Η ιατρική θα αλλάξει με κάθε τρόπο στο εγγύς μέλλον. Οι τεχνολογίες υπολογιστών διεισδύουν όλο και πιο βαθιά στη σφαίρα
Ανάπτυξη και σύνθεση φαρμάκων
Δημιουργώντας ένα νέο φάρμακο από μια ιδέαπριν από την έναρξη της μαζικής παραγωγής χρειάζονται έως και δέκα χρόνια. Απαιτεί επίσης επενδύσεις δισεκατομμυρίων δολαρίων για το έργο των ερευνητικών ομάδων και την έναρξη δοκιμών πολλαπλών σταδίων. Κατά μέσο όρο, σύμφωνα με στατιστικά στοιχεία, μόνο το 12% των φαρμάκων που δημιουργούνται λαμβάνουν δίπλωμα ευρεσιτεχνίας και άδεια παρασκευής, ενώ τα υπόλοιπα δεν περνούν κλινικές δοκιμές και η διαδικασία ξεκινά εκ νέου.
Αυτός είναι ο λόγος για τον οποίο η μηχανική μάθηση και τα νευρωνικά δίκτυαάρχισε να χρησιμοποιείται για την απλοποίηση της διαδικασίας δημιουργίας φαρμάκων. Σήμερα στον κόσμο υπάρχουν περίπου 30 έργα μεγάλης κλίμακας που χρησιμοποιούν τεχνητή νοημοσύνη που λειτουργούν προς αυτή την κατεύθυνση.
Αμερικανικό FDAΗ Υπηρεσία Τροφίμων και Φαρμάκων ξεκίνησε το δικό της έργο, στόχος του οποίου είναι να μειώσει το κόστος της κλινικής έρευνας κατά τάξεις μεγέθους χρησιμοποιώντας μηχανική μάθηση.
Το AI του έργου εκπαιδεύεται με βάση τα τελευταία 20 χρόνιακλινικές δοκιμές αμερικανικών φαρμάκων. Και, σύμφωνα με τους ειδικούς, με τη βοήθειά του μπορείτε να αυξήσετε σημαντικά την πιθανότητα επιτυχούς ολοκλήρωσης των σπουδών: από 12% σε 80%.
Σύμφωνα με προκαταρκτικές εκτιμήσεις, η χρήση τεχνητής νοημοσύνης και νευρωνικών δικτύων θα συμβάλει στη μείωση των επενδύσεων στη δημιουργία φαρμάκων κατά τέσσερις φορές και στο μισό του χρόνου ανάπτυξης.
Οι κλινικές δοκιμές απαιτούν μεγάλες επενδύσεις και μπορεί να διαρκέσουν αρκετά χρόνια
Μέχρι στιγμής, οι εταιρείες χρησιμοποιούν την τεχνητή νοημοσύνη μόνο ως βοηθητικό εργαλείο για τη σύνθεση φαρμάκων, πραγματοποιώντας όλα τα στάδια των κλινικών δοκιμών ως συνήθως. Όμως τα έργα δείχνουν ήδη καλά αποτελέσματα.
Το AI στην υπηρεσία της διατροφής
Πρόοδος στη δημιουργία τεχνητής νοημοσύνηςΤα εμβόλια κατά του κορωνοϊού είναι γνωστά σε όλο τον κόσμο. Οι τεχνολογίες υπολογιστών έχουν μειώσει τον χρόνο για την ανάπτυξη ενός αποτελεσματικού εμβολίου σε λίγους μόνο μήνες, όταν οι κλασικές μέθοδοι έρευνας απαιτούν τουλάχιστον ένα ή δύο χρόνια.
Αλλά η έρευνα είναι στην πραγματικότητα πολύ βαθύτερη απόμπορεί να φανταστεί κανείς. Και δεν αφορούν μόνο την ιολογία, αλλά και την προληπτική ιατρική και διατροφή, για τις οποίες αναλύονται φυσικές οργανικές ενώσεις. Υπάρχουν δεκάδες δισεκατομμύρια από αυτά, επομένως η χειρωνακτική έρευνα δεν είναι πολύ αποτελεσματική.
