როგორ შეიძლება "ჯანდაცვის ChatGPT" დააჩქაროს რევმატოიდული ართრიტის მკურნალობა

AI კომპიუტერის დამწყები Cerebras და მაიოს კლინიკა გთავაზობთ გენომიკისა და დაავადების საძირკვლის მოდელს.

OpenAI- ს დიდი ენის მოდელების სერიის წარმატების შემდეგ, ინსტიტუტების მზარდი რაოდენობა გთავაზობთ "საძირკვლის" მოდელებს ხელოვნური ინტელექტისთვის, რომლებიც, GPT- ის მსგავსად, "წინასწარ არის მომზადებული", რომ ჰქონდეთ ძალიან ფართო შესაძლებლობები ცოდნის სფეროში. ჩვენ ეს გასულ კვირას ვნახეთ Nvidia- ს აღმასრულებელ დირექტორთან ჯენსენ ჰუანგთან ერთად, რომელიც გთავაზობთ "მსოფლიო საძირკვლის მოდელს" ავტონომიური მანქანებისა და რობოტებისთვის.

სამშაბათს, სან-ფრანცისკოში JP Morgan Healthcare კონფერენციაზე, AI კომპიუტერული სტარტაპი Cerebras Systems და სამედიცინო კვლევის ელექტროსადგური Mayo Clinic წარმოგიდგენთ დასკვნებს იმის შესახებ, თუ რას უწოდებენ ისინი გენომიკის საძირკვლის მოდელს, რომელსაც შეუძლია მემკვიდრეობითი პირობების გენეტიკური ფესვის გაღიზიანება. Cerebras და Mayo Clinic- ის თანახმად, მიზანი არის "ჯანდაცვის ChatGPT- ის აშენება".

ერთწლიანი თანამშრომლობის პირველი მიღწევა არის რევმატოიდული ართრიტის მქონე პაციენტების წამლის რეაქციის პროგნოზირების პოტენციური შესაძლებლობა. ამ პოტენციურმა გარღვევამ შეიძლება, კომპანიებმა განაცხადეს, რომ "მნიშვნელოვნად დააჩქარებენ დიაგნოსტიკურ დროს და აუმჯობესებენ სიზუსტეს".

"ამაღელვებელია ის სამუშაო, რაც ჩვენმა გუნდებმა ერთად გააკეთეს, რაც ჩვენ ყოველთვის გვსმენია, რაც არის ის, რომ თქვენ შეძლებთ თერაპიის პასუხის პროგნოზირებას", - თქვა დოქტორმა მეთიუ კალსტრომმა, მაიოს კლინიკის სამედიცინო დირექტორმა სტრატეგიისა და რადიოლოგიის კათედრისთვის, ინტერვიუში, რომელიც ჩვენ ჩავატარეთ პრეზენტაციის წინ. Callstrom ზედამხედველობას უწევს გუნდებს მაიოში, რომლებიც მუშაობენ Cerebras- თან. 

"ეს ალბათ რეალური გახდება მომდევნო რამდენიმე წლის განმავლობაში, რადგან ჩვენ ვისარგებლებთ ამ ფონდის მოდელების გამოყენებით და მონაცემების გამოყენებით, რომლებიც არ არის ტექსტი", - თქვა Callstrom- მა.

მეთიუ კალსტრომი [მარცხნივ], მაიოს კლინიკის სამედიცინო დირექტორი სტრატეგიისთვის და Cerebras აღმასრულებელი დირექტორი ენდრიუ ფელდმანი.

"ენის საძირკვლის მოდელი იყო, იყო ცილის დასაკეცი საძირკვლის მოდელები და მუშაობა მაიომ გააკეთა ჩვენს აღჭურვილობაზე გენომიკის საძირკვლის მოდელი", - თქვა Cerebras- ის თანადამფუძნებელმა და აღმასრულებელმა დირექტორმა ენდრიუ ფელდმანმა იმავე ინტერვიუში. 

