Umjetna inteligencija sve se više koristi u medicinskim istraživanjima, a znanstvenici vjeruju da bi mogla ubrzati razvoj novih lijekova za neke od najtežih bolesti današnjice – od bakterija otpornih na antibiotike do Parkinsonove bolesti i tisuća rijetkih poremećaja. O najnovijim postignućima na tom području detaljan pregled donosi BBC.
Za čovječanstvo je borba protiv bakterija posljednjih desetljeća postala sve teža. Antibiotici, koji su dugo bili najmoćnije oružje protiv infekcija, sve su manje učinkoviti jer bakterije razvijaju otpornost na lijekove. Procjenjuje se da oko 1,1 milijun ljudi godišnje umire od infekcija koje su donedavno bile lako izlječive, a stručnjaci upozoravaju da bi taj broj do 2050. mogao porasti na više od osam milijuna ako se hitno ne pronađu nova rješenja.
Razvoj novih antibiotika vrlo je spor i skup proces. U razdoblju od 2017. do 2022. godine odobreno je samo 12 novih antibiotika, a većina njih zapravo su varijacije postojećih lijekova na koje bakterije već razvijaju otpornost. Zbog slabijeg interesa farmaceutske industrije i nedovoljnog financiranja ovo je područje godinama bilo zapostavljeno.
No istraživači sada sve više polažu nade u umjetnu inteligenciju.
James Collins, profesor medicinskog inženjerstva na Massachusetts Institute of Technology (MIT), kaže da AI može u vrlo kratkom vremenu analizirati goleme baze kemijskih spojeva i identificirati one koji imaju antibakterijska svojstva.
– U roku od nekoliko sati ili dana možemo pregledati ogromne biblioteke kemijskih spojeva i pronaći one koji pokazuju antibakterijsko djelovanje – kaže Collins.
Njegov tim već je uz pomoć umjetne inteligencije identificirao dva nova spoja koji bi mogli biti učinkoviti protiv izrazito otpornih bakterijskih infekcija poput gonoreje i MRSA-e.
Istraživači su razvili generativni AI model koji je naučio prepoznati kemijske strukture poznatih antibiotika i tako "shvatiti" koje karakteristike omogućuju uništavanje bakterija. Nakon toga su pomoću algoritma analizirali više od 45 milijuna različitih kemijskih struktura kako bi pronašli spojeve koji djeluju protiv bakterija Neisseria gonorrhoeae, uzročnika gonoreje, i Staphylococcus aureus, čestog uzroka infekcija poznatih kao MRSA.
Obje bakterije izrazito su otporne na lijekove. Gonoreja je danas razvila otpornost na gotovo sve antibiotike koji su se koristili za njezino liječenje, pa liječnicima preostaje vrlo mali broj terapijskih opcija.
Collinsov tim koristio je umjetnu inteligenciju i za stvaranje potpuno novih molekula koje bi mogle djelovati na bakterije. U jednom pristupu uzeli su početnu molekulu i pomoću generativne umjetne inteligencije postupno dodavali nove kemijske veze i strukture, dok je algoritam procjenjivao koliko se svaka nova verzija približava potencijalnom antibiotiku. U drugom pristupu umjetna inteligencija je potpuno samostalno generirala nove spojeve.
Na taj način dizajnirano je čak 36 milijuna potencijalnih molekula. Od njih su istraživači odabrali 24 za laboratorijsku sintezu i testiranje. Sedam je pokazalo antibakterijsko djelovanje, a dva su bila iznimno učinkovita protiv bakterijskih sojeva otpornih na druge antibiotike.
Posebno ohrabruje činjenica da ovi spojevi djeluju na bakterije na drukčiji način od postojećih antibiotika, što znači da bi mogli predstavljati potpuno novu klasu lijekova sposobnih nadvladati obranu rezistentnih bakterija. Trenutačno se provode dodatna testiranja.
Collinsov laboratorij već je ranije uz pomoć umjetne inteligencije otkrio nekoliko novih antibiotika koji djeluju protiv bakterija otpornih na terapiju, uključujući Clostridium difficile, uzročnika teških crijevnih infekcija, i Mycobacterium tuberculosis, bakteriju koja uzrokuje tuberkulozu.
Napredak u istraživanju Parkinsonove bolesti
Umjetna inteligencija otvara nove mogućnosti i u istraživanju bolesti za koje još ne postoji učinkovit lijek.
Parkinsonova bolest prvi je put opisana 1817. godine, ali više od dva stoljeća kasnije još uvijek ne postoji terapija koja može usporiti njezino napredovanje. U svijetu danas živi više od 10 milijuna oboljelih, a broj pacijenata raste zbog starenja stanovništva.
Dio problema leži u činjenici da znanstvenici još uvijek nisu potpuno sigurni što uzrokuje bolest.
– Postoje brojne hipoteze o uzrocima Parkinsonove bolesti i sve se aktivno istražuju – kaže Michele Vendruscolo, profesor biofizike i suvoditelj Centra za bolesti pogrešnog savijanja proteina na Sveučilištu Cambridge za BBC.
