AI สำหรับโรคอัลไซเมอร์

โรคอัลไซเมอร์เป็นหนึ่งในโจทย์ที่ยากที่สุดทางการแพทย์ที่ยังไม่มีคำตอบ และยังเป็นโรคที่สร้างความทุกข์ทรมานใจอย่างแสนสาหัสที่สุดโรคหนึ่ง โรคร้ายนี้คร่าชีวิตคนหลายล้านคน อีกทั้งยังส่งผลกระทบอย่างหนักต่อคนในครอบครัว และยังเป็นสิ่งที่การแพทย์ในปัจจุบันยังไม่สามารถเอาชนะได้ OpenAI Foundation มุ่งหวังที่จะแก้วิกฤตนี้ โดยการนำ AI ระดับสูงมาขับเคลื่อนงานวิจัยทางวิทยาศาสตร์ เพื่อหาแนวทางการป้องกันและรักษาโรคนี้ให้เห็นผลเร็วขึ้น ^1⁠ สำหรับก้าวแรก เราเตรียมอนุมัติทุนวิจัยรวมกว่า 100 ล้านดอลลาร์ภายในเดือนนี้ ให้กับ 6 สถาบันวิจัย เพื่อขับเคลื่อนงานวิจัยโรคอัลไซเมอร์ให้รวดเร็วยิ่งขึ้น โดยมุ่งเน้นการสร้างข้อมูลใหม่ การสนับสนุนการออกแบบยา และการเพิ่มทางเลือกในการรักษาให้หลากหลายกว่าเดิม

เงินทุนเหล่านี้ถือเป็นก้าวแรกของภารกิจเรา และเรายังมีงานสำคัญอีกมากที่ต้องดำเนินการ เราวางแผนจะให้ทุนสนับสนุนการวิจัยโรคอัลไซเมอร์อย่างต่อเนื่องตลอดปี พ.ศ. 2569 และในอนาคต โดยจะขยายไปยังกลุ่มนักวิทยาศาสตร์และองค์กรวิจัยอื่นๆ เพื่อร่วมกันบรรลุเป้าหมายในการเอาชนะโรคอัลไซเมอร์ผ่านการป้องกันและการรักษา

ทำไมจึงให้ความสำคัญกับโรคอัลไซเมอร์

พันธกิจของเราคือการทำให้ AGI เป็นประโยชน์ต่อมวลมนุษยชาติ โรคอัลไซเมอร์เป็นปัญหาใหญ่ระดับโลกที่ทวีความรุนแรงขึ้นเมื่อประชากรมีอายุมากขึ้น และความซับซ้อนของโรคนี้ก็เหมาะกับการนำ AI มาช่วยแก้ไข

โรคอัลไซเมอร์ไม่ได้ส่งผลกระทบแค่กับผู้ป่วยนับล้านคนที่ได้รับการวินิจฉัยเท่านั้น แต่ยังรวมถึงคู่สมรส ลูกหลาน และผู้ดูแลคนอื่นๆ ที่คอยสนับสนุนพวกเขาด้วย โรคนี้สร้างความกดดันอย่างมหาศาลทางอารมณ์และทางการเงินแก่ครอบครัว

ในช่วงไม่กี่ทศวรรษที่ผ่านมา มนุษยชาติมีความก้าวหน้าในการรับมือกับโรคร้ายที่เป็นสาเหตุการตายหลัก 3 ใน 4 กลุ่มโรค ได้แก่ โรคหัวใจ โรคติดเชื้อ และโรคมะเร็งบางชนิด ซึ่งช่วยลดความเสี่ยงในการเสียชีวิตในทุกช่วงวัยลงได้

อย่างไรก็ตามการพัฒนาแนวทางการรักษาที่มีประสิทธิภาพสำหรับโรคร้ายกลุ่มที่สี่อย่างโรคเสื่อมของระบบประสาทอย่างอัลไซเมอร์ กลับยังไม่ประสบความสำเร็จเท่าที่ควร แม้จะมีนักวิทยาศาสตร์ชั้นนำของมนุษยชาติทุ่มเททำงานอย่างเต็มที่แล้วก็ตาม

