Νέα μέθοδος θεραπείας καρκίνου από AI
Ένα μοντέλο τεχνητής νοημοσύνης της Google ανακάλυψε μια ελπιδοφόρα νέα μέθοδο αντιμετώπισης του καρκίνου, την οποία η εταιρεία χαρακτηρίζει ως «ορόσημο για την AI στην επιστήμη». Η Google ανακοίνωσε το νέο αυτό μοντέλο στο πλαίσιο ερευνητικής συνεργασίας με το Yale University. Αν και πολλοί ίσως νιώθουν κόπωση από τις συνεχείς ειδήσεις για την AI, αυτή η εξέλιξη αξίζει την προσοχή μας, καθώς ήδη έχει οδηγήσει σε σημαντικές ανακαλύψεις.
Προβλήματα στην ανοσοθεραπεία καρκίνου
Σύμφωνα με το blog της Google, ένα από τα βασικά εμπόδια στην ανοσοθεραπεία του καρκίνου είναι οι λεγόμενοι «ψυχροί» όγκοι, δηλαδή όγκοι που παραμένουν αόρατοι στο ανοσοποιητικό σύστημα. Το C2S-Scale 27B model ανέλαβε να εντοπίσει ένα φάρμακο που θα μπορούσε να λειτουργήσει ως ενισχυτής του ανοσολογικού σήματος, ειδικά σε περιβάλλοντα όπου υπάρχει χαμηλή παρουσία ιντερφερόνης, μιας πρωτεΐνης που σηματοδοτεί το ανοσοποιητικό, αλλά όχι σε επαρκή ποσότητα ώστε να ενεργοποιήσει την άμυνα του οργανισμού.
Στόχος: Μετατροπή «ψυχρών» όγκων σε «θερμούς»
Ουσιαστικά, το μοντέλο αναζητούσε ένα φάρμακο που θα μπορούσε να μετατρέψει έναν «ψυχρό» όγκο σε «θερμό», δηλαδή σε όγκο που ανταποκρίνεται στην ανοσοθεραπεία, όταν υπάρχει ήδη ιντερφερόνη στο περιβάλλον.
Εικονικός έλεγχος χιλιάδων φαρμάκων
Το μοντέλο προσομοίωσε την επίδραση περισσότερων από 4.000 φαρμάκων μέσω μιας διαδικασίας που οι ερευνητές ονομάζουν «εικονική οθόνη διπλού πλαισίου». Αυτή περιλάμβανε δύο στάδια:
- Δείγματα όγκων από πραγματικούς ασθενείς με χαμηλή σηματοδότηση ιντερφερόνης
- Υπάρχοντα κυτταρικά δεδομένα χωρίς ανοσολογικό πλαίσιο
Επιλογή υποψήφιων ενώσεων από την AI
Μετά τον εικονικό έλεγχο, το μοντέλο κλήθηκε να εντοπίσει ενώσεις που πληρούσαν τα συγκεκριμένα κριτήρια. Η AI εντόπισε αρκετούς πιθανούς υποψήφιους, αλλά μόνο ένα μικρό ποσοστό (10 έως 30%, σύμφωνα με τη Google) ήταν ήδη γνωστό από προηγούμενες μελέτες. Οι υπόλοιπες ενώσεις χαρακτηρίζονται ως «εκπληκτικές ανακαλύψεις» χωρίς προηγούμενη σύνδεση με τα κριτήρια της έρευνας.
Νέα υπόθεση με silmitasertib
Επιπλέον, το μοντέλο ανέδειξε ένα συγκεκριμένο αποτέλεσμα: προέβλεψε σημαντική αύξηση των αντιγόνων όταν ένας αναστολέας της κινάσης CK2, γνωστός ως silmitasertib, χρησιμοποιήθηκε σε περιβάλλον με θετικό ανοσολογικό πλαίσιο, δηλαδή σε δείγματα ασθενών με χαμηλή ιντερφερόνη, αλλά όχι σε ουδέτερο περιβάλλον, όπως τα απομονωμένα κυτταρικά δεδομένα.
Επαλήθευση στο εργαστήριο
Αυτό το εύρημα ενθουσίασε τους ερευνητές, καθώς το silmitasertib δεν είχε προηγουμένως συσχετιστεί με τόσο έντονη ενίσχυση της παρουσίασης αντιγόνων. Η AI, λοιπόν, δημιούργησε μια νέα, ελέγξιμη υπόθεση αντί να επαναλαμβάνει γνωστά δεδομένα.
Πειραματική επιβεβαίωση
Στο εργαστήριο, οι επιστήμονες διαπίστωσαν ότι η χορήγηση silmitasertib μόνη της δεν είχε επίδραση στην παρουσίαση αντιγόνων. Όταν όμως συνδυάστηκε με χαμηλή δόση ιντερφερόνης, παρατηρήθηκε αύξηση περίπου 50%, καθιστώντας έναν «ψυχρό» όγκο πολύ πιο ορατό στο ανοσοποιητικό σύστημα. Το μοντέλο της AI κατάφερε να εντοπίσει έναν νέο, εξαρτώμενο από την ιντερφερόνη ενισχυτή, που θα μπορούσε να κάνει ανθεκτικούς όγκους πιο ευάλωτους στην ανοσοθεραπεία.
Προοπτικές για το μέλλον
Οι ερευνητές σημειώνουν:
- «Το αποτέλεσμα αυτό προσφέρει ένα νέο πρότυπο για βιολογικές ανακαλύψεις. Δείχνει ότι, ακολουθώντας τους νόμους κλιμάκωσης και δημιουργώντας μεγαλύτερα μοντέλα όπως το C2S-Scale 27B, μπορούμε να αναπτύξουμε προβλεπτικά μοντέλα κυτταρικής συμπεριφοράς, ικανά για μαζικούς εικονικούς ελέγχους, ανακάλυψη βιολογίας εξαρτώμενης από το πλαίσιο και παραγωγή τεκμηριωμένων βιολογικών υποθέσεων.»
Η σημασία της AI στην επιστήμη
Παρά τα πολλά προβλήματα και τις ανησυχίες γύρω από την AI, η δυνατότητά της να συμβάλει σε επιστημονικές ανακαλύψεις μπορεί να αποδειχθεί πραγματικά καθοριστική. Ενώ η υιοθέτησή της γίνεται με πρωτοφανή και ίσως απερίσκεπτο ρυθμό, υπάρχει η ελπίδα ότι θα μπορέσει να αντιμετωπίσει μερικές από τις μεγαλύτερες προκλήσεις της ανθρωπότητας—φτάνει να παραμένει υπό τον σωστό έλεγχο.