Cerebras და Mayo Clinic- მა პირველად გამოაცხადა პარტნიორობა Cerebras CS-3 AI კომპიუტერებთან მუშაობის შესახებ ერთი წლის წინ. Cerebras- მა რამდენიმე თვე გაატარა HIPPAA სერტიფიცირების მოპოვებაში, რათა ემუშავა პაციენტის კერძო მონაცემებთან. ექსპერიმენტები ჩატარდა CS-3-ის ერთეულებზე, რომლებიც მუშაობენ Cerebras ღრუბლის გამოთვლით დაწესებულებაში, რომელიც დაცულია მაიოს კლინიკისთვის და გამოყენებული ყველა მონაცემი ინახებოდა ადგილობრივად, რათა შეესაბამებოდეს HIPAA მოთხოვნებს.

"ეს პარტნიორობა ზუსტად ისე განვითარდა, როგორც თქვენ იმედოვნებდით, რომ პარტნიორობამ შეიძლება იქ, სადაც მათ მოიტანეს დომენის ექსპერტიზა და მათ ჰქონდათ უზარმაზარი მონაცემთა აქტივები და ხელოვნური ინტელექტის ექსპერტიზა", - თქვა ფელდმანმა. "ჩვენ მოვიტანეთ AI ექსპერტიზა და მსოფლიო დონის გამოთვლები."

სიცოცხლის შემსწავლელმა მეცნიერებებმა დიდი ხანია გამოიყენეს ნერვული ქსელები იმის პროგნოზირებისთვის, შეიძლება თუ არა დნმ-ის ნუკლეოტიდის ცვლილება (დნმ-ის ერთ-ერთი ინდივიდუალური ნუკლეინის მჟავა), გუანინი, ადენინი, ციტოზინი ან თიმინი, შეუძლია პროგნოზირება მემკვიდრეობითი მდგომარეობის შესახებ, როგორიცაა რევმატოიდული ართრიტი. 

Cerebras-Mayo მოდელის შემთხვევაში, ტექნოლოგია მუშაობს ნუკლეოტიდის ცვლილებების ჯგუფებზე, გამოიყენოს დნმ-ის ცვლილებების კვეთა უფრო პროგნოზირებადი სიმძლავრის მოსაპოვებლად. 

ფონდის მოდელი შედგება მილიარდი პარამეტრისგან, ან ნერვული წონისგან, მონაცემების დასამუშავებლად, რაც ფელდმანი აღნიშნავს, რომ 10-ჯერ აღემატება Google DeepMind- ის AlphaFold- ს, რომელიც ითვლება ცილის დასაკეცი პრობლემების საძირკვლის მოდელად. 

Cerebras-Mayo მოდელი წინასწარ იყო მომზადებული ტრილიონი ჟეტონებზე, ღია კოდის გენომური მონაცემების ნაზავი და მაიოს შიდა პაციენტის მონაცემები, სახელწოდებით Tapestry, სულ 100,000 პაციენტის მონაცემებისთვის.

Feldman და Callstrom- ის თანახმად, ეს კონკრეტული, ინდივიდუალური გენომური მონაცემები გობელენში - ვიდრე იდეალიზებული, ზოგადი მონაცემები საზოგადოებრივი დომენიდან - ხელს უწყობს მოდელის გაზრდას. 

"მაიოს აქვს ერთ-ერთი უდიდესი მონაცემი დედამიწაზე", - თქვა ფელდმანმა. "ისინი ათწლეულების განმავლობაში ლიდერები იყვნენ სამედიცინო დომენში მონაცემებზე ყურადღებით ფიქრით და ახლა, ისინი პოულობენ მასში გამჭრიახობას და სწორედ ეს იწინასწარმეტყველეთ წლების წინ."

რევმატოიდული ართრიტი არის დამანგრეველი მდგომარეობა, რომელიც გავლენას ახდენს 1.3 მილიონ ადამიანზე. დღემდე, მკურნალობის სტანდარტი იყო ანთების პროგრესირება საცდელი და შეცდომის მკურნალობის გზით ქიმიოთერაპიის პრეპარატით, რომელსაც მეთოტრექსატი ეწოდება.

მეცნიერებმა დაადგინეს, რომ მდგომარეობა 60% -ით მემკვიდრეობითია, რაც იმას ნიშნავს, რომ არსებობს 50-50-ზე მეტი შანსი, რომ ვინმემ განავითაროს მდგომარეობა მათი გენეტიკური მაკიაჟის საფუძველზე.  