สาเหตุก็เพราะโรคอัลไซเมอร์ไม่ได้เกิดจากปัจจัยเพียงอย่างเดียว แต่เกิดจากปฏิกิริยาสัมพันธ์ระหว่างปัจจัยเสี่ยงทางพันธุกรรม การม้วนตัวผิดปกติของโปรตีน การอักเสบ การทำงานของจุดประสานประสาทที่บกพร่อง และอีกหลายสาเหตุ และปัจจัยอื่นๆ อีกมากมาย ซึ่งส่งผลร่วมกับปัจจัยทางสิ่งแวดล้อมมานานหลายทศวรรษ โดยกระบวนการทั้งหมดนี้เกิดขึ้นในสมองซึ่งเป็นอวัยวะที่ศึกษาได้ยากและส่งยาเข้าไปรักษาได้ลำบาก แนวทางการวิจัยแบบดั้งเดิมยังไม่ประสบความสำเร็จในการทำความเข้าใจกับเรื่องนี้

AI มีคุณสมบัติที่เหมาะสมอย่างยิ่งในการเผชิญหน้ากับความซับซ้อนนี้ ความสามารถของ AI ในการวิเคราะห์เชื่อมโยงข้อมูลหลากหลายประเภท ไม่ว่าจะเป็นอาการทางคลินิกของผู้ป่วย เครื่องชี้วัดทางชีวภาพของโรค การคัดกรองตัวยาที่มีศักยภาพ และข้อมูลอื่นๆ ช่วยมอบแนวทางใหม่ในการทำความเข้าใจว่าปัจจัยเหล่านี้มีปฏิสัมพันธ์กันอย่างไร พร้อมทั้งช่วยระบุเป้าหมายยาที่เหมาะสม และวินิจฉัยความเสี่ยงที่สามารถจัดการได้ล่วงหน้าหลายสิบปี

เป้าหมายของเราคือช่วยให้นักวิทยาศาสตร์ คิดค้นเครื่องมือใหม่ๆ เพื่อป้องกันและรักษาโรคอัลไซเมอร์ได้ในที่สุด เพราะการไปให้ถึงเป้าหมายนั้นเป็นเรื่องที่ท้าทายอย่างมากจนถึงตอนนี้ เราจึงมองภารกิจนี้เป็นแบบทดสอบครั้งสำคัญที่จะชี้ให้เห็นว่า AI จะสามารถสร้างจุดเปลี่ยนให้กับการดูแลสุขภาพของมวลมนุษยชาติได้มากน้อยเพียงใด เรามุ่งมั่นที่จะสร้างผลลัพธ์ที่จับต้องได้ เพื่อยกระดับคุณภาพชีวิตของผู้ที่มีความเสี่ยงเป็นโรคอัลไซเมอร์และบุคคลในครอบครัว

แนวทางเบื้องต้นของเรา

เราขอขอบคุณการสนับสนุนที่ได้รับจากคณะผู้เชี่ยวชาญด้านวิทยาศาสตร์ภายนอก ที่ช่วยให้ข้อมูลประกอบการวางกลยุทธ์เบื้องต้นของเรา แม้ว่าเราจะรู้สึกตื่นเต้นอย่างยิ่งกับการสนับสนุนในแต่ละด้านเหล่านี้ แต่เราไม่ได้คาดหวังว่าจะสามารถบรรลุเป้าหมายด้านการป้องกันและการรักษาโรคอัลไซเมอร์ได้ในทันที การทดลองบางอย่างอาจไม่เป็นไปตามที่คาดหวัง และเราคงต้องเผชิญกับอุปสรรคบ้างในระหว่างทาง และเราจะเรียนรู้ให้เร็วที่สุดเท่าที่จะทำได้ พร้อมทั้งปรับปรุงแนวทางการทำงานทันทีเมื่อได้รับผลลัพธ์ใหม่ๆ เข้ามา

