Belgijsko podjetje za umetno inteligenco Kantify je poslovalo kot običajno, dokler diagnoza raka ni prisilila ekipe, da ponovno premisli o svoji smeri. »Razvili smo algoritme za sektorje, kot sta trženje ali promet,« je dejala Ségolène Martin, soustanoviteljica in izvršna direktorica podjetja Kantify.
»To so bili kompleksni projekti, ki niso imeli nobene zveze z zdravjem, vendar so nam omogočili, da smo si zgradili poglobljeno strokovno znanje na področju umetne inteligence.«
To se je spremenilo leta 2017, ko so Niku Subramanianu, tehničnemu direktorju podjetja, diagnosticirali sarkom, redko vrsto raka, ki tvori tumorje v vezivnih tkivih, kot so kosti, mišice in krvne žile.
Ta izkušnja je podjetje spodbudila, da se osredotoči na zdravje in razišče potencial umetne inteligence za izboljšanje načina prepoznavanja in testiranja novih zdravil za redke bolezni.
»To nam je spremenilo življenja,« je dejal Martin. »Zdaj smo popolnoma osredotočeni na umetno inteligenco za zdravje ljudi in razvili smo specializirano tehnologijo za odkrivanje zdravil na podlagi umetne inteligence.«
To strokovno znanje se zdaj v celoti uporablja v okviru petletne raziskovalne pobude DREAMS, ki jo financira EU. Osredotočena je na izboljšanje zdravljenja skupine petih redkih živčno-mišičnih motenj, ki postopoma slabijo delovanje mišic.
Povečanje možnosti za bolnike
"
Zdaj smo popolnoma osredotočeni na umetno inteligenco za zdravje ljudi in razvili smo specializirano tehnologijo za odkrivanje zdravil na podlagi umetne inteligence.
Razvoj zdravljenja redkih bolezni ostaja eden največjih izzivov v sodobni medicini. Postopek je dolgotrajen, drag in negotov ter zahteva leta raziskav, regulativnih odobritev in kliničnih preskušanj.
Za farmacevtska podjetja majhno število pacientov pogosto otežuje upravičevanje takšnih naložb. Posledično številne bolezni ostanejo nezdravljene.
Danes ima le približno 5–6 % od ocenjenih 7000 do 10 000 redkih bolezni odobreno terapijo, kar je vrzel, ki jo organizacije, kot je Svetovna zdravstvena organizacija, še naprej poudarjajo kot globalno prednostno nalogo.
Umetna inteligenca bi lahko to spremenila. Z hitro analizo obsežnih naborov podatkov lahko umetna inteligenca že v zgodnji fazi zoži izbor potencialnih kandidatov za zdravila in prepozna obstoječa zdravila, ki bi jih lahko ponovno uporabili za redke bolezni.
Osredotočenost na živčno-mišične motnje
V okviru projekta DREAMS se raziskovalci osredotočajo na pet redkih živčno-mišičnih motenj, vključno z Duchennovo mišično distrofijo, ki prizadene predvsem mlade dečke in povzroča degeneracijo mišic, ter Emery-Dreifussovo mišično distrofijo, ki lahko povzroči hude težave s srcem.
Čeprav se te bolezni razlikujejo po genetskih vzrokih, se zdi, da imajo skupne osnovne mehanizme delovanja na celični ravni. Z usmerjanjem teh skupnih poti raziskovalci upajo, da bodo razvili zdravljenja, ki bi lahko koristila več boleznim hkrati, namesto da bi se spopadala z vsako posebej.
Da bi to dosegli, ekipa reprogramira bolnikove celice v tako imenovane inducirane pluripotentne matične celice (iPSC) – vrsto matičnih celic, ki se lahko spremenijo v številne druge vrste celic – in jih nato spremeni v tkivo skeletnih mišic. To raziskovalcem omogoča preučevanje bolezni v nadzorovanem okolju.
Z združevanjem teh laboratorijskih modelov z umetno inteligenco lahko raziskovalci prepoznajo skupne terapevtske cilje pri več stanjih.
»Tovrstne raziskave so ključne za paciente in njihove družine,« je dejal Xavier Nissan, koordinator projekta DREAMS in direktor raziskav na francoskem raziskovalnem inštitutu I-Stem, specializiranem za zdravljenje z matičnimi celicami in zdravljenje monogenskih bolezni.
