Umetna inteligenca za Alzheimerjevo bolezen

Alzheimerjeva bolezen je eden najtežjih nerešenih problemov v medicini in hkrati ena najbolj uničujočih bolezni. Zahteva milijone življenj, močno obremenjuje družine in še vedno presega zmožnosti velikega dela sodobne medicine. V fundaciji OpenAI Foundation želimo to spremeniti z uporabo napredne umetne inteligence za pospeševanje raziskav preprečevanja in zdravljenja te bolezni.^1⁠ Kot prvi korak ta mesec zaključujemo pripravo več kot 100 milijonov dolarjev nepovratnih sredstev za šest raziskovalnih ustanov za podporo in pospešitev raziskav Alzheimerjeve bolezni, ustvarjanje novih podatkov, zasnovo novih zdravil ter širjenje možnosti zdravljenja.

Ta sredstva pomenijo šele začetek našega dela. Pred nami je še veliko. V letu 2026 in pozneje nameravamo nameniti dodatna sredstva za raziskave Alzheimerjeve bolezni še več znanstvenikom in raziskovalnim ustanovam, da bi Alzheimerjevo bolezen skupaj končno lahko preprečevali in zdravili.

Zakaj se osredotočamo na Alzheimerjevo bolezen?

Naše poslanstvo je zagotoviti, da splošna umetna inteligenca koristi vsemu človeštvu. Alzheimerjeva bolezen je velik in vse večji problem zaradi staranja prebivalstva, njena kompleksnost pa je področje, kjer lahko umetna inteligenca pomembno prispeva.

Alzheimerjeva bolezen ne prizadene le milijonov ljudi z diagnozo, temveč tudi njihove partnerje, otroke in druge skrbnike, ki zanje skrbijo. Družinam nalaga izjemno čustveno in finančno breme.

V zadnjih desetletjih je človeštvo napredovalo pri treh od štirih glavnih vzrokov smrti: pri boleznih srca, nalezljivih boleznih in nekaterih vrstah raka se je tveganje smrti v posamezni starosti zmanjšalo.

Vendar se je pri četrtem velikem vzroku smrti, nevrodegenerativnih boleznih, kot je Alzheimerjeva bolezen, razvoj učinkovitih zdravljenj kljub prizadevanjem najboljših znanstvenikov doslej večinoma izkazal za nerešljiv izziv.

Razlog je v tem, da Alzheimerjeve bolezni očitno ne povzroča en sam dejavnik, temveč preplet genetskih dejavnikov tveganja, napačnega zvijanja proteinov, vnetja, motenj v delovanju sinaps in drugih procesov, ki desetletja součinkujejo z okoljskimi dejavniki in se odvijajo v možganih – organu, ki ga je težko raziskovati in v katerega je težko dostavljati zdravila. Tradicionalni raziskovalni pristopi so to zapletenost le stežka zajeli v celoti.

Umetna inteligenca je za soočanje s takšno kompleksnostjo posebej primerna. Ker lahko povezuje različne vrste podatkov, med njimi klinične simptome bolnikov, biološke označevalce bolezni in rezultate presejanja kandidatov za zdravila, ponuja povsem nov način razumevanja teh medsebojnih vplivov, prepoznavanja ustreznih tarč za zdravila ter odkrivanja tveganj pri bolnikih, pri katerih je mogoče ukrepati desetletja prej.

Naš cilj je znanstvenikom pomagati razviti nova orodja, s katerimi bo Alzheimerjevo bolezen končno mogoče preprečevati in zdraviti. Ker je bilo ta cilj doslej tako težko doseči, ga razumemo kot jasen preizkus tega, ali umetna inteligenca res lahko premakne meje mogočega na področju zdravja ljudi. Želimo doseči oprijemljivo spremembo za ljudi, pri katerih obstaja tveganje za Alzheimerjevo bolezen, in za njihove družine.

Naš začetni pristop

Hvaležni smo za podporo zunanjih znanstvenih recenzentov, ki nam pomagajo oblikovati naše začetne usmeritve. Čeprav nas vsa ta področja financiranja močno navdušujejo, ne pričakujemo, da bomo cilj preprečevanja in zdravljenja Alzheimerjeve bolezni dosegli čez noč. Nekateri poskusi bodo dali negativne rezultate in na poti bodo tudi neuspehi. Takšna je narava znanosti, zato se bomo učili kar najhitreje in svoj pristop sproti prilagajali novim rezultatom.

