Tehisintellektipõhine programm suutis uue ravimi välja töötada 46 päevaga, mitte kaheksa aasta jooksul, mis inimteadlastel keskmiselt kulub. Idufirma Insilico Medicine ja Toronto ülikooli tööd, mis on otsinud fibroosi võimalikku ravi, see tähendab teatud haiguste korral esinevate kudede paranemist, kirjeldatakse artiklis Nature Biotechnology.
Algoritm, mille kood tehti kõigile kättesaadavaks, uuris kõiki varasemaid molekulaarseid uuringuid, mis olid suunatud konkreetsele fibroosiprotsessis olulisele valgule, eelistades uusi struktuure, mida oleks võimalik laboris sünteesida. 21 päeva jooksul lõi programm 30 XNUMX „kandidaati“, kellest kuus sünteesiti tegelikult. Neist kahte testiti rakkudes ja neist paljulubavam ka hiirtel, näidates valgu suhtes "ravimilaadset" aktiivsust.
Kogu protsessis kulus selleks 46 päeva ja umbes 150 XNUMX dollari väärtuses vahendeid, mis on palju vähem kui traditsioonilised meetodid. "See uuring - järeldavad autorid - illustreerib meie mudelite kasulikkust molekulide kiireks kujundamiseks, mida on lihtne sünteesida, konkreetse sihtmärgi suhtes aktiivsed ja potentsiaalselt uuenduslikud."
Kui palju saab tehisintellekt aidata meil luua tõhusamaid ravimeid ja kui tahame silmaringi laiendada, parandada meditsiinilisi ravimeetodeid (seega ka meie tervist)? Kolmapäeval 9 oktoobril foorumil osalevate ekspertide sõnul on palju "Kuidas tehisintellekt võib muuta ravimimaastikku".
Seejärel järgneb foorumile 18.30 itaalia keeles Convivium teemal "Future + human", mille käigus vestlevad Itaalia Šveitsi ülikooli rektor Boas Erez ja Alessandro Curioni Francesco Morace, sotsioloog ja Future Concept Labi president, uute stsenaariumide kohta, mis avanevad pärast tehisintellekti ja muude kõrgtehnoloogiate üha kasvavat kasutamist, ning ka seotud eetiliste probleemide osas (alustades isikuandmete kaitsest, mis on mida superarvutid kasutavad arvukalt).
"Tehisintellekt - ütleb Morace - see ei suuda kunagi reprodutseerida inimlikku, kellel on empaatia, intuitiivne võime ja muud omadused, mida masinad ei saa kopeerida. Lühidalt öeldes on tulevik üha inimlikum, kuid tehisintellekt paneb meid selle avastama". Õhtut juhib RSI ajakirjanik Damian Realini.
AI meditsiinis: alates uute molekulide uurimisest kuni diagnostilise tugiteenuseni
Tehisintellekti võimalikud rakendused erinevates teadusuuringute ja üldisemalt tervishoiu sektorites on tohutud: esiteks võimaldavad AI-süsteemid meil õppida palju kiirema ajaga ja suurema tõhususega kui traditsioonilised meetodid. molekulid, mis näivad olevat potentsiaalselt "aktiivsed" isegi selliste tõsiste haiguste nagu tuumorite ravimisel (üha enam kasutavad neid süsteeme teaduslaborid ja ravimiettevõtted). Kuid tehisintellekt aitab ka teatud ravimite tüübi jaoks heaks kiidetud ravimite seeriat (nii nimetatakse seda tehnilises mõttes) ümber paigutada ja selle asemel on võimalik ravida ka muid haigusi. Tänu tehisintellektile on seepeale hakanud leidma abinõusid haruldaste ja “hüljatud” haiguste (või nagu nad on määratletud, orvud) vastu.
