Содержание статьи
Алгоритмы и большие данные раскрывают потенциальные методы лечения коронавируса и вакцины.
Ключевые выводы
ИИ помогает исследователям находить способы борьбы с коронавирусом с беспрецедентной скоростью.
Ученые используют сверхбыстрые компьютеры для просмотра огромных объемов данных в поисках лечения.
Использование ИИ может генерировать очень много данных, чтобы ученые могли легко их прочесть.
Исследователи надеются, что ИИ поможет найти эффективные методы лечения.
Исследователи используют искусственный интеллект (ИИ), чтобы проанализировать огромные объемы данных, и попытаться выявить потенциальные вакцины или методы лечения коронавируса и улучшить диагностику.
Десятки компаний по всему миру надеются ускорить разработку пандемических вакцин и лекарств с помощью ИИ, сократив процессы разработки, которые обычно занимают от недель до десятилетий. Их цель – как можно скорее получить вакцину или терапию для пациентов. Одна фирма, Biovista, только что объявила, что использовала ИИ для определения двух уже одобренных препаратов, которые могут бороться с симптомами COVID-19.
«ИИ может действовать очень быстро, он может анализировать и переваривать очень большие наборы данных», – сказал Джастин Стеббинг, профессор онкологии Имперского колледжа Лондона в телефонном интервью. «Это может помочь нам выдвигать гипотезы, но не может их экспериментально подтвердить. Нам все еще нужны лабораторные и клинические данные».
По словам исследователей, использование вычислительной мощности быстрых компьютеров – лишь один шаг к вакцине или лечению. Поиск и тестирование лекарств на людях – долгий процесс.
Быстрее, но слишком много данных
Темпы исследований коронавируса ускоряются отчасти благодаря ИИ. Например, австралийская биотехнологическая компания Vaxine Pty Ltd переводит свою вакцину COVAX-19 на финальные испытания в надежде на ее одобрение к концу года.
Директор по исследованию вакцин Николай Петровский сказал в пресс-релизе, что они «стремятся собрать и проанализировать данные испытаний COVAX-19 в режиме реального времени, а не ждать окончания испытания, прежде чем увидеть, работает ли вакцина, что является традиционным процессом. ”
Однако относительно новая область медицинских открытий с помощью ИИ сталкивается с проблемами. По словам Стеббинга, одна из проблем с использованием ИИ заключается в том, что он может производить слишком много данных, чтобы их было легко проанализировать. Алгоритмы используются для просмотра огромных наборов данных для поиска возможных подходов к лечению. Но как только эти подходы будут обнаружены, их все еще нужно будет протестировать в лаборатории.
Помимо поиска новых лекарств, исследователи также используют искусственный интеллект, чтобы попытаться сократить путь путем перепрофилирования уже одобренных лекарств. Стеббинг является соавтором исследования, в котором были обнаружены многообещающие результаты лечения COVID-19 с помощью барицитиниба, лекарства от ревматоидного артрита, а также комбинации анти-ВИЧ препаратов лопинавира и ритонавира.
«Мы увидим еще одну развивающуюся пандемию, и ИИ будет важен для поиска лекарств».
«ИИ помог проанализировать всю литературу и выдвинуть гипотезы», – сказал Стебббинг. «Но нам все еще нужно было пройти через все возможные подходы, которые были выявлены, и исключить те, которые не работают или были слишком токсичными».
Biovista сказал, что Cablivi и Atozet могут помочь при свертывании крови и воспалении. Компания утверждает, что ее платформа искусственного интеллекта Project Prodigy сопоставляет все известные лекарства со всеми возможными механизмами воздействия коронавируса.
«Типичные ИИ с машинным обучением не предназначены для чего-то вроде Covid-19, и что будет дальше, неизвестно», – сказал доктор Арис Персидис, президент и соучредитель Biovista в пресс-релизе. «Проект Prodigy от Biovista – это ИИ, который изменит правила игры, потому что он разработан, чтобы идти туда, где останавливаются сопоставление и классификация ИИ. Project Prodigy рекомбинирует все известные точки данных для создания совершенно новых сценариев».
Стеббинг сказал, что ИИ способен произвести революцию в открытии лекарств.