Οι κλινικές δοκιμές απαιτούν μεγάλες επενδύσειςκαι μπορεί να διαρκέσει αρκετά χρόνια. Για να αναπτυχθεί ένα νέο φάρμακο, είναι απαραίτητο να δοκιμαστούν δεκάδες και εκατοντάδες χημικές ενώσεις σε κυτταροκαλλιέργειες, οι οποίες στο μέλλον θα χρειαστεί να δοκιμαστούν σε ζωντανούς οργανισμούς. Εξαιτίας αυτού, όλες οι φάσεις των κλινικών δοκιμών μπορεί να διαρκέσουν αρκετά χρόνια.
Η ισχύς του υπολογιστή μπορεί να βοηθήσειερευνητές, επιταχύνοντας σημαντικά τη διαδικασία δημιουργίας νέων φαρμάκων, καθώς και μειώνοντας σημαντικά το κόστος των ακριβών κλινικών δοκιμών. Για παράδειγμα, η βρετανο-ιρλανδική εταιρεία Nuritas χρησιμοποιεί τεχνητή νοημοσύνη για να αναζητήσει ενεργές οργανικές ενώσεις που, θεωρητικά, μπορούν να χρησιμοποιηθούν για τη θεραπεία και την πρόληψη ασθενειών.
Σύμφωνα με ειδικούς της εταιρείας, η τεχνολογία για την ανάλυση χημικών ενώσεων με χρήση τεχνητής νοημοσύνης είναι 600 φορές πιο ακριβής και δέκα φορές πιο γρήγορη από τις τυπικές μεθόδους.
Ωστόσο, είναι ακόμα αδύνατο να γίνει χωρίς άτομο. Αφού το νευρωνικό δίκτυο ανακαλύπτει μια πολλά υποσχόμενη ένωση, οι βιοχημικοί αναλαμβάνουν εις βάθος έρευνα.
Επί οκτώ χρόνια, υπάλληλοι της εταιρείαςκατοχύρωσε 65 διπλώματα ευρεσιτεχνίας στην ιατρική βιομηχανία, η εταιρεία αναπτύσσει τώρα ενεργά φάρμακα για την αποκατάσταση των μυών, την ομαλοποίηση του μεταβολισμού της γλυκόζης και την επιβράδυνση της κυτταρικής γήρανσης.
Αυτό είναι μόνο ένα από τα δεκάδες έργαπου μελετούν χημικές ενώσεις για την ανάπτυξη διαιτητικών και βιολογικών συμπληρωμάτων διατροφής, καθώς και φαρμάκων. Και η ανάπτυξη της τεχνητής νοημοσύνης στο μέλλον θα επιταχύνει περαιτέρω την έρευνα και θα βελτιώσει την αποτελεσματικότητά της.
Έρευνα σπάνιων ασθενειών με χρήση νευρωνικών δικτύων
Σήμερα, το 95% των σπάνιων ασθενειών δεν έχουν τυποποιημένα και διεθνώς αποδεκτά θεραπευτικά σχήματα.
Σύμφωνα με τον Παγκόσμιο Οργανισμό Υγείας, ασθένειες με επιπολασμό 1 κρούσμα ανά 1.000 άτομα έως 1 περίπτωση ανά 200.000 άτομα θεωρούνται σπάνιες.
Οι ανησυχίες δεν επενδύουν συχνάαναζητώντας θεραπείες για τέτοιες ασθένειες. Άλλωστε, μια εταιρεία ξοδεύει από 200 εκατομμύρια δολάρια έως 2 δισεκατομμύρια δολάρια για την εφεύρεση ενός φαρμάκου. Ο χρόνος απόσβεσης για μια τέτοια έρευνα θα είναι δεκαετίες, αν ποτέ αποδώσουν.
