Evolucija veštačke inteligencije u otkrivanju lekova i spas za farmaceutsku industriju

Veštačka inteligencija (VI) ima potencijal da značajno ubrza proces otkrivanja novih lekova i smanji troškove, čime bi se spasli dragoceno vreme i resursi u farmaceutskoj industriji.

Istraživanje i razvoj novih lekova zahteva mnogo pokušaja i grešaka. Dr Yuan Luo, direktor Instituta za veštačku inteligenciju u medicini pri Medicinskoj školi Feinberg Univerziteta Northwestern, objašnjava da je to u suštini igra na sreću.

Budući da je proces otkrivanja lekova vremenski i finansijski zahtevan, naučnici su se okrenuli veštačkoj inteligenciji kako bi skratili vreme potrebno za obavljanje ponavljajućih zadataka.

„Fokusiramo se na najperspektivnije kandidate za klinička ispitivanja i na taj način štedimo vreme i resurse“, kaže dr Luo.

Jedna kompanija iz Čikaga koja je usmerena na skraćivanje vremena i troškova otkrivanja novih lekova je Evozyne.

„VI čini proces otkrivanja lekova mnogo efikasnijim i mnogo, mnogo bržim“, kaže izvršni direktor kompanije, Majk Gamson.

Sa sedištem u Linoln Parku u Čikagu, Evozyne stvara nove proteine koji mogu dovesti do novih terapija i izlečenja.

„Proteini su mašine prirode“, kaže Gamson. „To su nevjerovatno složene i fantastične male mašine koje rade sav posao u našem telu, ali i u prirodnom svetu.“

Gamson ističe da je čovečanstvo već otkrilo milione proteina, ali da postoji još mnogo neotkrivenih.

„Zamislite da putujete oko… nečega veličine solarnog sistema i tražite zrno peska“, objašnjava Gamson. „To bi vam dalo pravu sliku o mogućnostima koje proteini pružaju. Na koliko toliko zrna peska može da stane solarni sistem, toliko različitih vrsta proteina postoji.“

Kroz vreme, ljudi su mnogo naučili o pravilima vezanim za proteine. Kako objašnjava Gamson, naučnici mogu te zakonitosti preneti mašini kako bi pomogli u pronalaženju novih proteina mnogo brže.

„VI nam omogućava da budemo fokusirani i da koristimo inženjerski pristup za istraživanje tog ogromnog prostora za dizajn, kako bismo došli do rešenja koja nikada ne bismo pronašli nasumičnim izborom“, ističe Gamson.

Napredak u otkriću novih lekova i izlečenjima do sada je mahom bio rezultat sreće ili slučajnog otkrića. Međutim, veštačka inteligencija donosi ogromno pomjeranje u ovom prostoru, omogućavajući naučnicima da manje lutaju i više otkrivaju.

„Ona je vrsta GPS-a“, kaže dr Luo. „Vodi nas u krajeve koje tražimo, a i pritom unapređuje naše postojeće znanje o ljudskoj biologiji.“

Ideja o podučavanju mašina pravilima i karakteristikama molekula ili proteina temelji se na istim principima kao i generativna veštačka inteligencija koja pokreće chatbotove poput Chat GPT ili Googleova barda.

„Nešto što ljudi ne shvataju je da ovi veliki modeli jezika funkcionišu za bilo koji jezik“, kaže Brajan Martin, šef veštačke inteligencije farmaceutske kompanije Abbvie. „Ako DNK smatramo jezikom biologije ili proteinskim sekvencama, mnogi od ovih generativnih jezičkih modela imaju potencijal u tim prostorima.“

Martin i njegov tim su usmereni na izgradnju mašinskih alata koji štede vreme naučnicima kako bi donosili važne odluke o ljudskom zdravlju. On kaže da sve počinje pitanjem.

„Kako ubrzati i skalirati ono što naši naučnici već rade?“ , rekao je Martin.

Martin je pokazao za NBC Chicago dva alata za snimanje koji značajno smanjuju vreme koje naučnici iz Abbvie-a troše na ponavljajuće zadatke. Jedan od alata radi s slikama kristalografije, što je rani deo procesa otkrivanja novog leka.

„Ako možemo da automatizujemo [ovaj proces] i smanjimo ga sa nedelja ili sati na sekunde, to je vreme koje se vraća istraživačima i ubrzava ceo proces“, kaže Martin.

Drugi alat trenutno broji broj ćelija u uzorku tkiva i čak prepoznaje njihovu formu.

„Zamislite koliko bi naučnici vremena morali da potroše prilikom odabira i brojanja pojedinačnih ćelija na slici“, kaže Martin. „Te slike su 200 puta veće od slike koju običan čovek koristi na svom telefonu.“

Iako VI brzo napreduje u sposobnosti da pomogne čovečanstvu, regulacija ovih alata je još uvek predmet debate. Otkrivanje farmaceutskih lekova već je regulisano, pri čemu vlade širom sveta vrše testiranja na bezbednost i efikasnost, ali možda će biti potrebna nova pravila.

„Mislim da treba postaviti čvrstu osnovu da ove tehnologije ne bi izmakle kontroli kada počnemo da ih koristimo“, tvrdi dr Luo.

Modeli veštačke inteligencije koji se koriste za generisanje korisnih supstanci takođe imaju potencijal da generišu toksične materijale, ali stvaranje tih supstanci nakon njihovog identifikovanja predstavlja poseban zadatak. Gamson i Martin obojica navode da je bolja budućnost u tome da ljudi ostanu odgovorni.

„Isti muškarci i žene koji su odgovorni za regulatorni proces koji osigurava bezbednost i efikasnost, njihove uloge se ne menjaju“, kaže Gamson.

U industriji koja ima za cilj da pomogne i profitira od važnih otkrića, ključno je da pacijenti budu na prvom mestu kako bi se steklo poverenje u veštačku inteligenciju kao budućnost medicine.

„Mi delujemo u okviru rigoroznosti, poštovanja i odgovornosti“, kaže Martin. „To pomaže u donošenju odluka ne samo o tome da li nešto možemo da uradimo, već i o tome da li to treba da uradimo.“