foto: iStockphoto.com

Umělá inteligence lék sama nevymyslí, při jeho hledání ale pomůže

Věci chytřetéma 4 min čtení

Farmaceutův umělý mozek, který lék na koronavirus sám vymyslí a otestuje? Umělá inteligence zatím tak daleko nepokročila. Ale i přesto je AI pro vědce důležitým pomocníkem při vývoji nových léků a vakcín.

Líbí se vám článek? Sdílejte ho:

Farmaceutův umělý mozek, který lék na koronavirus sám vymyslí a otestuje? Umělá inteligence zatím tak daleko nepokročila. Ale i přesto je AI pro vědce důležitým pomocníkem při vývoji nových léků a vakcín.

Související článek

Rasistická umělá inteligence? AI dělá jen to, co ji sami naučíme, říká izraelský expert

I když třeba jen brouzdáme po internetu, dostáváme se do hledáčku umělé inteligence. Měli bychom se proto zajímat o její chování, říká Uri Eliabayev. Je členem izraelské komise pro AI, velkým zastáncem strojového přemýšlení a věří, že se brzy umělá inteligence rozšíří prakticky do všech služeb. Zároveň hlásá, že si počítače musí udržet etické principy.

Časopis Nature uvádí, že ze všech nových organických molekul, které vědci vytvoří v honbě za léky, se nakonec na trhu uplatní v průměru méně než jedna z tisíce. Avšak i těch 999, které se nakonec ukážou jako zbytečné, musí projet aspoň částečným testováním.

V tomto směru může pomoci dobře vytrénovaná neuronová síť. Pokud jí totiž předložíte jako učební materiál přehled molekul a výsledky jejich testování, naučí se v nich postupně rozpoznávat určité vzorce vedoucí k úspěchu. Následně pak stačí, když se neuronová síť podívá na nový výtvor vědců, a hned dokáže s velkou pravděpodobností odhadnout, jestli má smysl investovat miliony dolarů do jeho dalšího zkoumání.

Když už se neuronová síť naučí dobré molekuly rozpoznávat, může se použít také k tomu, aby navrhovala nové – takové, které mají šanci úspěšně projít testováním. Je jich prakticky neomezené množství a taková pomoc může vědcům výrazně usnadnit rozhodování, kam nasměrovat budoucí výzkum.

Velké databáze pro rychlé testování

Farmaceutické firmy mají k dispozici velké databáze testovaných molekul, u nichž kdysi předpokládaly, že by mohly být základem budoucích léků. Neuronová síť dokáže v této databázi odhalit vzorce pro potenciální úspěšnost takové molekuly a odhadnout, jak bude působit v lidském organismu. Taková pomoc pak ušetří spoustu peněz i času při laboratorním testování.

Vědci nejprve pomocí jedné neuronové sítě vyberou potenciálně vhodné sloučeniny, poté pomocí druhé sítě odhadnou, jestli budou v těle pacientů fungovat bezpečně, nebo s sebou nesou příliš mnoho vedlejších účinků. To, co by museli draze a dlouze testovat na buněčných kulturách v laboratořích, tak nyní odhalí relativně rychle a levně pomocí pár kliknutí na počítači.

Problém nicméně spočívá v tom, že svou databázi laboratorních testů si každá firma chrání jako rodinné stříbro. Výše popsaný dokonalý stav samozřejmě předpokládá, že neuronová síť má v rámci své učící fáze k dispozici naprosto skvělé poklady, což se v realitě úplně nestává. Množství času a peněz, které tak zapojení neuronových sítí ve farmacii zajistí, je tak dost závislé na tom, kolik která firma či vývojový tým opatří datových podkladů.

Proč ten lék nefunguje?

Pokud už s pomocí neuronových sítí firma vyvine molekuly a protlačí je potřebnými laboratorními testy, začíná testování na živých organismech. Nejprve většinou na zvířatech, později na několika zdravých lidech a nakonec na velkém množství nemocných.

Jak může při tak nepředvídatelné věci, jako je reakce lidského organismu, pomoci umělá inteligence? Zase záleží na tom, kolik má k dispozici vstupních dat. Pokud se farmaceutické firmě podařilo vybudovat obří databázi nebo navázat datovou spolupráci s jinými subjekty, může vytrénovat své neuronové sítě tak, aby odhadovaly reakce pacientů na podání konkrétní léčivé látky.

Neuronová síť může dopředu odhadnout, ve kterých skupinách pacientů bude lék fungovat nejlépe, kdy bude mít nejvíce vedlejších účinků a podobně. Tato zjištění jsou samozřejmě jen odhadem, který se nemusí prokázat jako pravdivý, ale dává vývojářům tipy, na jaké skupiny pacientů by při testování rozhodně neměli zapomenout.

Související článek

I váš počítač může najít lék na koronavirus, stačí být online

Pomozte vědcům se složitými výpočty při hledání nových léků a vakcín. V minulosti už takto celý svět hledal mimozemské civilizace, nyní se semkl v boji proti pandemii COVID-19.

Pokud použijeme neuronovou síť opačně, může analyzovat výsledky velkých klinických studií a odhalit v nich drobné vlivy, které ovlivňují reakci na lék. Předpokládá to ale, že firma má k dispozici co nejvíce informací o testovaných pacientech – jejich věk, pohlaví, ideálně genetické informace, přehled nemocí, užívaných léků a tak dále. Zatímco živý člověk se v podobné změti údajů nikdy nezorientuje, neuronová síť může zjistit, že lék sice funguje pro většinu pacientů, ovšem pro některé je nebezpečný – třeba pro ženy v určité věkové skupině, které dříve užívaly hormonální antikoncepci, přestaly s tím, ale aktuálně trpí třeba cukrovkou a sníženou hladinou jaterních enzymů v krvi.

Umělý profesor Holý? Zatím ne

Jak je vidět, neuronové sítě se ještě bez lidské pomoci neobejdou. I kdyby měly k dispozici dokonalá data ke svému učení, vždycky dokáží jen poradit, vyloučit vyloženě neperspektivní cesty, pomoci odhalit skryté vzory nebo říci, kudy nejspíš povede cesta k cíli. Vyhodnocení jednotlivých výsledků ale rozhodně pořád zůstává na zkušených vědcích, kterým umělá inteligence ušetří cenný čas a peníze.

Související článek

Umělá inteligence objevila nové účinné antibiotikum

Tým vědců z Massachusettského technologického institutu (MIT) objevil díky umělé inteligenci nové vysoce účinné antibiotikum. Nový lék nejenže zabírá proti řadě velice rezistentních bakterií, ale činí tak i novým způsobem.

Zatím jsme se tak nedočkali naplnění dávného snu spisovatelů sci-fi o stvoření umělého mozku dokonalého farmaceuta: jakési skupiny spolupracujících neuronových sítí. První z nich navrhne sadu potenciálně slibných molekul, druhá odhadne, jak budou fungovat na buněčné úrovni, třetí odhalí potenciálně problémové vedlejší účinky, faktory ovlivňující účinnost léků i možné kontraindikace. Další už jen sepíše patentovou žádost, prodejní smlouvu a naplánuje efektivní způsob výroby.

Líbí se vám článek? Sdílejte ho:
link odkaz
Reklama