Η κύρια δυσκολία στη θεραπεία σπάνιων ασθενειών δεν έγκειται στη σύνθεση φαρμάκων και στις εργαστηριακές εξετάσεις, αλλά στην έλλειψη κλινικών δεδομένων.
Ως εκ τούτου, η εταιρεία Healx χρησιμοποιεί νευρωνικά δίκτυαδημιουργεί μια πλήρη βάση δεδομένων πληροφοριών με 7.000 σπάνιες ασθένειες, στην οποία συλλέγει όλες τις πληροφορίες από επιστημονικό υλικό, βάσεις δεδομένων ασθενών και μελέτες φαρμάκων.
Η βάση δεδομένων που δημιουργήθηκε βοήθησε στην ανάπτυξη του φαρμάκουαπό το σύνδρομο Martin-Bell. Σε 18 μήνες, η ομάδα κατάφερε να δημιουργήσει ένα φάρμακο που έχει ήδη περάσει με επιτυχία δύο φάσεις κλινικών δοκιμών. Συγκριτικά, υπό κανονικές συνθήκες, η ανάπτυξη και η δοκιμή ενός φαρμάκου διαρκεί πέντε έως δέκα χρόνια. Ταυτόχρονα, το κόστος δημιουργίας του είναι απλώς τάξεις μεγέθους μικρότερο από τα κλασικά.
Ως προς την αναζήτηση πληροφοριών και την ταξινόμησή τουςΤα νευρωνικά δίκτυα δείχνουν εξαιρετικά αποτελέσματα. Μπορούν να σαρώσουν το Διαδίκτυο σχετικά γρήγορα σε όλες τις υπάρχουσες γλώσσες, συλλέγοντας δεδομένα που σχετίζονται με ένα συγκεκριμένο θέμα. Για να επιτευχθεί τέτοια αποτελεσματικότητα όταν εργάζεστε με το χέρι δεν θα λειτουργήσει.
Τεχνητή νοημοσύνη και εξατομικευμένη ιατρική
Για τα περισσότερα από τα πιο συνηθισμέναασθένειες, έχουν αναπτυχθεί θεραπευτικά σχήματα για τη λήψη φαρμάκων. Για τη θεραπεία ορισμένων ασθενειών (για παράδειγμα, φυματίωση ή ογκολογία), οι μάλλον τοξικές ουσίες είναι τα μόνα αποτελεσματικά φάρμακα. Λόγω της χαμηλής επιλεκτικότητας, τέτοια φάρμακα έχουν παρενέργειες, επηρεάζουν αρνητικά το ήπαρ, τα νεφρά και το καρδιαγγειακό σύστημα. Και αν νωρίτερα δεν υπήρχαν εναλλακτικές λύσεις και η χρήση επιθετικών φαρμάκων θεωρούνταν αποδεκτή με βλάβη στην υγεία κατά τη διάρκεια της θεραπείας, τώρα η μεθοδολογία αλλάζει. Η ανάπτυξη της ιατρικής και της φαρμακευτικής χημείας καθιστά δυνατή την εργασία όχι μόνο για την αναζήτηση θεμελιωδώς νέων φαρμάκων, αλλά και για την επιλογή βέλτιστων θεραπευτικών σχημάτων χρησιμοποιώντας ήδη γνωστές μεθόδους.
Ατομική δοσολογία φαρμάκων που έχουνΟι ισχυρές παρενέργειες θα μπορούσαν να μειώσουν τον αρνητικό αντίκτυπο στους ασθενείς, αλλά η πολυπλοκότητα των υπολογισμών δεν τους επιτρέπει να πραγματοποιηθούν σε μεγάλη κλίμακα. Επιπλέον, πρέπει να εκτελούνται πολλές φορές την ημέρα.
Τα νευρωνικά δίκτυα είναι σε θέση να εκτελούν τέτοιους υπολογισμούς γρήγορα.και ποιότητα. Έτσι, το 2018, επιστήμονες από το Εθνικό Πανεπιστήμιο της Σιγκαπούρης ανέπτυξαν το καινοτόμο σύστημα CURATE.AI για συνδυαστική θεραπεία ασθενών με καρκίνο με χρήση τεχνητής νοημοσύνης.