เราเริ่มต้นด้วยการตั้งสมมติฐานถึงแนวทางการส่งเสริมงานวิจัยที่สอดประสานไปกับโครงการต่างๆ ที่ดำเนินอยู่ พร้อมทั้งประยุกต์ใช้ขีดความสามารถล่าสุดของ AI ให้เกิดประโยชน์สูงสุด องค์ประกอบทั้งหมดนี้ก่อให้เกิด “โครงสร้างการทำงาน 5 ระดับ” ของแผนดำเนินงานภายในสถาบันวิจัยชั้นนำ

1. จัดทำ “แผนที่ระบุต้นเหตุ” ของโรคอัลไซเมอร์ด้วยเทคโนโลยี AI เพื่อพิสูจน์ทราบเป้าหมายที่ได้ผลจริงในการรักษาและยับยั้งโรค ในตอนนี้เป็นที่ชัดเจนแล้วว่า โรคอัลไซเมอร์มีปัจจัยขับเคลื่อนหลายอย่างที่ไม่ได้มาจากสาเหตุเดียว นั่นหมายความว่าเราจำเป็นต้องจัดทำเครือข่ายความเชื่อมโยงของสาเหตุให้ครบถ้วน เพื่อค้นหาจุดยุทธศาสตร์ที่ได้ผลดีที่สุดในการรักษาสำหรับผู้ป่วยที่แตกต่างกัน การทำงานร่วมกับ Arc Institute⁠ และเครือข่ายนักวิจัยชั้นนำที่ใช้ AI ขับเคลื่อนงานชีววิทยา ช่วยให้เราสามารถศึกษาการตอบสนองของ “ออร์แกนอยด์” ของสมอง ต่อตัวแปรความเสี่ยงจากทั้งสภาพแวดล้อมและกรรมพันธุ์ในรูปแบบต่างๆ ได้อย่างลึกซึ้ง เราสามารถนำข้อมูลการทดลองที่มีรายละเอียดสูงเหล่านี้ไปเทรน AI เพื่อช่วยกำหนดแนวทางและให้คำแนะนำสำหรับการค้นคว้าวิจัยในลำดับถัดไป ระบบที่ทำงานร่วมกันนี้ช่วยให้นักวิจัยสามารถเผยแพร่ข้อมูลการค้นพบเพื่อการศึกษาต่อยอด และระบุเป้าหมายยาที่มีพื้นฐานกลไกชัดเจนเพื่อเตรียมเข้าสู่กระบวนการทดสอบที่เข้มข้นขึ้น

สาเหตุที่อัลไซเมอร์ยังคงเป็นโรคที่รักษาได้ยาก เป็นเพราะลักษณะเฉพาะของโรคที่มีความซับซ้อน อัลไซเมอร์เกิดจากปัจจัยเสี่ยงด้านพันธุกรรมและสภาพแวดล้อมนับร้อยอย่าง ที่ส่งผลกระทบต่อเซลล์หลากหลายรูปแบบและสะสมร่วมกันมาตลอดหลายสิบปี ที่ Arc เรากำลังสร้างเทคโนโลยีเชิงทดลองและเชิงคำนวณเพื่อทำแผนที่การปฏิสัมพันธ์เหล่านั้นในระดับวงกว้างอย่างแท้จริง

—Patrick Hsu, PhD ผู้ร่วมก่อตั้ง Arc Institute และนักวิจัยหลัก

เป้าหมายของเราคือการค้นหาตัวกระตุ้นที่สามารถเปลี่ยนสถานะของเซลล์ โดยดึงเซลล์ที่กำลังเจ็บป่วยให้กลับคืนสู่สภาพที่ปกติและแข็งแรงดังเดิม เราใช้วิธีการเรียนรู้เชิงรุกในการขับเคลื่อนงานวิจัย โดยการทดลองปรับเปลี่ยนเนื้อเยื่อจำลองของมนุษย์ด้วยข้อมูลจริงจากผู้ป่วย พร้อมทั้งประเมินผลเพื่อนำไปพัฒนาโมเดล AI สำหรับโรคอัลไซเมอร์ในรูปแบบวนซ้ำจนกว่าจะสมบูรณ์ แต่ละรอบจะช่วยให้เราเห็นภาพความเชื่อมโยงเชิงเหตุและผลที่ชัดเจนยิ่งขึ้น ว่ากลไกการเกิดโรคนั้นไปรวมกันที่จุดใด และเราควรจะเข้าไปยับยั้งในตำแหน่งไหน

