Учени използват AI, за да ускорят търсенето на лечения за неврологични заболявания, които може да са скрити на видно място. Изследователите от Института за изследване на деменцията в Обединеното кралство в Единбърг анализират данни на пациенти, включително гласови записи и очни сканирания, както и мозъчни клетки, отгледани в лаборатория, за да идентифицират дали съществуващи лекарства могат да бъдат пренасочени за лечение на заболявания като моторна невронна болест (МНБ).
Надежда за откритие
Учениците се надяват, че използвайки алгоритми за откриване на модели на заболяване и предсказване на подходящи лекарства, ефективни лечения могат да бъдат открити за години, а не десетилетия. Това надежда се споделя от участника в изпитанията Стивън Барет, който е диагностициран с МНБ преди 10 години.
Живот промене
Стивън беше планирал активното си пенсиониране след дълга и отличена кариера в държавната служба, когато започна да забелязва изтръпване в крака си. Няколко години по-късно той беше диагностициран с МНБ – дегенеративно неврологично заболяване, което все още няма лечение. „МНБ е ужасна болест, тя те лишава от това, кой си“, казва той на BBC в дома си в Аллоа, Шотландия.
Оптимизъм и изпитания
Семейството му също не го е очаквало, казва Стивън – показвайки ни снимки на себе си на работа, на партита и на сватбата на сина си. Той описва изпитанията като „светлина на надеждата“ за себе си и други с МНБ или подобни състояния. Едно такова изпитание, MND-SMART, тества няколко лекарства едновременно, за разлика от една група, на която се дава лечение, а другата – плацебо.
Изследвания за бъдещето
За мен изследванията са много повече от приемане на таблетка – това е приемане на таблетка с намерение да се доставят резултати, които може би няма да ми помогнат, но ще помогнат на другите“, казва Стивън. Институтът също изгражда база данни на хора със състояния, включително Паркинсон, деменция и МНБ. Клиничните специалисти събират ирисови сканирания, гласови записи и използват AI за обработка и курация на големи обеми данни, за да разпознаят признаци на промяна, които могат да бъдат ранни индикатори за бъдещи проблеми.
Технологии и иновации
Освен това те събират проби от кръв от своите доброволци, за да култивират стволови клетки в групи от мозъчни клетки, наречени неврони. Съществуващи лекарства след това се тестват на множество групи от тези неврони с помощта на комбинация от роботи, традиционно лабораторно оборудване и компютри, захранващи специализирани алгоритми. Тези алгоритми за машинно учене са обучени да идентифицират лекарства, които могат да превърнат неврологичния болестен подпис в здрав. Лекарствата, които AI предлага, че може да работят, след това могат да бъдат поставени в клинични изпитания, включващи хора като Стивън.
Предпоставки за успех
Има около 1 500 лекарства, които са разработени и одобрени за лечение на други състояния. Но главният изпълнителен директор на института, проф. Сидартан Чандран, казва, че е възможно дори едно от тях да бъде ефективно в мозъка и просто още не знаем това. „Мозъкът е най-сложният орган в тялото, така че трябва да се справим с парадокса на тази сложност“, каза той на BBC, като добави, че до неотдавна това означаваше използване на по-малко сложни методи на изследване.
Напредък в изследванията
Комбинация от AI и нови технологии означава, че сега можем да правим неща, които биха били невероятни, когато бях в медицинското училище.“ Тъй като лекарствата вече са разработени и одобрени, пренасочването им може да бъде по-просто, отколкото започването от нулата с нови формули. Откриването на нови лекарства и извеждането им на пазара може да отнеме много време – повече от 10 години, според някои оценки. Но Проф. Чандран и екипът му вярват, че тяхната работа означава, че достъпни, ефективни лекарства за неврологични състояния могат да дойдат много по-скоро.
Глобални достижения
Изследването не е първото, което изследва как AI може да изведе потенциални решения, скрити в планини от здравна или медицинска информация. Учените от Масачузетския технологичен институт в Кеймбридж, САЩ, са използвали генеративен AI, за да идентифицират нови антибиотични съединения, които могат да третират супербактерии, включително гонорея и състояния като Паркинсон. И през 2024 г. изследователи от Харвардския университет разработиха модел на невронна мрежа, наречен TxGNN, за да изведат съществуващи лекарства, които биха могли да се използват за лечение на редки състояния. Но е имало и затруднения в по-широкото поле на изследванията.
Предизвикателства в изследванията
Наскоро направено преглед на лекарствата лецанемаб и донамемаб, които веднъж се смятаха за „пробив“ в лечението на Алцхаймер, установи че въпреки че забавят прогресията му, не е достатъчно значимо, за да направи съществена разлика за пациентите. Прегледът разгледа 17 проучвания, включващи 20 342 доброволци, във връзка с лекарства, които отстраняват амилоид – неправилно конфигуриран протеин, присъстващ в болестта – от мозъка. Неговото заключение предизвика ответни реакции от други учени.
Оптимизъм за бъдещето
Но професор Чандран остава уверен, че „сме на прага на промяна“ в изследването и разбирането на неврологичните заболявания. Запишете се за нашия бюлетин Tech Decoded, за да следите най-добрите технологични новини и тенденции в света. Извън Обединеното кралство? Запишете се тук.
Source: https://www.bbc.com