точка зрения нам может быть полезна.