Za začetek smo oblikovali prve hipoteze o tem, kako lahko podpremo raziskovalni ekosistem na način, ki dopolnjuje obstoječa prizadevanja in izkorišča možnosti, ki jih danes odpira umetna inteligenca. Skupaj to tvori petplastni sklop dejavnosti na vodilnih raziskovalnih ustanovah:

1. S pomočjo umetne inteligence izdelamo »vzročni zemljevid« Alzheimerjeve bolezni za potrditev tarč za terapevtske posege. Danes vemo, da Alzheimerjeve bolezni ne poganja en sam dejavnik, temveč več dejavnikov. To pomeni, da je treba preslikati celotno mrežo vzročnih dejavnikov in tako za različne ljudi določiti najučinkovitejše točke za terapevtski poseg. S sodelovanjem z raziskovalci, ki v biologiji razvijajo najsodobnejše pristope umetne inteligence, kot je inštitut Arc Institute⁠, želimo razumeti, kako se modelni možganski organoidi odzivajo na različne kombinacije genetskih in okoljskih dejavnikov tveganja. Takšni obsežni eksperimentalni podatki se lahko uporabijo za učenje modelov umetne inteligence, ki usmerjajo prihodnje poskuse. S tem hibridnim pristopom lahko raziskovalci sproti delijo ugotovitve, da jih drugi nadgradijo, in predlagajo tarče za zdravila, utemeljene na razumevanju mehanizmov, za nadaljnje testiranje.

Alzheimerjeva bolezen se zdravljenju upira tudi zato, ker je tipičen primer kompleksne bolezni. Gre za posledico medsebojnega delovanja več sto genetskih in okoljskih dejavnikov tveganja, ki skozi desetletja učinkujejo v različnih tipih celic. Na inštitutu Arc razvijamo eksperimentalne in računske tehnologije, s katerimi bo mogoče te interakcije v velikem obsegu dejansko preslikati.

Patrick Hsu, PhD, soustanovitelj in vodilni raziskovalec inštituta Arc

Želimo odkriti eksperimentalne posege, ki lahko celico iz bolezenskega stanja vrnejo v zdravo stanje. Za to izvajamo cikel aktivnega učenja: na podlagi podatkov bolnikov sistematično posegamo v modele človeških tkiv, merimo, kaj se zgodi, in dobljene rezultate uporabljamo za iterativno izboljševanje naših modelov umetne inteligence za Alzheimerjevo bolezen. Vsak tak cikel nam daje natančnejšo sliko vzročnih povezav: kje se bolezenske poti stekajo in kje je smiselno poseči.

Silvana Konermann, PhD, soustanoviteljica in izvršna direktorica inštituta Arc

S pomočjo umetne inteligence razvijamo nova zdravila in jih testiramo v laboratoriju – v sodelovanju z ustanovami, kot je Institute for Protein Design⁠, ter z vodilnimi nevrologi in nevroznanstveniki na drugih raziskovalnih ustanovah. Od leta 2000 je bilo v kliničnih preskušanjih preizkušenih več kot 100 zdravil za Alzheimerjevo bolezen, vendar skoraj nobeno ni delovalo ali pa so povzročala neželene stranske učinke. Menimo, da bodo molekule, zasnovane s pomočjo bioloških orodij umetne inteligence, dolgoročno uspešnejše. Da bi ugotovili, ali to drži, morajo raziskovalci svoje digitalne zasnove najprej preveriti v celicah, tkivih in na živalih.

Na inštitutu UW Medicine Institute for Protein Design smo zavezani vzpostavljanju sodelovalnih cevovodov, usmerjenih v čim večji pozitiven vpliv na globalno blaginjo. Z našimi najnovejšimi modeli za načrtovanje proteinov, ki jih poganja umetna inteligenca, smo uspešno razvili molekule, ki se vežejo na tarče, ključne za napredovanje Alzheimerjeve bolezni, jih spreminjajo in razgrajujejo. Ena naših najvišjih prednostnih nalog je, da ta nabor orodij širimo, izboljšujemo in delimo z nevroznanstveniki, ki lahko naše zasnovane proteine uporabijo za napovedovanje in odpravljanje nevrodegeneracije.

David Baker, PhD, Nobelov nagrajenec in direktor Inštituta za oblikovanje proteinov na Univerzi v Washingtonu

3. Podpiramo odprte zbirke podatkov za napovedovanje aktivnosti zdravil ter spremljanje napredovanja bolezni z intervencijo in brez nje. To vključuje ustvarjanje novih odprtih podatkovnih nizov, povezanih z Alzheimerjevo boleznijo, z neprofitnimi organizacijami, kot je Focused Research Organisation EvE Bio⁠. Vključuje tudi podporo širitvi obstoječih longitudinalnih in epidemioloških podatkovnih nizov ter priložnosti za odgovorno odpiranje obstoječih podatkovnih nizov, ki so jih zbrala biotehnološka podjetja in ki lahko koristijo vsem raziskovalcem.