—Silvana Konermann, PhD ผู้ร่วมก่อตั้งและผู้อำนวยการบริหารของ Arc Institute

2. ออกแบบตัวยาใหม่โดยใช้ AI เข้ามาช่วย พร้อมทั้งทำการทดสอบในห้องปฏิบัติการ ร่วมกับพันธมิตรอย่าง Institute for Protein Design⁠ รวมถึงประสาทแพทย์และนักประสาทวิทยาชั้นนำที่โรงพยาบาล Mass General Hospital นับตั้งแต่ปี พ.ศ. 2543 มีการทดสอบยาอัลไซเมอร์ในมนุษย์มากกว่า 100 รายการ ทว่ายาส่วนใหญ่ล้มเหลวในการรักษา หรือสร้างผลกระทบข้างเคียงที่ไม่พึงประสงค์ เรามีความเชื่อมั่นว่าการใช้เครื่องมือ AI ทางชีววิทยาเข้ามาช่วยออกแบบโมเลกุล จะช่วยเพิ่มโอกาสในการบรรลุผลสำเร็จให้มากขึ้นในระยะยาว แต่ในการพิจารณาว่าสิ่งนั้นเป็นจริงหรือไม่ นักวิจัยต้องตรวจสอบความถูกต้องของแบบจำลองดิจิทัลในระดับเซลล์ เนื้อเยื่อ และสัตว์ทดลองให้ได้ก่อน

ที่ Institute for Protein Design ตั้งใจที่จะวางรากฐานการทำงานที่สอดประสานกัน เพื่อสร้างประโยชน์สูงสุดให้แก่คุณภาพชีวิตและความเป็นอยู่ที่ดีของผู้คนทั่วโลก ด้วยการใช้แบบจำลองการออกแบบโปรตีนที่ขับเคลื่อนด้วย AI รุ่นล่าสุดของเรา เราประสบความสำเร็จในการสร้างโมเลกุลที่สามารถเข้าจับ ปรับเปลี่ยน และย่อยสลายเป้าหมายสำคัญที่มีผลต่อการลุกลามของโรคอัลไซเมอร์ เราให้ความสำคัญสูงสุดกับการพัฒนาและส่งต่อชุดเครื่องมือนี้ให้แก่ผู้เชี่ยวชาญด้านประสาทวิทยา เพื่อให้นำโปรตีนที่ผ่านการออกแบบไปใช้ในการพยากรณ์และยับยั้งการเสื่อมสลายของเซลล์ประสาทอย่างมีประสิทธิภาพ

—David Baker, PhD ผู้ได้รับรางวัลโนเบล และผู้อำนวยการสถาบัน Institute for Protein Design จาก University of Washington

3.ส่งเสริมการใช้ฐานข้อมูลสาธารณะในการคาดการณ์การออกฤทธิ์ของยา และติดตามวิวัฒนาการของโรคเพื่อเปรียบเทียบระหว่างการใช้ยาและการปล่อยให้โรคดำเนินไปตามธรรมชาติ ซึ่งรวมถึงการสร้างชุดข้อมูลแบบเปิดชุดใหม่ที่เกี่ยวข้องกับโรคอัลไซเมอร์ ร่วมกับองค์กรไม่แสวงหาผลกำไรอย่าง EvE Bio⁠ ซึ่งเป็นองค์กรวิจัยเฉพาะทาง นอกจากนี้ยังครอบคลุมถึงการต่อยอดชุดข้อมูลการติดตามโรคระยะยาวและข้อมูลทางระบาดวิทยาที่มีอยู่เดิม และการหาช่องทางในการแบ่งปันชุดข้อมูลที่รวบรวมโดยบริษัทเทคโนโลยีชีวภาพอย่างมีความรับผิดชอบ เพื่อให้เกิดประโยชน์แก่นักวิจัยทุกคน

