»Z umetno inteligenco smo pregledali ogromno podatkov o zdravilih. Algoritmi so se naučili, kako najbolje sestaviti podatkovno bogate sezname zdravil, tako da so na vrhu teh seznamov zdravila, ki so po mnenju algoritmov najbolj obetavna za koronavirus. Ta razvrstitev zdravil je odločilnega pomena,« pove dr. Marinka Žitnik, profesorica računske biologije in umetne inteligence na Harvardu.
Že kar nekaj časa aktivno spremljate žgoča vprašanja v biologiji in medicini, verjetno tudi dogajanje okoli koronavirusa SARS-CoV-2. Ali in kako si lahko pri tem virusu pomagamo z računsko biologijo, umetno inteligenco in z algoritmi za analizo veliko podatkov?
Cilj umetne inteligence in analize velikih podatkov so hitri odzivi na dnevne potrebe glede pandemije in reševanje žgočih vprašanj, ki dolgoročno omogočajo izhod iz pandemije. Analiza velikih podatkov se med drugim uporablja za zgodnje odkrivanje novih virusnih žarišč in za optimizacijo logističnih poti z namenom, da je dovolj zdravstvene in zaščitne opreme tam, kjer so potrebe največje. Uporablja se tudi za sledenje stikom na osnovi digitalnih drobtin, ki jih za seboj puščajo mobilni telefoni in družbena omrežja.
Čeprav se računalnikarji, ki razvijajo algoritme za medicinske podatke, s pacienti ne srečujejo, se s pacienti »srečujejo« njihovi algoritmi. V mislih imam hitre presejalne teste za diagnostiko, analizo podatkov obolelih z namenom, da se odkrijejo nevarni zapleti bolezni in neugodni vplivi na zdravje rizičnih skupin ljudi, ter analize podatkov, da se razkrije, kako virus napade obrambni sistem človeškega telesa.
Si lahko z omenjenimi algoritmi pomagamo tudi pri razvoju zdravila ali cepiva?
V moji skupini na Harvardu gradimo algoritme umetne inteligence za razvoj zdravil. Februarja letos so nas povabili v več iniciativ za razvoj zdravil in drugih terapij zdravljenja proti koronavirusu. Veliko časa posvetimo delu pri teh iniciativah.
Naj omenim le en projekt. Da bi našli zdravilo za koronavirus, ki bi bilo varno in učinkovito, smo z algoritmi pregledali vsa zdravila, ki so že na svetovnih trgih za zdravljenje drugih bolezni. Na primer, vprašali smo se, ali bi lahko neka molekula, sicer razvita za zdravljenje virusa HIV, bila učinkovita tudi pri koronavirusu. Če je tako, je to molekulo možno hitro repozicionirati za koronavirus. Hiter odziv na pandemijo je izjemno pomemben, da se znova zažene gospodarstvo in odpre družba. Razvoj povsem novega zdravila od začetka pa vse do konca traja več let, tudi desetletje, in to v zdajšnjem času ni sprejemljivo. Zato smo se vprašali, kaj je možno narediti z zdravili, ki jih človeštvo že ima, in če je možno ta zdravila, bodisi posamično bodisi v kombinaciji z drugimi terapijami, uporabiti za koronavirus.
Z umetno inteligenco smo pregledali ogromno podatkov o zdravilih. Algoritmi so se naučili, kako najbolje sestaviti podatkovno bogate sezname zdravil, tako da so na vrhu teh seznamov zdravila, ki so po mnenju algoritmov najbolj obetavna v boju s koronavirusom. Ta razvrstitev zdravil je ključnega pomena. Sodelavci biologi, farmacevti in zdravniki so vzeli te razvrstitve in se v nadaljnjih raziskavah osredotočili predvsem na zdravila, ki so na vrhu naših seznamov. V zadnjih dveh mesecih smo tako odkrili 77 zdravil, ki so jih biologi potrdili na opicah in človeških celicah. Ti eksperimenti potekajo v Zveznem laboratoriju za nove infekcijske bolezni v ZDA, kjer biologi delajo z nevarnimi virusi.
Ali in kako lahko metodologijo uporabljamo pri načrtovanju strategije odzivanja na podobne pandemije v prihodnosti?
Epidemije v prihodnosti so neizbežne. Na to je znanost opozarjala več desetletij. Vprašanje ni, ali nova pandemija bo, temveč kdaj bo presenetila svet. Zato je pomembno, da imajo države strategije, ki jih posodabljajo skozi čas. Zdravila in cepiva so pomemben del teh strategij, a pandemični programi so mnogo več kot le to. Gre za vprašanje javnega zdravja, zaupanja ljudi in spoštovanja zdravstvenih napotkov, tehnologije za odkrivanje izbruhov bolezni in hitrega zatiranja teh žarišč, možnosti za oddaljeno učenje v šolah in ne nazadnje gre za vprašanje programov, da se ohranijo delovna mesta in gospodarstvo v času pandemije.
