Veštačka inteligencija otvara nove mogućnosti u borbi protiv neizlječivih bolesti

Veštačka inteligencija postaje ključni alat u borbi protiv bolesti za koje se mislilo da su neizlječive, kao što su Parkinsonova bolest i superbakterije otporne na antibiotike. Ova tehnologija omogućava istraživačima da brzo analiziraju ogromne biblioteke hemijskih jedinjenja, što može značajno ubrzati proces otkrivanja novih lekova.

Između 2017. i 2022. godine, odobreno je samo 12 novih antibiotika, većinom sličnih postojećim lekovima na koje bakterije već razvijaju otpornost. Oko 1,1 milion ljudi godišnje umire od infekcija koje su se ranije lako lečile, a očekuje se da će broj umrlih porasti na više od osam miliona do 2050. godine ako se ne preduzmu hitne mjere.

Profesor Džejms Kolins sa Masačusetskog instituta za tehnologiju ističe da mogu u kratkom vremenskom periodu identifikovati jedinjenja koja pokazuju antibiotske aktivnosti. Njegov tim je već otkrio dva nova jedinjenja koja bi mogla biti ključna u borbi protiv infekcija otpornih na lekove, kao što su gonoreja i MRSA.

Naučnici koriste veštačku inteligenciju da istražuju stanja bez poznatog leka, poput Parkinsonove bolesti. Istraživači su koristili mašinsko učenje za prepoznavanje hemijske strukture antibiotika i tako su pronašli potencijalne nove lekove. U jednom od pristupa, tim je upotrebio kombinaciju tehnika generativne veštačke inteligencije da stvara nova jedinjenja, a jedan od rezultata su bila dva veoma efikasna leka protiv otpornih bakterija.

Parkinsonova bolest, otkrivena 1817. godine, još nema lečenja koje usporava njen napredak. U svetu postoji više od 10 miliona pacijenata sa ovom bolešću. Istraživač Mišel Vendruskolo koristi veštačku inteligenciju da identifikuje potencijalne kandidate koji bi mogli da utiču na Levijeva tela, agregate proteina koji se javljaju kod pacijenata sa Parkinsonovom bolešću.

Postojeće terapije, kao što je Ledovopa, pomažu u ublažavanju simptoma, ali ne zaustavljaju napredovanje bolesti. Vendruskolo se fokusira na pronalaženje novih jedinjenja koja bi mogla biti efikasna protiv Levijevih tela, koristeći mašinsko učenje za analizu i predlaganje novih molekula.

Osim otkrivanja novih lekova, postoje i primjeri kako se stari lekovi mogu koristiti na nove načine. Dejvid Fajgenbaum, profesor medicine na Univerzitetu u Pensilvaniji, uspeo je da spasi svoj život koristeći sirolimus, lek koji mu lekari nikada ne bi prepisali. Nakon što je bio dijagnostikovan sa retkim oblikom bolesti, on je istraživao i sam pronašao rešenje koje mu je pomoglo.