AI a rakovina: Nové lieky vďaka modelom sveta
AI mení vyhľadávanie nových liekov proti rakovine! Modely sveta, multimodálne učenie a virtuálne bunky otvárajú nové možnosti pre simuláciu účinnosti liekov a predpovedanie genetickej informácie z histopatologických snímok.
V posledných rokoch sme svedkami ohromujúceho pokroku v oblasti umelej inteligencie, najmä vďaka transformátorovým modelom. Zároveň sa výrazne zlepšila aj technológia v biológii a medicíne. Eshed Margalit z Noetik.ai predstavil na Stanforde fascinujúci pohľad na to, ako tieto dve sféry môžu spolupracovať pri hľadaní nových liekov proti rakovine. Jeho prednáška sa zameriava na budovanie "modelov sveta" – systémov schopných simulovať budúce stavy na základe pozorovaní a akcií, pričom integruje informácie z rôznych zdrojov (obrázky, text, genetické dáta). V tomto článku si bližšie pozrieme kľúčové poznatky z jeho prezentácie.
Kľúčové poznatky
- Modely sveta: Cieľom je vytvoriť systémy, ktoré dokážu simulovať budúce stavy na základe pozorovaní a akcií, čím sa otvárajú nové možnosti v oblasti predpovedania účinnosti liekov.
- Multimodálne učenie: Kombinácia rôznych dátových zdrojov (obrázky, text, genetické dáta) umožňuje komplexnejšie pochopenie rakoviny a jej interakcií.
- Maskované autoenkodéry: Použitie maskovaných autoenkóderov s transformátorovou architektúrou umožňuje modelom učiť sa základné biologické princípy z obmedzeného kontextu.
- Teleporter AI: Webové rozhranie, ktoré umožňuje interakciu s virtuálnymi simuláciami buniek a testovanie rôznych scenárov liečby.
- H&E morfologický obraz: Využitie jednoduchých histopatologických snímok (H&E) na predpovedanie genetickej informácie, čo predstavuje obrovský potenciál pre zníženie nákladov a zvýšenie dostupnosti diagnostiky.
Multimodálne modely: Spájanie dátových ostrovčekov
Margalit vysvetľuje, že kľúčom k úspechu je kombinácia rôznych dátových zdrojov. Nie len genetické informácie, ale aj obrazové dáta (napríklad histopatologické snímky), proteínové profily a priestorová transkriptómika – analýza génovej expresie v konkrétnych miestach tkaniva. Použitím techník ako CLIP a ImageBind sa vytvárajú spoločné reprezentácie, kde zodpovedajúce dáta z rôznych modalít sú si blízke.
Transformátory v boji proti rakovine: Škálovateľnosť a flexibilita
Transformátorové modely sa ukázali ako ideálne pre analýzu komplexných dátových setov v oblasti rakoviny. Ich škálovateľnosť umožňuje spracovanie obrovského množstva informácií, zatiaľ čo ich schopnosť spracovávať rôzne typy dát (obrázky, text, genetické dáta) ich robí ideálnymi pre multimodálne učenie. Margalit zdôrazňuje, že transformátory dokážu "konsolidovať informácie do 'token soup'," čím umožňujú komplexné simulácie a predpovede.
Virtuálne bunky a Teleporter AI: Simulácia liečby v digitálnom svete
Noetik vyvinul systém, ktorý umožňuje vytvárať virtuálne bunky a simulovať účinky rôznych liekov. Teleporter AI je webové rozhranie, ktoré používateľom umožňuje interaktívne skúmať tieto simulácie a testovať rôzne scenáre liečby. Táto metóda umožňuje preskúmať potenciál nových terapií bez potreby rozsiahlych klinických štúdií.
Predpovedanie genetickej informácie z histopatologických snímok: Revolučný prístup?
Jednou z najzaujímavejších častí prezentácie bolo predstavenie modelu, ktorý dokáže predpovedať genetickú informáciu na základe histopatologických snímok (H&E). Toto je obrovský pokrok, pretože H&E snímky sú relatívne lacné a široko dostupné. Model využíva maskované autoenkodéry a priestorový kontext, aby dokázal preložiť morfologické znaky do predpovedaných profilov génovej expresie.
Výzvy a budúcnosť: Od dát k liekom
Margalit priznáva, že budovanie komplexných modelov sveta je náročné. Jednou z hlavných výziev je nedostatok dát o zdravých pacientoch ("normálna prevádzková móda"), čo sťažuje vytváranie kompletných modelov. Noetik sa však snaží riešiť tento problém prostredníctvom generovania syntetických dát a spolupráce s inštitúciami ako Broad Institute.
V budúcnosti vidí Margalit potenciál pre AI-pohánané hľadanie liekov a dokonca aj prevenciu rakoviny. Agent-based systémy by mohli automaticky navrhovať a vykonávať experimenty, čo by mohlo viesť k objavom, ktoré by inak unikli pozornosti ľudských odborníkov.
Záverečné myšlienky
Práca Esheda Margalita a tímu Noetik.ai predstavuje vzrušujúci pohľad na to, ako AI môže zmeniť spôsob, akým hľadáme nové lieky proti rakovine. Kombinácia rôznych dátových zdrojov, využitie transformátorových modelov a vytváranie virtuálnych simulácií otvárajú nové možnosti pre pochopenie komplexnosti tejto choroby a vývoj efektívnejších terapií. Je jasné, že AI bude zohrávať čoraz dôležitejšiu úlohu v boji proti rakovine – a to nielen pri hľadaní nových liekov, ale aj pri personalizácii liečby a prevencii.
Dôležité odkazy:
Približne 131 gCO₂ bolo uvoľnených do atmosféry a na chladenie sa spotrebovalo 0.66 l vody za účelom vygenerovania tohoto článku.
Komentáre ()