"რევმატოიდული ართრიტი საკმაოდ გავრცელებული აუტოიმუნური დაავადებაა, რომელიც იწვევს სახსრების ანთებას", - განმარტა Callstrom. "ხრტილოვანი იშლება და ძვალს ძვალზე იღებთ და, საკმაოდ ხშირად, სახსრების არასწორ განლაგებას."

"მიზანი არის ანთების ადრეული დაპატიმრება", - თქვა Callstrom- მა, რადგან რევმატოიდული ართრიტი მუდმივი მდგომარეობაა. "და რევმატოიდული ართრიტის პრობლემა ის არის, რომ თქვენ არ იცით, რას აპირებენ პაციენტები." პაციენტების მხოლოდ 40%, საშუალოდ, პასუხობს მეთოტრექსატს, თქვა მან. მათ, ვინც არ პასუხობს, უნდა გაიარონ კიდევ ერთი თვის მკურნალობა სხვა თერაპიით. 

"იშვიათი არ არის, რომ პაციენტებმა გაიარონ მრავალი წამლის ძალისხმევა, რათა დაინახონ, შეუძლიათ თუ არა დაავადების მიმდინარეობის დაპატიმრება", - თქვა კალსტრომმა. 

ახალი საძირკვლის მოდელი არა მხოლოდ ყურადღებას ამახვილებს გობელენის კონკრეტულ პაციენტთა გენომებზე, არამედ შემდეგ "ჯარიმა მელოდიებზე" მოდელზე მაიოს კლინიკის მონაცემების გამოყენებით 500 პაციენტისგან, რომლებიც ცნობილია, რომ გამოეხმაურნენ მკურნალობას. 

"მთავარი ის არის, რომ ჩვენი რევმატოლოგიის გუნდი რეალურად თვალყურს ადევნებდა პაციენტებს და როგორ რეაგირებენ თერაპიაზე, მეთოტრექსატით და სხვა მიზნობრივი თერაპიებით და ინახავდნენ 6,000 პაციენტის წარმოუდგენელ მონაცემთა ბაზას", - განმარტა Callstrom- მა. "ეს რომ არ გქონდეთ, თქვენ გექნებათ პაციენტის მონაცემები, მაგრამ არ იცით რა უნდა შეამოწმოთ."

შემდეგ მოდელი ჯერ კიდევ გამოცდილია იმის პროგნოზირებისთვის, თუ რა დაემართა პაციენტების ნიმუშს, რომლებმაც მიიღეს მეთოტრექსატი - სხვა სიტყვებით რომ ვთქვათ, მოდელი შემოწმებულია, შეუძლია თუ არა ზუსტად განსაზღვროს რა მოხდა ისტორიულ თერაპიის კვლევებში.

"თქვენ შეგიძლიათ წარმოიდგინოთ A/B შედარების გაკეთება", - თქვა Callstrom- მა, სადაც ერთი ჯგუფი იღებს თერაპიას, ხოლო მეორე იღებს პლაცებოს. 

"მათი გენები ძირითადად უბიძგებენ ზოგად მოდელს, რომ გამოიყურებოდეს და ნახოთ, შეგიძლიათ თუ არა ახალი პაციენტის პროგნოზირება, თუ ისინი უპასუხებენ თუ არა", - თქვა Callstrom- მა, რაც ნიშნავს, რევმატოიდული ართრიტის პაციენტების წვრილმან კოჰორტს. 

"რაც ჩვენ აღმოვაჩინეთ არის ის, რომ როგორც ჩანს, ეს აჩვენებს ადრეულ დაპირებას, რომ შეძლებს ამის გაკეთებას მეთოტრექსატისთვის", - თქვა მან.

ხელოვნური ინტელექტის მოდელის გამოყენება მეთოტრექსატის პასუხის პროგნოზირებისთვის პირველია მედიცინაში, თქვა Callstrom- მა. "არ არსებობს მოდელი, რომელიც პროგნოზირებს პასუხს რევმატოიდული ართრიტის მქონე პაციენტებზე", - თქვა მან. "თქვენ ვერ იტყოდით: "თქვენ უპასუხებთ მეთოტრექსატს" - თქვენ ვერ იტყვით ამ სიტყვებს."