4. พัฒนาตัวชี้วัดทางชีวภาพใหม่ๆ เพื่อยกระดับความแม่นยำในการตรวจโรคและเพิ่มประสิทธิภาพของกระบวนการทดลองทางคลินิก โดยทำงานร่วมกับผู้เชี่ยวชาญจาก UCSF การอนุมัติการตรวจเลือดสำหรับโรคอัลไซเมอร์ครั้งแรกเมื่อปีที่แล้ว⁠ ช่วยให้แพทย์เฉพาะทางมีเครื่องมือมากขึ้นในการประเมินอาการของผู้ป่วยได้โดยรุกล้ำน้อยลง เลือดและตัวบ่งชี้ทางชีวภาพอื่น ๆ ยังช่วยให้นักวิจัยสามารถวัดได้ว่ายาอาจส่งผลอย่างไรต่อการดำเนินของโรคในการทดลองทางคลินิก รวมถึงใช้เป็นตัวชี้วัดรองในการทดลองที่มุ่งเป้าไปที่โรคอื่นเป็นหลัก (ดังที่แสดงไว้ในการทดลองเกี่ยวกับโรคหัวใจและหลอดเลือด ล่าสุดนี้⁠) เรามองเห็นลู่ทางในการต่อยอดความสำเร็จผ่านเทคโนโลยีโปรตีโอมิกส์และการเก็บตัวอย่างอื่นๆ จากผู้ป่วย เนื่องจากในปัจจุบัน AI ช่วยให้เราทำความเข้าใจรหัสสัญญาณทางชีวภาพที่มีความซับซ้อนสูงได้แม่นยำกว่าที่เคย

โรคอัลไซเมอร์ยังคงเป็นปัญหาสำคัญเร่งด่วนที่สุดในทางการแพทย์ ซึ่งการจะรุดหน้าต่อไปได้นั้นจำเป็นต้องนำนวัตกรรมทางวิทยาศาสตร์มาประยุกต์ใช้ในการดูแลผู้ป่วย การทำงานร่วมกันครั้งนี้เปิดโอกาสให้เราประสานโครงการชั้นนำระดับโลก ไม่ว่าจะเป็นนวัตกรรมการออกแบบโปรตีน หรือข้อมูลเชิงลึกด้านการแพทย์และชีววิทยาจาก UCSF เพื่อสร้างความเข้าใจในตัวโรคที่ชัดเจนขึ้นและระบุแนวทางใหม่ในการบำบัดรักษา พลังของ AI ที่ช่วยเชื่อมโยงข้อมูลเชิงลึกและจัดการความซับซ้อนจำนวนมากมายมหาศาลง ทำให้เรามีโอกาสทองในการขับเคลื่อนการค้นพบใหม่ๆ เพื่อยกระดับคุณภาพชีวิตของผู้ป่วยให้ดีขึ้นอย่างแท้จริง

S. Andrew Josephson, MD ศาสตราจารย์และประธานภาควิชาประสาทวิทยาแห่ง UCSF และ UCSF Weill Institute for Neurosciences

5. ทดสอบการรักษาด้วยยาที่หมดอายุสิทธิบัตร และใช้ AI เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลผู้ป่วยนิรนามรวมถึงประสบการณ์ที่รายงานทางออนไลน์ให้เกิดประโยชน์สูงสุด มีการรักษาหลายวิธีที่มีหลักฐานบ่งชี้ว่าอาจได้ผล เช่น ลิเธียมโอโรเทต⁠ และวัคซีนป้องกันงูสวัด⁠ที่หมดอายุสิทธิบัตรแล้ว แต่ยังต้องการหลักฐานคุณภาพสูงเพิ่มเติม และภาคเอกชนก็ขาดแรงจูงใจในการสนับสนุนงบประมาณเพื่อทดสอบทางคลินิก

