Η τεχνητή νοημοσύνη συχνά συνδέεται με εφαρμογές της καθημερινότητας όπως η αυτοματοποίηση επαγγελματικών διαδικασιών, όμως, η δυναμική της δεν περιορίζεται σε αυτά. Η πιο πρόσφατη έρευνα του Harvard Medical School δείχνει ότι η AI μπορεί να αποτελέσει το κλειδί για την ανάπτυξη νέων θεραπειών σε ασθένειες που μέχρι σήμερα θεωρούνταν σχεδόν αθεράπευτες, όπως το Parkinson, το Alzheimer και διάφορες μορφές καρκίνου.
Η ομάδα των ερευνητών του Harvard σχεδίασε το PDGrapher, ένα πρωτοποριακό μοντέλο AI που έχει τη δυνατότητα να χαρτογραφεί τις πολύπλοκες σχέσεις μεταξύ γονιδίων, πρωτεϊνών και κυτταρικών μηχανισμών. Σε αντίθεση με τις παραδοσιακές μεθόδους ανακάλυψης φαρμάκων, οι οποίες επικεντρώνονται συνήθως σε μία μόνο πρωτεΐνη τη φορά, το νέο εργαλείο μπορεί να συνθέτει πολλαπλές αλληλεπιδράσεις και να προτείνει τον συνδυασμό θεραπειών που επαναφέρει τα κύτταρα σε υγιή λειτουργία.
Η βασική ιδέα πίσω από το PDGrapher είναι ότι οι ασθένειες δεν αποτελούν απλά μια δυσλειτουργία ενός μεμονωμένου στοιχείου, αλλά συχνά εμπλέκουν πολύπλοκα δίκτυα βιολογικών οδών. Γι’ αυτό και οι συμβατικές θεραπείες αποτυγχάνουν σε δύσκολες περιπτώσεις, όπως ο καρκίνος, όπου εμπλέκονται πολλαπλά μονοπάτια ταυτόχρονα.
Η Marinka Zitnik, επικεφαλής συγγραφέας της μελέτης, περιέγραψε εύστοχα τη διαφορά: οι υπάρχουσες μέθοδοι μοιάζουν με το να δοκιμάζεις εκατοντάδες έτοιμα πιάτα μέχρι να βρεις το τέλειο. Αντίθετα, το PDGrapher λειτουργεί σαν ένας «σεφ» που γνωρίζει ακριβώς ποια υλικά χρειάζονται και πώς πρέπει να συνδυαστούν για να επιτευχθεί το ιδανικό αποτέλεσμα.
Για την ανάπτυξη του μοντέλου, οι ερευνητές το εκπαίδευσαν με δεδομένα από άρρωστα κύτταρα πριν και μετά τη θεραπεία. Στη συνέχεια, δοκιμάστηκε σε 19 διαφορετικά σύνολα δεδομένων που κάλυπταν 11 τύπους καρκίνου. Το εντυπωσιακό είναι ότι το PDGrapher όχι μόνο αναγνώρισε γνωστούς θεραπευτικούς στόχους, αλλά εντόπισε και νέους, με επιστημονικά στοιχεία να υποστηρίζουν την αποτελεσματικότητά τους.
Σύμφωνα με τη μελέτη, το εργαλείο ξεπέρασε αντίστοιχα μοντέλα σε απόδοση, κατατάσσοντας τους σωστούς στόχους έως και 35% ψηλότερα, ενώ ταυτόχρονα ήταν 25 φορές πιο γρήγορο. Αυτό δείχνει ότι η AI μπορεί να λειτουργήσει ως πολλαπλασιαστής ισχύος στη διαδικασία ανακάλυψης φαρμάκων.
Ένα από τα πιο σημαντικά πλεονεκτήματα του PDGrapher είναι ότι μπορεί να προτείνει πολλαπλούς στόχους για μια ασθένεια, προσφέροντας στους επιστήμονες περισσότερες επιλογές και μειώνοντας τον κίνδυνο αποτυχίας. Αυτό σημαίνει ότι οι προσπάθειες ανάπτυξης φαρμάκων μπορούν να γίνουν πιο στοχευμένες και αποδοτικές. Ήδη, η ερευνητική ομάδα χρησιμοποιεί το μοντέλο για να μελετήσει νευροεκφυλιστικές παθήσεις, όπως το Parkinson και το Alzheimer, όπου η ανάγκη για νέες θεραπείες είναι επιτακτική.
Η συγκεκριμένη μελέτη δεν αποτελεί μεμονωμένο παράδειγμα. Η τελευταία δεκαετία έχει φέρει μια σειρά από εντυπωσιακές εφαρμογές της AI στον χώρο της υγείας. Για παράδειγμα, ερευνητές του Stanford είχαν αξιοποιήσει το φαινόμενο των «παραισθήσεων» των AI μοντέλων για να εντοπίσουν νέες χημικές ενώσεις που θα μπορούσαν να εξελιχθούν σε φάρμακα, επιταχύνοντας τη διαδικασία ανακάλυψης με ρυθμούς που δεν θα ήταν δυνατοί με συμβατικούς υπολογιστές.
Ωστόσο, υπάρχει και η άλλη πλευρά του νομίσματος. Παρά τις επιτυχίες, η χρήση AI σε ιατρικά πλαίσια εγείρει ανησυχίες για υπερβολική εξάρτηση από τα εργαλεία αυτά, καθώς συχνά μπορεί να παρέχουν ελλιπείς ή λανθασμένες πληροφορίες. Οι ειδικοί υπογραμμίζουν ότι η AI δεν μπορεί να αντικαταστήσει τον γιατρό και τη γνώση που προσφέρει η κλινική εμπειρία.
[via]