Kuid sellest ei piisa: süsteemid nagu "Watson onkoloogia jaoks ", mille on välja töötanud IBM koostöös New Yorgi Memorial Sloan-Kettering vähikeskusega (üks olulisemaid vähihaiglaid maailmas), aitab arstidel valida parimaid ravimeetodeid kõige raskematel juhtudel või suunata patsiendid Maailmas kõige sobivamad kliinilised uuringud (uute ravimite uuringud).
IBM viib koos Zürichi ülikooli haiglaga läbi ka õppeprojekti, et täiustada automaatsüsteemi, mis võimaldaks uurida slaidid (st biopsiaga või operatsiooni ajal võetud kudede fragmendid) ja tuvastada need just erinevate haiguste põhjustatud muutused patoloogide töö kõrval. Kuid selles suunas liiguvad ka teised ettevõtted ja teadusinstituudid.
Hästi toimimiseks ja usaldusväärsete tulemuste saamiseks vajavad tehisintellekti süsteemid teabe saamiseks tohutuid andmebaase, mida seejärel töödeldakse väga võimsate arvutitega, mida juhivad ad hoc algoritmid ja närvivõrgud (st süsteemid) mis jäljendavad mõnes mõttes inimese närvirakkude organisatsiooni): see on "Sügav õppimine".
Ticino on selles sektoris väga aktiivne, esirinnas on IDSIA. Sellega seoses on hiljuti sõlmitud IDSIA ja Ticino rahvatervise haldamisega tegeleva kantoni haiglaameti (EOC, kes haldab Ticino rahvatervist) vahel koostööleping täiustatud tehisintellekti metoodikate rakendamiseks organisatsiooni esitatud andmete suhtes.
Kuid käimas on ka teisi projekte: “Üks olulisemaid hõlmab lisaks IDSIA, ka Baseli troopiliste haiguste haigust, Zürichi polütehnikat ja Genfi ülikooli farmakoloogia osakonda - selgitab ta Andrea DananiIDSIA arvutusliku biofüüsika labori juhataja ja oktoobri 9 foorumi teaduslik koordinaator - Eelkõige uurime Kesk- ja Lõuna-Ameerikas laialt levinud Chagasi tõve vastu aktiivse Aafrika taime toimemehhanismi. Neil juhtudel võib tehisintellekt pakkuda otsustavat abi".
Uue molekuli nullist kujundamine on palju raskem (molekul, see tähendab, et seda looduses ei eksisteeri). "Siiani pole see olnud võimalik - ütleb Ed Griffen - kuna me ei saa ikka veel piisavalt täpselt aru keemilistest ja bioloogilistest mehhanismidest, mille tulemusel uued ühendid seostuvad ensüümide ja raku retseptoritega, ning ka viisidest, kuidas keha uusi molekule absorbeerib või välja viib.".
Kuid uuringud selle poole kohta jätkuvad ja väljavaated luua täiesti uusi ravimeid tehisintellekti massilise kasutamise kaudu tunduvad konkreetsed. See on vaid aja küsimus. Muidugi, tehisintellekti süsteemide abil saadud tulemused tuleb siis laboris traditsioonilisi tehnikaid kasutades kinnitada ja nüüd on kõigile selge, et AI-süsteemid peavad töötama koos meestega, aitama neil kiiresti läbi viia kogu elu nõudvaid arvutusi või "võrdlusi". terved, kuid kunagi täielikult asendamata inimesi.
"Need süsteemid ei arenda ikka veel mõtteid- kinnitus Boas Erez - kuid neil on võimas võime saadaolevaid andmeid (tohutul hulgal andmeid) statistiliselt analüüsida, parandades nende toimimist. Masinad on programmeeritud õppima, järgides inimeste kirjutatud algoritme. Nagu loomade kodustatud loomade puhul, kes on tänu ergutustele (suhkrud ...) edasi liikuma, sisaldavad algoritmid ka "autasusid" masinate eest, mida nad ise õpivad, et ergutada neid seda tegema alati parem".