Програм заснован на вештачкој интелигенцији успео је да дизајнира нови лек за 46 дана, а не за осам година колико је просечно потребно за „хумане“ истраживаче. Рад старт-уп компаније Инсилицо Медицине и Универзитета у Торонту, који су тражили потенцијални лек за фиброзу, односно ожиљке ткива који се јављају код одређених болести, описан је у Натуре Биотецхнологи.
Алгоритам, чији је код био доступан свима, испитивао је сва досадашња истраживања молекула који су циљали одређени протеин битан у процесу фиброзе, дајући предност новим структурама које се могу синтетизирати у лабораторији. За 21 дан, програм је створио 30 'кандидата', од којих је шест заправо синтетизовано. Две од ових су тестиране у ћелијама, а обе више обећавају и код мишева, показујући активност сличну леку против протеина.
Читав процес трајао је 46 дана и средства у вредности од око 150 долара, много мање од традиционалних метода. „Ова студија - закључују аутори - илуструје корисност наших модела за брзо дизајнирање молекула који се лако синтетизују, активни против одређене мете и потенцијално иновативни“.
Колико нам вештачка интелигенција може помоћи да створимо ефикасније лекове и, ако желимо да проширимо хоризонт, побољшамо медицинске терапије (дакле, наше здравље)? Много, према речима стручњака који ће учествовати на Форуму у среду 9. октобра "Како вештачка интелигенција може променити фармацеутски пејзаж".
Форум ће затим у 18.30 пратити Цонвивиум, на италијанском језику, на тему "Будућност + човек", током којег ће Боас Ерез, ректор Универзитета у Италијанској Швајцарској, и Алессандро Цуриони разговарати са Францесцо Мораце, социолог и предсједник лабораторије концепта будућности, о новим сценаријима који се отварају након све шире употребе умјетне интелигенције и других напредних технологија, као и о сродним етичким проблемима (почевши од заштите личних података, који се користе у обиље суперрачунара).
"Вештачка интелигенција - каже Мораче - никада неће моћи да понови људску, обдарену емпатијом, интуитивном способношћу и другим карактеристикама које машине не могу копирати. Укратко, будућност ће бити све више људска, али ће нас вештачка интелигенција натерати да је откријемо". Вече ће водити Дамиано Реалини, новинар из ДОП -а.
АИ у медицини: од потраге за новим молекулима, до дијагностичке подршке
Могуће примене вештачке интелигенције у различитим секторима научних истраживања и, уопштеније, у здрављу су веома велике: пре свега, системи АИ омогућавају проучавање у много бржим временима и са већом ефикасношћу од традиционалних метода, молекула који се потенцијално појављују „активни“ за лечење чак и озбиљних болести попут тумора (истраживачке лабораторије и фармацеутске компаније све чешће користе ове системе). Али вештачка интелигенција такође помаже у репозиционирању (тако се то технички назива) серије лекова који су одобрени за одређену врсту болести и уместо тога се показало да могу да лече и друге болести. Захваљујући вештачкој интелигенцији, такође почињемо да проналазимо лекове за ретке и „напуштене“ (или, како се дефинишу, сирочад) болести.
Али то није довољно: системи попут „Вотсон за онкологију ", коју је развио ИБМ у сарадњи са Мемориал Слоан-Кеттеринг Цанцер Центре у Нев Иорку (једној од најважнијих болница за рак на свету), помаже лекарима да изаберу најбоље терапије у најтежим случајевима или упућују пацијенте на „Клиничка испитивања“ ( испитивања нових лекова) погоднији у свету.
ИБМ такође има студијски пројекат који је у току са Универзитетском болницом у Цириху како би усавршио аутоматски систем способан да прегледа "слајдове" (тј. Фрагменте ткива узете биопсијом или током операције) и прецизно идентификује промене изазване разним болестима, подржавајући рад патолога. Али и друге компаније и истраживачки институти такође се крећу у овом правцу.
Да би добро радили и давали поуздане резултате, системима вештачке интелигенције потребне су огромне базе података из којих се извлаче информације, које затим обрађују веома моћни рачунари, „управљани“ ад хоц алгоритмима и неуронским мрежама (системи, тј. имитирају организацију људских нервних ћелија): ово је "Дееп леарнинг".
Тицино је веома активан у овом сектору, са ИДСИА -ом у првом плану. С тим у вези, недавно је дефинисан споразум о сарадњи између ИДСИА -е и Кантоналне болнице (ЕОЦ, која управља јавним здрављем у Тицину) за примјену напредних методологија вјештачке интелигенције на податке које та установа пружа.
Али у току су и други пројекти: „Један од најважнијих укључује, поред ИДСИА, такође Институт за тропске болести у Базелу, ЕТХ у Цириху и Одељење за фармакологију Универзитета у Женеви - објашњава он Андреа Данани, шеф лабораторије за рачунарску биофизику ИДСИА и научни координатор Форума 9. октобра - Посебно истражујемо механизам деловања афричке биљке која је активна против Цхагасове болести, веома распрострањене у Централној и Јужној Америци. У овим случајевима, вештачка интелигенција може пружити одлучујућу помоћ".
Много је теже, међутим, дизајнирати нови молекул од нуле (то јест молекул који не постоји у природи). "До сада то није било могуће - каже Ед Гриффен - јер још не разумемо у потпуности хемијске и биолошке механизме који би довели до тога да се нова једињења вежу за ензиме и ћелијске рецепторе, као и начине на које би те нове молекуле тело апсорбовало или излучило".
Али студије на овом плану се настављају, а изгледи за стварање потпуно нових лекова захваљујући масовној употреби вештачке интелигенције изгледају конкретни. То је само питање времена. Наравно, резултати добијени системима вештачке интелигенције тада се морају потврдити у лабораторији, традиционалним техникама, и сада је свима јасно да системи АИ морају радити заједно са мушкарцима, помоћи им да брзо изврше прорачуне или „поређења“ која би била потребна цео живот, цео, без икакве замене људских бића "ин тото".
"Ови системи још не развијају мишљење' - потврда Боас Ерез - али они имају моћну способност да статистички анализирају доступне податке (огромне масе података), побољшавајући своје перформансе у ходу. Машине су програмиране за учење, следећи алгоритме које су написали људи. Као што се дешава са животињама које су припитомили људи, који су гурнути да крену напред захваљујући низу подстицаја (шећери ...), чак и у алгоритмима постоје „награде“ за машине које самостално уче, како би их стимулисале да увек боље".