«Это очень интересное время», – сказал он. «Люди говорят о лабораторных исследованиях с прикроватными скамьями, а теперь это компьютерные прикроватные исследования».
Несмотря на оптимизм Стеббинга, он предупреждает, что еще предстоит провести много фундаментальных исследований, чтобы понять вирус. По всему миру лаборатории стремятся собрать данные, которые могут помочь им понять, как работает коронавирус и как его обнаружить у пациентов.
Компьютеры ищут лучшие диагнозы COVID
Использование ИИ для прочесывания изображений больных легких может стать еще одним способом диагностики коронавируса. Национальные институты здравоохранения недавно открыли Центр медицинских изображений и данных (MIDRC), целью которого является использование возможностей искусственного интеллекта и медицинской визуализации.
Одна из целей MIDRC – помочь диагностировать коронавирус у пациентов с помощью визуализации, а не анализов крови или слюны. Команда использует алгоритмы для поиска в огромных базах данных изображений легких пациентов, сказал Крис Кандарпа, директор по исследованиям и стратегическим направлениям NIH. В августе команда Кандарпы приступила к созданию «виртуального хранилища» изображений результатов пациентов со всего мира. FDA находится в процессе сертификации анализа AI этих данных.
«Чего не хватало, так это большого набора данных», – сказал Кандарпа в телефонном интервью. «Мы надеемся, что сможем подобрать методы визуализации. Человек с covid может иметь отрицательный результат ПЦР [полимеразной цепной реакции] и иметь изменения в легких».
Цель проекта – найти в результатах визуализации «биомаркер» или контрольный знак, который показывает, что у человека COVID. По словам Кандарпы, даже если он будет обнаружен, биомаркеры не обязательно будут использоваться для диагностики большинства случаев, но могут сообщить эпидемиологам о распространении болезни.
«Это очень интересное время. Люди говорят о лабораторных исследованиях, а теперь это компьютер.
Кандарпа сказал, что он осторожно оптимистичен, что «мы ожидаем, что к концу года мы сможем получить некоторые надежные результаты. Я не говорю, что это произойдет, но это возможно ».
Диагностика болезни – это только часть проблемы. Исследователи также используют ИИ, чтобы изучить изображения самого вируса и попытаться найти его слабые места.
Как ключ от замка от коронавируса
Исследователи также используют ИИ для поиска способов борьбы с вирусом на молекулярном уровне. Они надеются найти слабые места в белках вируса, за которые могут закрепиться лекарства. Это похоже на поиск ключа, подходящего для замка, – сказал Арвинд Раманатан, вычислительный биолог из Аргоннской национальной лаборатории, в телефонном интервью.
Проблема в том, что и ключи, и замки невероятно малы, а их миллионы. Вот где приходит ИИ – перебирает все возможности.
«Код машинного обучения должен научиться брать небольшую молекулу и блокировать ее», – сказал Раманатан. «Проблема только в том, что замок гибкий. Как только вы поймете механизм блокировки, вы сможете найти множество способов, которыми молекулы похожи и могут работать в лекарстве».
Как только белковые мишени обнаружены с помощью ИИ, лекарства проверяются, чтобы увидеть, будут ли они работать. Но получение лекарств для реального лечения пациентов все еще остается проблемой. Ни один из лекарств-кандидатов, обнаруженных с помощью ИИ, до сих пор не был одобрен в качестве лечения. «Это очень сложная проблема, – признал Раманатан. Несмотря на эти проблемы, Раманатан сказал, что он «весьма оптимистичен» в отношении того, что ИИ поможет обнаружить методы лечения коронавируса.
«Мы очень сознательно подошли к тому, как мы думаем о нацеливании на эти белки», – сказал он. «Дело в том, что мы объединяем множество научных сообществ, и я настроен оптимистично в связи с объемом данных, к которым у нас есть доступ сегодня».
По словам Раманатана, использование ИИ будет иметь решающее значение для поиска лечения не только от коронавируса. «Мы увидим новую пандемию, – сказал он. – ИИ будет иметь важное значение для поиска лекарств».
Исследователи говорят, что развивающаяся область открытия лекарств с помощью искусственного интеллекта может произвести революцию в медицине. Однако как долго продлится эта революция – открытый вопрос, на который, надеюсь, ответ будет дан в ближайшие месяцы.