Ήδη κατά την πρώτη δοκιμή του συστήματοςέχει δείξει την αποτελεσματικότητά του. Για έναν ασθενή με προχωρημένο καρκίνο του προστάτη, το σύστημα υπολόγισε έναν μεμονωμένο συνδυασμό φαρμάκων καθ' όλη τη διάρκεια της θεραπείας.
Ως αποτέλεσμα, ο όγκος μεγαλώνει σημαντικάεπιβραδύνθηκε και, στη συνέχεια, η ασθένεια πήγε σε πλήρη ύφεση. Ταυτόχρονα, οι δόσεις των φαρμάκων ήταν σχεδόν δύο φορές μικρότερες από ό,τι για την τυπική θεραπεία τέτοιων περιπτώσεων.
Η εξατομίκευση της θεραπείας ανοίγει ασύλληπτες δυνατότητεςευκαιρίες για ιατρική. Εάν υπάρχει επαρκής ποσότητα δεδομένων, τα νευρωνικά δίκτυα και άλλες μέθοδοι μηχανικής μάθησης μπορούν να βοηθήσουν όχι μόνο να λύσουν γρήγορα το πρόβλημα της βελτιστοποίησης της δόσης, αλλά και να επιλέξουν συνδυασμούς φαρμάκων για να αυξήσουν την αποτελεσματικότητα της θεραπείας, να καθορίσουν τις πιο αποτελεσματικές θεραπευτικές τακτικές και να αποτρέψουν κρίσιμες καταστάσεις του ασθενούς στα πρώτα στάδια.
Παρόμοια συστήματα χρησιμοποιούνται ήδη για έλεγχοσυνθήκες ασθενών και συλλογή μακροπρόθεσμων ιατρικών δεδομένων, αλλά με την πάροδο του χρόνου θα ενσωματώνονται όλο και περισσότερο στον κλάδο της υγειονομικής περίθαλψης. Είναι σημαντικό να σημειωθεί ότι τα τελευταία χρόνια, οι μέθοδοι πρόληψης και έγκαιρης διάγνωσης ασθενειών προσελκύουν όλο και μεγαλύτερη προσοχή.
Η τεχνητή νοημοσύνη είναι ένα ισχυρό εργαλείοπου μπορεί να ωφελήσει πολλές βιομηχανίες και τομείς της ιατρικής. Τα νευρωνικά δίκτυα και άλλες μέθοδοι μηχανικής μάθησης βοηθούν ήδη στη δημιουργία νέων φαρμάκων, στη μελέτη ασθενειών και στην παρακολούθηση της κατάστασης των ασθενών. Μέχρι στιγμής, εφαρμόζονται μόνο από μεγάλα ερευνητικά κέντρα και τις πιο προηγμένες κλινικές, αλλά ο αντίκτυπός τους στην ιατρική είναι ήδη τεράστιος.
Τώρα υπάρχει μια ενεργή ανάπτυξη νευρωνικών δικτύων στοφάρμακο - πολύ πιο γρήγορα από ό, τι μπορείτε να φανταστείτε. Τα περισσότερα έργα και μελέτες δεν γίνονται γνωστά στο ευρύ κοινό και εμφανίζονται μόνο σε εξειδικευμένα περιοδικά. Ωστόσο, σταδιακά, βήμα προς βήμα, μετατρέπουν την ιατρική του σήμερα σε ιατρική του μέλλοντος. Και σύντομα θα το δούμε με τα μάτια μας.
Διαβάστε περισσότερα:
Η ισχυρότερη έκλαμψη κατηγορίας Χ εμφανίστηκε στον Ήλιο
Δείτε τις συνέπειες της σύγκρουσης δύο αστέρων το 1181
Το Blazar, το οποίο βρέθηκε πριν από 20 χρόνια, αποδείχθηκε ότι ήταν ένα ακραίο αντικείμενο