To znatno otežava razvoj lijekova koji bi mogli spriječiti ili zaustaviti bolest.
Godine 2024. Vendruscolo i njegov tim objavili su istraživanje u kojem su koristili strojno učenje kako bi pronašli spojeve koji bi mogli djelovati na nakupine pogrešno savijenih proteina u mozgu oboljelih od Parkinsonove bolesti. Te nakupine, poznate kao Lewyjeva tjelešca, smatraju se jednim od ključnih čimbenika u nastanku neurodegeneracije.
Današnje terapije, poput lijeka levodope, mogu ublažiti simptome bolesti, ali često uzrokuju nuspojave i ne zaustavljaju njezino napredovanje.
Vendruscolo i njegov tim krenuli su od skupine spojeva za koje se već pretpostavljalo da bi mogli djelovati na Lewyjeva tjelešca. Te podatke ubacili su u model strojnog učenja koji je na temelju kemijskih struktura predložio nove molekule koje bi mogle biti učinkovite.
Jedan od najvećih izazova u razvoju lijekova za neurodegenerativne bolesti jest činjenica da molekule moraju biti dovoljno male da prođu kroz krvno-moždanu barijeru. No čak i kada se istraživanje ograniči na male molekule, broj mogućih kombinacija je golem.
– Broj mogućih malih molekula veći je od broja atoma u svemiru – kaže Vendruscolo.
Upravo tu umjetna inteligencija pokazuje svoju snagu, jer može brzo suziti izbor na najperspektivnije kandidate.
Njegov tim uspio je identificirati pet novih obećavajućih spojeva koji su zatim testirani u laboratoriju. Ti spojevi sada prolaze daljnja istraživanja kako bi se utvrdilo mogu li se jednog dana koristiti kao terapija za Parkinsonovu bolest.
Nova primjena postojećih lijekova
Umjetna inteligencija također pomaže znanstvenicima pronaći nove primjene za lijekove koji već postoje.
Američki liječnik David Fajgenbaum postao je poznat nakon što je vlastiti život spasio lijekom koji mu liječnici nisu planirali propisati. Kao student medicine dijagnosticiran mu je rijedak oblik Castlemanove bolesti koji je izazvao ozbiljan poremećaj imunološkog sustava.
Nakon što standardne terapije nisu pomogle, Fajgenbaum je proučavao medicinsku literaturu i eksperimentirao s lijekovima. Na kraju je otkrio da mu pomaže lijek sirolimus, koji se inače koristi kod pacijenata nakon transplantacije bubrega. Zahvaljujući toj terapiji njegova je bolest već više od deset godina u remisiji.
Danas vodi neprofitnu organizaciju Every Cure, koja uz pomoć umjetne inteligencije uspoređuje tisuće lijekova s tisućama bolesti kako bi pronašla nove terapijske mogućnosti.
Slična istraživanja provode i druge institucije. Na Harvard Medical School razvijen je AI model koji je identificirao gotovo 8000 postojećih lijekova koji bi se potencijalno mogli koristiti za liječenje čak 17.000 različitih bolesti.
Takav pristup posebno je važan kod rijetkih bolesti, koje često ostaju zanemarene jer farmaceutske kompanije nemaju dovoljno financijskog poticaja za razvoj potpuno novih lijekova.
Liječenje bolesti uz pomoć virtualnih modela
Znanstvenici s kanadskog sveučilišta McGill nedavno su koristili umjetnu inteligenciju kako bi pronašli moguće terapije za idiopatsku plućnu fibrozu, rijetku bolest pluća koju karakterizira ožiljkavanje i zadebljanje plućnog tkiva.
Istraživači su analizirali stanice pluća zdravih ljudi i pacijenata u različitim fazama bolesti te pomoću generativnog AI modela simulirali napredovanje bolesti na virtualnim stanicama. Model je zatim predložio osam potencijalnih terapija, među kojima je i jedan lijek koji se već koristi za liječenje visokog krvnog tlaka.
Tvrtka Insilico Medicine također je uz pomoć umjetne inteligencije razvila lijek protiv ove bolesti pod nazivom rentosertib, koji je u drugoj fazi kliničkih ispitivanja pokazao obećavajuće rezultate, piše BBC.
Revolucija s ograničenjima
Unatoč velikom potencijalu, znanstvenici upozoravaju da umjetna inteligencija još uvijek ima svoja ograničenja. Velik dio podataka o lijekovima nalazi se u vlasništvu farmaceutskih kompanija i nije javno dostupan, što otežava razvoj novih modela.
Osim toga, umjetna inteligencija trenutačno je najkorisnija u ranim fazama razvoja lijekova, poput pronalaženja terapijskih meta i odabira potencijalnih molekula. Od tog koraka do gotovog lijeka i dalje je dug i složen put.
Ipak, mnogi stručnjaci vjeruju da će umjetna inteligencija u idućih desetak godina imati ključnu ulogu u razvoju većine novih lijekova.
Za sudjelovanje u komentarima je potrebna prijava, odnosno registracija ako još nemaš korisnički profil....