»Trpijo in se morajo vsak dan spopadati s svojo boleznijo. Potrebujejo takšno tehnologijo.«
Od podatkov do možnih zdravljenj
Raziskovalci DREAMS poleg prepoznavanja osnovnih bolezenskih procesov uporabljajo umetno inteligenco za analizo milijard novih in obstoječih zdravil, da bi poskušali napovedati, katere spojine bodo najverjetneje delovale.
»To je eden od načinov, kako lahko umetna inteligenca ustvari resnično družbeno vrednost,« je dejal Martin. »Resnično lahko pospeši raziskave in ustvari vpliv na področjih, kjer je bil napredek počasen.«
V laboratoriju ekipa testira knjižnico 2700 zdravil, odobrenih s strani EMA in FDA, da bi ocenila, ali bi katero od njih lahko izboljšalo simptome, povezane s skupnimi boleznimi.
»V laboratoriju testiramo na tisoče obstoječih zdravil na mišičnih celicah, pridobljenih iz iPSC, pri bolnikih s temi boleznimi,« je dejal Nissan.
»Umetna inteligenca se nato uporablja tudi za razumevanje delovanja zdravil, prepoznavanje tarč in celo napovedovanje dodatnih bolezni, pri katerih bi bilo zdravljenje lahko koristno. Z združevanjem teh pristopov se lahko hitreje premaknemo in osredotočimo na najbolj obetavne kandidate.«
Ekipa je tri leta zbirala podatke za umetno inteligenco in omogočala te napovedi za ponovno uporabo zdravil.
Osrednji del tega iskanja zdravil je Sapian, platforma umetne inteligence podjetja Kantify. Usposobljena je na veliki količini podatkov, od informacij o molekulah in beljakovinah do patentov in značilnosti vseh vrst zdravil. Na podlagi teh informacij lahko platforma napove, katera zdravila bi lahko bila primerna za določene vrste bolezni.
»To ni kristalna krogla,« je dejal Martin. »Ustvarila bo hipoteze, ki jih bo treba preizkusiti v resničnem svetu. Vendar smo iz različnih projektov izvedeli, da so hipoteze izjemno dobre.«
V isti košari
Še vedno ni jasno, kdaj lahko pričakujemo, da bo ta pristop prinesel nova zdravljenja za ljudi z redkimi boleznimi. Nissan je previden, saj opozarja na številne dejavnike in ne želi dajati lažnega upanja pacientom, ki danes živijo s temi boleznimi.
»Projekt se zaključi konec leta 2028. Poleg tega je veliko vprašanje. Trudimo se po svojih najboljših močeh, toda v svetu drog lahko stvari trajajo dolgo.«
Veliko bo odvisno od tega, kaj se bo zgodilo, ko bodo ti pristopi preizkušeni na pacientih. Za klinična preskušanja novih zdravil včasih potrebujejo desetletja, in celo obstoječa zdravila, ki so že prestala te postopke, bodo morala še vedno prestati nekaj preskušanj.
"
Imamo priložnost, da močno spremenimo življenja mnogih ljudi. To je čudovita stvar, na kateri lahko delamo.
Ekipa DREAMS si prizadeva, da bi bila nekatera od teh preskušanj pri redkih boleznih bolj izvedljiva. Ena od težav, s katero se srečujejo, je, da s temi boleznimi ne živi dovolj ljudi, da bi lahko izvedli dovolj obsežna klinična preskušanja.
Raziskovalci zato predlagajo alternativni pristop. »Nekatere redke bolezni imajo zelo različne simptome, vendar skupne biološke vzroke,« je dejal Nissan.
»Zato želimo izvajati tako imenovane poskuse v košarici, kjer se eno zdravilo testira na ljudeh z različnimi simptomi in boleznimi, ki imajo podoben vzrok,« je dejal.
Ta pristop, ki ga vodita združenje pacientov AFM‑Téléthon in pacienti sami, bi lahko pomagal pospešiti razvoj zdravil za ljudi z redkimi boleznimi.
Regulatorne agencije zdaj preučujejo širšo uporabo pristopov kliničnih preskušanj s košarico za redke bolezni, je dejal Nissan.
Za Nissan in Martina je to delo več kot le raziskava. Je osebno.
»Pacienti nas potrebujejo,« je dejal Nissan. »To je velika odgovornost. Čutim, da moram uspeti. Toda to pomeni tudi, da imamo priložnost, da močno spremenimo življenja mnogih ljudi. To je čudovita stvar, na kateri lahko delamo.«
Raziskavo v tem članku je financiral program EU Obzorje. Mnenja anketirancev ne odražajo nujno mnenj Evropske komisije. Če vam je bil članek všeč, ga delite na družbenih omrežjih.