4. Vzpostavljamo nove biomarkerje za bolezni ter izboljšati diagnosticiranje in izvajanje kliničnih preskušanj, s sodelavci, kot je UCSF. Odobritev prvega krvnega testa za Alzheimerjevo bolezen v lanskem letu⁠ daje specialistom več orodij za manj invazivno oceno bolnikovega stanja. Krvni in drugi biomarkerji raziskovalcem omogočajo tudi merjenje tega, kakšen učinek bi zdravila lahko imela na napredovanje bolezni v kliničnih preskušanjih, tudi kot sekundarne meritve v preskušanjih, ki so primarno usmerjena v drugo bolezen (kot kaže to nedavno preskušanje⁠ na področju bolezni srca in ožilja). S sodobno proteomiko in drugimi načini vzorčenja pri bolnikih se odpirajo nove možnosti za nadaljnji napredek, saj umetna inteligenca zdaj zmore razbrati pomen tudi iz bolj kompleksnih bioloških signalov.

Alzheimerjeva bolezen ostaja eden najnujnejših izzivov sodobne medicine, napredek pa je odvisen od povezovanja znanstvenih prebojev z obravnavo bolnikov. To sodelovanje nam omogoča, da povežemo vodilna prizadevanja na svetu, od napredka pri načrtovanju proteinov do poglobljenih kliničnih in bioloških spoznanj na UCSF, in tako bolje razumemo bolezen ter prepoznamo nove poti do zdravljenja. Ker nam umetna inteligenca pomaga povezovati ta spoznanja in osmisliti izjemno kompleksnost, imamo priložnost pospešiti odkritja, ki bi lahko pomembno spremenila življenje bolnikov.

S. Andrew Josephson, dr. med., profesor in predstojnik nevrologije na UCSF ter na Inštitutu UCSF Weill za nevroznanosti

5. Preizkušamo zdravila brez patentne zaščite in uporabite umetno inteligenco za najboljše razumevanje anonimiziranih podatkov o pacientih in izkušenj, o katerih poročajo na spletu. Obstaja več intervencij, pri katerih dokazi nakazujejo učinek, na primer litijev orotat⁠ in cepivo proti pasovcu brez patentne zaščite⁠, vendar so potrebni nadaljnji visokokakovostni dokazi, zasebni sektor pa nima spodbud za financiranje kliničnih preskušanj.

Upam, da se bo sposobnost litijevega orotata v fiziološkem odmerku, da pri mišjih modelih Alzheimerjeve bolezni obrne bolezenske spremembe in obnovi spomin, prenesla tudi na starajočo se človeško populacijo. Litij poganja naše telefone, prenosnike in električna vozila. Domnevam, da so možgani njegovo edinstveno elektrokemijo uporabljali že pred nami.

– Bruce Yankner, dr. med., dr., profesor genetike in nevrologije na Medicinski fakulteti Univerze Harvard in sodirektor Harvardovega centra Glenn za raziskave biologije staranja

Iterativno učenje

Na vseh petih teh področjih bomo napredovali hkrati, da bi dopolnili druga prizadevanja v raziskovalnem ekosistemu. Pričakujemo, da bomo ob nadaljnjih odzivih raziskovalne skupnosti svoje obstoječe pristope še razširili, da bomo skupaj ugotovili, kako preprečevati in zdraviti Alzheimerjevo bolezen.

Z neposrednim soočenjem z Alzheimerjevo boleznijo želimo ne le pomagati spremeniti potek te bolezni, temveč tudi razviti orodja in znanje, ki lahko pospešijo napredek pri številnih drugih boleznih.

* * *

Če želite prejemati posodobitve fundacije OpenAI Foundation, se prijavite tukaj⁠. Če želite stopiti v stik z našo ekipo za biološke znanosti in zdravljenje bolezni, nas lahko kontaktirate na [email protected]⁠.

Poleg akademskih člankov smo tudi hvaležni bralci poročil, poglobljenih člankov in objav na blogih o umetni inteligenci in znanosti. Čeprav se ne strinjamo z vsemi trditvami v teh prispevkih, to vključuje tudi to poročilo National Academies⁠, ta pregledni članek o razvoju zdravil za Alzheimerjevo bolezen⁠, splošne preglede napredka v medicini, kot je ta prispevek o stopnjah umrljivosti zaradi bolezni srca in ožilja⁠, ta objava na blogu revije Science ⁠ o težavah umetne inteligence pri doseganju napredka v medicini, in ta zamisel IFP o kliničnih podatkih⁠.

Svoje analize objavljate javno in nam po elektronski pošti pošljete povezavo, če menite, da bi nam tak pogled lahko koristil.