Программе на основе искусственного интеллекта удалось разработать новое лекарство за 46 дней вместо восьми лет, которые в среднем уходит на исследования «людей». Работа стартапа Insilico Medicine и Университета Торонто, которые искали потенциальное лекарство от фиброза, то есть исцеление тканей, которое происходит при определенных заболеваниях, описана в Nature Biotechnology.
Алгоритм, код которого был доступен каждому, изучил все предыдущие исследования молекул, нацеленных на конкретный белок, необходимый в процессе фиброза, отдавая приоритет новым структурам, которые можно было синтезировать в лаборатории. За 21 день программа создала 30 XNUMX «кандидатов», шесть из которых были синтезированы. Два из них были протестированы на клетках, а наиболее перспективный из двух - также на мышах, продемонстрировав «лекарственную» активность против белка.
На весь процесс ушло 46 дней и около 150 XNUMX долларов, что намного меньше, чем при использовании традиционных методов. «Это исследование, - заключают авторы, - иллюстрирует полезность наших моделей для быстрого конструирования молекул, которые легко синтезировать, активны против конкретной цели и потенциально инновационные».
Насколько искусственный интеллект может помочь нам создать более эффективные лекарства и, если мы хотим расширить кругозор, улучшить медицинскую терапию (следовательно, наше здоровье)? Многое, по словам экспертов, которые примут участие в среду 9 октября, на форуме »Как искусственный интеллект может изменить фармацевтический ландшафт».
Затем на 18.30 будет проходить Convivium на итальянском языке, посвященный теме «Будущее + человек», во время которой Боас Эрез, ректор Университета Итальянской Швейцарии и Алессандро Куриони, будут говорить с Франческо Мораче, социолог и президент Future Concept Lab, о новых сценариях, которые открываются после постоянно растущего использования искусственного интеллекта и других передовых технологий, а также о связанных с этим этических проблемах (начиная с защиты личных данных, которые используется в изобилии суперкомпьютерами).
«Искусственный интеллект - говорит Морас, - он никогда не сможет повторить человеческий, наделенный сочувствием, интуитивной способностью и другими характеристиками, которые машины не могут скопировать. Короче говоря, будущее будет все более и более человечным, но искусственный интеллект заставит нас его обнаружить». Дамиан Реалини, журналист RSI, проведет вечер.
ИИ в медицине: от исследования новых молекул до диагностического обеспечения
Возможные применения искусственного интеллекта в различных областях научных исследований и, в более общем плане, в области здравоохранения огромны: во-первых, системы искусственного интеллекта позволяют нам учиться гораздо быстрее и с большей эффективностью, чем традиционные методы, молекулы, которые кажутся потенциально «активными» для лечения даже серьезных заболеваний, таких как опухоли (исследовательские лаборатории и фармацевтические компании все чаще используют эти системы). Но искусственный интеллект также помогает репозиционировать (так его называют в технических терминах) ряд лекарств, которые были одобрены для лечения определенного типа заболеваний и вместо этого способны лечить и другие заболевания. Благодаря искусственному интеллекту он начинает находить лекарства от редких и «заброшенных» болезней (или, как их называют, сирот).
Но этого мало: системы вродеВатсон для онкологии "Разработанный IBM в сотрудничестве с Мемориальным онкологическим центром Слоан-Кеттеринг в Нью-Йорке (одна из самых важных онкологических больниц в мире), помогает врачам выбирать лучшие методы лечения в самых сложных случаях или направлять пациентов в «Клинические испытания» (испытания новых препаратов) наиболее подходят в мире.
IBM также совместно с Университетской клиникой Цюриха осуществляет исследовательский проект по совершенствованию автоматической системы, которая может исследовать «слайды» (то есть фрагменты ткани, взятые при биопсии или во время операции) и идентифицировать именно изменения, вызванные различными заболеваниями, наряду с работой патологов. Но другие компании и исследовательские институты также движутся в этом направлении.
Для нормального функционирования и обеспечения надежных результатов системам искусственного интеллекта необходимы огромные базы данных, из которых можно получать информацию, которые затем обрабатываются очень мощными компьютерами, «управляемыми» специальными алгоритмами и нейронными сетями (то есть системами что в некоторой степени имитирует организацию нервных клеток человека): этоГлубокое обучение».
Тичино очень активен в этом секторе, с IDSIA на переднем крае. В связи с этим недавно было заключено соглашение о сотрудничестве между IDSIA и Управлением кантональной больницы (EOC, которое управляет общественным здравоохранением в Тичино) для применения передовых методологий искусственного интеллекта к данным, предоставленным организацией.
Но другие проекты также находятся в стадии реализации: «В дополнение к IDSIA, также Базельский институт тропических болезней, Политехнический институт Цюриха и Фармакологический факультет Женевского университета, - объясняет он. Андреа Дананируководитель лаборатории вычислительной биофизики IDSIA и научный координатор октябрьского форума 9 - В частности, мы изучаем механизм действия африканского растения, которое активно борется с болезнью Шагаса, широко распространенной в Центральной и Южной Америке. В этих случаях искусственный интеллект может оказать решающую помощь».
Намного сложнее создать новую молекулу с нуля (то есть молекулы, которая не существует в природе). "Пока это не было возможно - говорит Эд Гриффен - потому что мы все еще недостаточно точно понимаем химические и биологические механизмы, которые могут привести новые соединения к ферментам и клеточным рецепторам, а также способы, которыми эти новые молекулы будут поглощаться или выбрасываться организмом».
Но исследования в этой области продолжаются, и перспективы создания совершенно новых лекарств путем массового использования искусственного интеллекта представляются конкретными. Это просто вопрос времени. Конечно, результаты, полученные с помощью систем искусственного интеллекта, должны быть затем подтверждены в лаборатории с использованием традиционных методов, и теперь всем ясно, что системы ИИ должны работать вместе с людьми, помогать им быстро выполнять вычисления или «сравнения», которые потребовали бы жизни в целом, но без полной замены людей.
Эти системы до сих пор не развивают мысль- подтверждение Боас Эрез – но они обладают мощной способностью статистически анализировать доступные данные (огромные массы данных), улучшая их производительность по мере их продвижения. Машины запрограммированы на обучение, следуя алгоритмам, написанным людьми. Как и в случае с животными, одомашненными людьми, которых заставляют двигаться вперед благодаря ряду стимулов (сахара ...), алгоритмы также содержат «награды» за машины, которые они изучают сами, чтобы стимулировать их делать всегда лучше».