ჰიპოთეზა, თქვა Callstrom- მა, არის ის, რომ ახალი საძირკვლის მოდელი მიუთითებს დაავადების ძირითად გენეტიკაზე. 

"ჰიპოთეზა ის არის, რომ პაციენტის პასუხი თერაპიაზე ნაწილობრივ მაინც დაშიფრულია მათ დნმ-ში", - თქვა მან. "თქვენი დნმ ქმნის გარკვეულ ცილებს, რომლებიც ან აკეთებენ ან არ რეაგირებენ თერაპიაზე. ეს ყოველთვის იყო ჰიპოთეზა შერეული რეაგირებისთვის, იქნება ეს კონკრეტული ფერმენტი თუ უჯრედული პასუხი, თუ რაც არ უნდა იყოს. 

შედეგები არის "წინასწარი", გააფრთხილა Callstrom, პაციენტების ისტორიული მონაცემების მცირე რაოდენობის საფუძველზე. მიუხედავად იმისა, რომ ფონდის მოდელი "აჩვენებს მაღალი ხარისხის ნიშნულებს", ძალიან მალე გამოაცხადებს, რომ მოდელმა გადაჭრა პრობლემა, თქვა მან. მისი თქმით, პუბლიკაცია, რომელიც შედეგებს მოიცავს, არის "საბოლოო ეტაპზე". 

ნამუშევარმა "საკმაოდ კარგი სიგნალი იპოვა", - თქვა მან. "ჩვენ ამას ვაფართოვებთ, ჩვენ უფრო მეტს გავაკეთებთ." მაშინაც კი, როდესაც შეგვიძლია ვთქვათ, რომ ზოგიერთი პაციენტი არ უპასუხებს წამალს, შეიძლება იყოს ინსტრუმენტის ადრეული სარგებელი, თქვა მან. "თუ თქვენ შეგიძლიათ ამოიღოთ ზოგიერთი ადამიანი გარკვეული დარწმუნებით მეთოტრექსატიდან, ეს არის გამარჯვება."

Cerebras- ისთვის, რომელმაც გააკეთა განსაკუთრებით დიდი ნერვული ქსელის ამოცანების მოგვარების პრაქტიკა, კონცეფციიდან შედეგებამდე სიჩქარე არის მისი უმაღლესი ტექნიკის დადასტურება, თქვა ფელდმანმა. 

"ბლისტერულად სწრაფი გამოთვლით, ჩვენ შევძელით შედეგების მიღება და, მიუხედავად იმისა, რომ ისინი ჯერ კიდევ ადრეა, ეს ბევრად უფრო სწრაფი იყო, ვიდრე ისტორიულად ნორმა სამედიცინო კვლევაში", - თქვა მან. 

შემდეგი ნაბიჯი არის ფონდის მოდელის სიზუსტის კიდევ უფრო გაუმჯობესება, თქვა მან. ეს შეიძლება მოიცავდეს მოდელში კვებას არა მხოლოდ გენომური მონაცემები, არამედ სხვა მონაცემთა წერტილებიც, მათ შორის ხელებისა და ფეხების რადიოლოგიური ფილმები. პროტეომიკა, გამოხატული ცილების შესწავლა, შეიძლება ძალიან კარგად გახდეს მონაცემების ნაწილი.

"ამ გენების გამოხატვა მართლაც მნიშვნელოვანია", - თქვა კალისტრომმა. "ასე რომ, პროტეომიკა და გენის გამოხატვის ყველა დონე, ეს იქნება კიდევ ერთი ეტაპი იმისა, რასაც ჩვენ გავაკეთებთ."

ნამდვილი ტესტი მოადგება რეალურ პაციენტებს მკურნალობაში. 

"რაც უნდა გაკეთდეს წინ, არის ის, რომ მიიღოს ეს ადრეული შედეგები, ეს გამოყენების შემთხვევა და რეალურად გავაკეთოთ ის სამუშაო, რომელსაც ჩვენ ვაკეთებთ მედიცინაში, რაც უნდა დაამტკიცოს, რომ ეს არის პაციენტებში წინსვლა", - თქვა კალსტრომმა.