Nadchodzi lek na raka. Wszystko dzięki sztucznej inteligencji
Fajnie jest mieć zadanie domowe gotowe w kilka minut, bądź wypracowanie w niespełna godzinę. Jednak podczas zachwycania się umiejętnościami sztucznej inteligencji zapominamy o jednym - została ona stworzona, żeby nam pomóc a nie nas zastąpić. Dowodem na to jest AlphaFold, która pomaga w znalezieniu leku na raka.
Pomoc sztucznej inteligencji może się okazać kluczowa przy opracowywaniu leku na raka
W czasie, kiedy większość internautów bawi się w przerabianie swoich zdjęć za pomocą sztucznej inteligencji, naukowcy University of Toronto i Insilico Medicine opracowali metodę leczenia agresywnego raka wątrobowokomórkowego (HCC), czyli głównego nowotworu, jaki atakuje wątrobę. Oczywiście jest to potencjalna metoda, gdyż przed jej wprowadzeniem należy przeprowadzić testy kliniczne.
AlphaFold po raz kolejny pokazuje swoje możliwości
AlphaFold jest bazą danych struktur białkowych. Już w zeszłym roku pokazała swoje możliwości. Potrzebowała półtora roku na zbudowanie ponad 200 milionów (czyli niemal wszystkich) znanych ludziom białek z organizmów, jakie zamieszkują ziemię.
Z potencjalnym lekiem na HCC poszło AI jeszcze szybciej. Zajęło to miesiąc i potrzeba było do tego zsyntetyzowania zaledwie siedmiu związków. Sztuczna inteligencja jest szybsza i tańsza, niż tradycyjne metody prób i błędów.
Dalsza część artykułu pod materiałem wideo
Sztuczna inteligencja w medycynie. Jak działa technologia automatyzująca interpretację wyników badań
Sztuczna inteligencja wie, ile pacjent będzie żył
AI pokazała też, że radzi sobie z przewidywaniem długości życia pacjentów. Wystarczyło przeanalizowanie języka naturalnego (czyli złożonego języka ludzkiego) z notatek onkologów po pierwszej wizycie ich pacjentów.
Zwykle szacunki przeżywalności wśród pacjentów onkologicznych są obliczane na podstawie ogólnych czynników - miejsca zmiany czy typu zajętej przez nowotwór tkanki.
Tymczasem AI przeanalizowała jeszcze więcej składowych, co pomogło stworzyć szczegółową ocenę. W sumie do badania wprowadzono dane o ponad 47 tys. pacjentów. AI oszacowało ich przeżywalność na 6-, 36- i 60- miesięcy. W praktyce takie prognozy okazały się skuteczne w 80 proc.