ผมหวังใจว่าการใช้ลิเธียมโอโรเทตในปริมาณที่เหมาะสมกับร่างกาย ซึ่งพิสูจน์แล้วว่าช่วยย้อนคืนสภาพพยาธิวิทยาและฟื้นฟูความจำในหนูทดลองที่เป็นโรคอัลไซเมอร์ จะสามารถนำมาปรับใช้ได้ผลจริงกับกลุ่มผู้สูงอายุ ลิเธียมเป็นแหล่งพลังงานสำหรับสมาร์ทโฟน แล็ปท็อป และรถยนต์พลังงานไฟฟ้า ผมคิดว่าสมองน่าจะใช้ประโยชน์จากเคมีไฟฟ้าที่เป็นเอกลักษณ์นี้มานานก่อนที่เราจะนำมาใช้เสียอีก

—Bruce Yankner, MD, PhD ศาสตราจารย์ด้านพันธุศาสตร์และประสาทวิทยาประจำคณะแพทยศาสตร์ มหาวิทยาลัยฮาร์วาร์ด และผู้อำนวยการร่วมของ Harvard Glenn Center for Biology of Aging Research

การเรียนรู้แบบวนรอบ

เรามุ่งมั่นที่จะดำเนินงานในทั้ง 5 ด้านนี้ไปพร้อมกัน เพื่อเสริมการทำงานของภาคส่วนอื่นๆ ในระบบนิเวศการวิจัย เราตั้งเป้าที่จะต่อยอดวิธีการทำงานในปัจจุบันตามข้อเสนอแนะจากเครือข่ายนักวิจัย เพื่อสร้างความร่วมมือในการค้นหาวิธีการป้องกันและรักษาอัลไซเมอร์ให้สำเร็จ

ด้วยการเผชิญหน้ากับโรคอัลไซเมอร์โดยตรง เรามุ่งหวังไม่เพียงที่จะช่วยเปลี่ยนแปลงแนวทางของโรคนี้ แต่ยังสร้างเครื่องมือและองค์ความรู้ที่สามารถเร่งความก้าวหน้าในการรับมือกับโรคอื่นๆ อีกมากมาย

* * *

หากคุณสนใจรับข้อมูลอัปเดตจาก OpenAI Foundation กรุณาสมัครรับข้อมูลได้ที่นี่⁠ หากคุณต้องการติดต่อทีมวิทยาศาสตร์ชีวภาพและการรักษาโรคของเรา กรุณาติดต่อ [email protected]⁠

นอกเหนือจากบทความวิชาการแล้ว เรายังติดตามอ่านรายงาน บทความเชิงลึก และบล็อกโพสต์เกี่ยวกับ AI และวิทยาศาสตร์ด้วยความสนใจยิ่ง แม้ว่าเราจะไม่ได้เห็นด้วยกับทุกข้ออ้างในงานเขียนเหล่านี้ทั้งหมดก็ตาม บทความดังกล่าวประกอบด้วยรายงานของ National Academies ฉบับนี้⁠, บทความปริทัศน์ชิ้นนี้เกี่ยวกับกระบวนการพัฒนายารักษาโรคอัลไซเมอร์⁠, บทสรุปภาพรวมความก้าวหน้าทางการแพทย์ เช่น บทความนี้เกี่ยวกับอัตราการเสียชีวิตจากโรคหัวใจและหลอดเลือด⁠, บล็อกโพสต์นี้ของ Science ⁠ ว่าด้วยความยากลำบากที่ AI ต้องเผชิญในการสร้างความก้าวหน้าทางการแพทย์ และ แนวคิดเรื่องข้อมูลทางคลินิกนี้จาก IFP⁠.

เราสนับสนุนให้คุณเผยแพร่ผลการวิเคราะห์ต่อสาธารณะ และส่งลิงก์มาให้เราทางอีเมลหากคุณคิดว่ามุมมองของคุณจะเป็นประโยชน์ต่อเรา