A mesterséges intelligencia és a humán tudósok együtt dolgoznak új rákgyógyszer-kombinációk felfedezésén

A mesterséges intelligencia és a humán tudósok együtt dolgoznak új rákgyógyszer-kombinációk felfedezésén

Egy humán tudósokkal együttműködő "AI-tudós" azt találta, hogy az olcsó és biztonságos gyógyszerek kombinációi – amelyeket olyan betegségek kezelésére használnak, mint a magas koleszterinszint és az alkoholfüggőség – szintén hatékonyak lehetnek a rák kezelésében, ami egy ígéretes új megközelítés a gyógyszerkutatásban.

A Cambridge-i Egyetem vezette kutatócsoport a GPT-4 nagy nyelvi modellt (LLM) használta a tudományos irodalom hegyei között eltemetett rejtett minták azonosítására, hogy azonosítsa a lehetséges új rákgyógyszereket.

Megközelítésük tesztelése érdekében a kutatók a GPT-4 segítségével azonosították azokat a lehetséges új gyógyszerkombinációkat, amelyek jelentős hatással lehetnek az orvosi kutatásokban általánosan használt mellrák sejtvonalra. Arra utasították, hogy kerülje el a szokásos rákgyógyszereket, azonosítsa azokat a gyógyszereket, amelyek megtámadják a rákos sejteket anélkül, hogy károsítanák az egészséges sejteket, és előnyben részesítsék azokat a gyógyszereket, amelyek megfizethetőek és jóváhagyták a szabályozó hatóságokat.

A GPT-4 javasolt gyógyszer-kombinációit ezután humán tudósok kombinálva és külön-külön is tesztelték, hogy megmérjék a mellráksejtekkel szembeni hatékonyságukat.

Az első laboratóriumi tesztben a GPT-4 12 javasolt gyógyszerkombinációja közül három jobban működött, mint a jelenlegi emlőrák-gyógyszerek. Az LLM ezután tanult ezekből a tesztekből, és további négy kombinációt javasolt, amelyek közül három szintén ígéretes eredményeket mutatott.

Az eredményekről aJournal of the Royal Society InterfaceA zárt hurkú rendszer első példánya, amelyben a kísérleti eredmények egy LLM-t, az LLM-kimeneteket pedig – humán tudósok által értelmezve – további kísérleteket irányítottak. A kutatók szerint az olyan eszközök, mint az LLM-k, nem helyettesítik a tudósokat, ehelyett felügyelhetik a mesterséges intelligenciakutatókat, és képesek lesznek megjelenni, alkalmazkodni és felgyorsítani a felfedezést olyan területeken, mint a rákkutatás.

Az LLM-ek, mint a GPT-4, gyakran nem igaz eredményeket adnak vissza, ezeket hallucinációnak nevezik. A tudományos kutatásban azonban a hallucinációk néha előnyt jelenthetnek, ha új ötletekhez vezetnek, amelyeket érdemes tesztelni.

"A felügyelő LLM-ek a tudományos feltárás skálázható, ötletes rétegét biztosítják, és segíthetnek nekünk embertudósoknak olyan új utakat vizsgálni, amelyekre korábban nem is gondoltunk" - mondta Ross King professzor, a Cambridge-i Vegymérnöki és Biotechnológiai Tanszék munkatársa, a kutatás vezetője. "Ez hasznos lehet olyan területeken, mint például a gyógyszerkutatás, ahol sok ezer vegyületet kell átvizsgálni."

A humán tudósoktól származó adatok alapján a GPT-4 a biológiai gondolkodás és a tudományos irodalom rejtett mintái közötti kölcsönhatás alapján választotta ki a gyógyszereket.

Ez nem az automatizálás váltja fel a tudósokat, hanem az együttműködés új módja. A szakértői utasítások és a kísérleti visszajelzések vezérelve az AI fáradhatatlan kutatópartnerként viselkedett, hatalmas hipotézistérben navigált, és olyan ötleteket javasolt, amelyekhez az embereknek hosszabb időre van szükségük, hogy önállóan megvalósítsák. "

Dr. Hector Zenil, a King's College London társszerzője

A hallucinációk – amelyeket általában hibának tekintenek – jellemzővé váltak, és nem szokványos kombinációkat hoztak létre, amelyeket érdemes tesztelni és laboratóriumban validálni. A humán tudósok megvizsgálták azokat a mechanikai okokat, amelyek miatt az LLM először javasolta ezeket a kombinációkat, többszörös iterációban oda-vissza táplálva a rendszert.

A finom szinergiák és a figyelmen kívül hagyott útvonalak feltárásával a GPT-4 hat ígéretes gyógyszerpár azonosításában segített, amelyek mindegyikét laboratóriumi kísérletekkel tesztelték. A kombinációk közül a szimvasztatin (általában a koleszterinszint csökkentésére) és a diszulfiram (alkoholfüggőségben használatos) állt ki az emlőráksejtek ellen. E kombinációk némelyike ​​a terápiás reparáció további kutatásának lehetőségét mutatja.

Ezek a gyógyszerek, bár hagyományosan nem kapcsolódnak a rákkezeléshez, potenciális rákkezelések lehetnek, bár először nagyszabású klinikai vizsgálatokat kellene végezniük.

"Ez a tanulmány megmutatja, hogyan integrálható az AI közvetlenül a tudományos felfedezések iteratív hurkába, lehetővé téve az adatokon alapuló hipotézisek valós időben történő létrehozását és érvényesítését" - mondta Zenil.

„A felügyelt LLM-ek azon képessége, hogy tudományágakon átívelő hipotéziseket javasoljanak, figyelembe vegyék a korábbi eredményeket, és együttműködjenek az iterációkban a tudományos kutatás egy új határán” – mondta King. „A mesterséges intelligencia tudós többé már nem metafora kísérleti validáció nélkül: most már munkatársa lehet a tudományos folyamatnak.”

A kutatást részben az Alice Wallenberg Alapítvány és a UK Engineering and Physical Sciences Research Council (EPSRC) támogatta.

Források: