AI i ljudski znanstvenici rade zajedno na otkrivanju novih kombinacija lijekova protiv raka

AI i ljudski znanstvenici rade zajedno na otkrivanju novih kombinacija lijekova protiv raka

"Znanstvenik umjetne inteligencije" koji radi u suradnji sa ljudskim znanstvenicima otkrio je da kombinacije jeftinih i sigurnih lijekova - koji se koriste za liječenje stanja kao što su visoki kolesterol i ovisnost o alkoholu - također mogu biti učinkovite u liječenju raka, što je obećavajući novi pristup otkrivanju lijekova.

Istraživački tim pod vodstvom Sveučilišta u Cambridgeu upotrijebio je GPT-4 veliki jezični model (LLM) kako bi identificirao skrivene obrasce zakopane u planinama znanstvene literature kako bi identificirao potencijalne nove lijekove protiv raka.

Kako bi testirali svoj pristup, istraživači su naveli GPT-4 da identificira potencijalne nove kombinacije lijekova koje bi mogle imati značajan utjecaj na staničnu liniju raka dojke koja se obično koristi u medicinskim istraživanjima. Usmjerili su ga da izbjegava standardne lijekove protiv raka, identificira lijekove koji napadaju stanice raka bez oštećenja zdravih stanica i daju prioritet lijekovima koji su pristupačni i odobreni od strane regulatora.

Predložene kombinacije lijekova GPT-4 zatim su testirali znanstvenici u kombinaciji i pojedinačno kako bi izmjerili njihovu učinkovitost protiv stanica raka dojke.

U prvom laboratorijskom testu, tri od 12 predloženih kombinacija lijekova GPT-4 djelovale su bolje od trenutnih lijekova protiv raka dojke. LLM je zatim naučio iz ovih testova i predložio daljnje četiri kombinacije, od kojih su tri također pokazale obećavajuće rezultate.

Rezultati, objavljeni uJournal of the Royal Society Interfacepredstavljaju prvu instancu sustava zatvorene petlje u kojem su eksperimentalni rezultati vodili LLM, a rezultati LLM-a interpretirani od strane ljudskih znanstvenika vodili su daljnje eksperimente. Istraživači kažu da alati poput LLM-a neće zamijeniti znanstvenike, već bi umjesto toga mogli nadzirati istraživače umjetne inteligencije, sa sposobnošću da se pojave, prilagode i ubrzaju otkrića u područjima kao što je istraživanje raka.

Često LLM-ovi poput GPT-4 vraćaju rezultate koji nisu istiniti poznati su kao halucinacije. Međutim, u znanstvenim istraživanjima halucinacije ponekad mogu biti prednost ako dovode do novih ideja vrijednih testiranja.

“Nadzorni LLM-i pružaju skalabilan, maštovit sloj znanstvenog istraživanja i mogu nam pomoći kao ljudskim znanstvenicima da istražujemo nove puteve o kojima prije nismo razmišljali,” rekao je profesor Ross King s Odjela za kemijsko inženjerstvo i biotehnologiju na Cambridgeu, koji je vodio istraživanje. "Ovo može biti korisno u područjima kao što je otkrivanje lijekova, gdje je potrebno pregledati mnogo tisuća spojeva."

Na temelju inputa ljudskih znanstvenika, GPT-4 je odabrao lijekove na temelju međuigre između biološkog razmišljanja i skrivenih obrazaca u znanstvenoj literaturi.

Ovo nije automatizacija koja zamjenjuje znanstvenike, već novi način suradnje. Vođen stručnim uputama i eksperimentalnim povratnim informacijama, AI se ponašao kao neumorni istraživački partner, upravljajući golemim prostorom hipoteza i predlažući ideje za koje bi ljudima trebalo više vremena da ih sami postignu. “

Dr. Hector Zenil, koautor s King's College London

Halucinacije – koje se inače smatraju nedostacima – postale su značajka, stvarajući nekonvencionalne kombinacije vrijedne testiranja i provjere u laboratoriju. Ljudski znanstvenici ispitali su mehaničke razloge zašto je LLM uopće predložio ove kombinacije, napajajući sustav naprijed-natrag u višestrukim ponavljanjima.

Istražujući suptilne sinergije i previđene putove, GPT-4 je pomogao identificirati šest obećavajućih parova lijekova, koji su svi testirani kroz laboratorijske pokuse. Među kombinacijama, simvastatin (koji se obično koristi za snižavanje kolesterola) i disulfiram (koristi se kod ovisnosti o alkoholu) istaknuli su se protiv stanica raka dojke. Neke od ovih kombinacija pokazuju potencijal za daljnja istraživanja u terapijskoj reparaciji.

Ovi lijekovi, iako se tradicionalno ne povezuju s liječenjem raka, mogli bi biti potencijalni lijekovi za liječenje raka, iako bi prvo morali provesti klinička ispitivanja velikih razmjera.

"Ova studija pokazuje kako se AI može integrirati izravno u iterativnu petlju znanstvenih otkrića, omogućujući generiranje i provjeru valjanosti hipoteza temeljenih na podacima u stvarnom vremenu", rekao je Zenil.

"Sposobnost nadziranih LLM-ova da predlažu hipoteze u različitim disciplinama, razmatraju prethodna otkrića i surađuju na iteracijama preko novih granica u znanstvenom istraživanju", rekao je King. "Znanstvenik AI više nije metafora bez eksperimentalne validacije: sada može biti suradnik u znanstvenom procesu."

Istraživanje su djelomično podržali Zaklada Alice Wallenberg i Vijeće za istraživanje inženjerstva i fizikalnih znanosti Ujedinjenog Kraljevstva (EPSRC).

Izvori: