La nivel mondial există peste 7.000 de boli rare şi nediagnosticate. Deşi fiecare afecţiune apare la un număr mic de indivizi, în mod colectiv aceste boli exercită un impact uman şi economic uluitor, deoarece afectează aproximativ 300 de milioane de persoane din întreaga lume.
Doar 5-7% dintre aceste afecţiuni rare dispun de un medicament aprobat de autorităţile de reglementare în domeniul sănătăţii, restul rămân în mare parte netratate sau subtratate.
Dezvoltarea de noi medicamente reprezintă o provocare descurajantă, însă un nou instrument de inteligenţă artificială (AI) ar putea impulsiona descoperirea de noi terapii dintre medicamentele existente, oferind speranţă pacienţilor cu afecţiuni rare şi neglijate şi medicilor care îi tratează.
Modelul de inteligenţă artificială, denumit TxGNN, este primul dezvoltat special pentru a identifica medicamente candidate pentru boli rare şi afecţiuni fără tratament.
Modelul a identificat candidate de medicamente dintre cele existente pentru mai mult de 17.000 de boli, multe dintre ele fără niciun tratament existent, ceea ce reprezintă cel mai mare număr de boli pe care un singur model AI îl poate gestiona până în prezent.
Cercetătorii remarcă faptul că modelul ar putea fi aplicat unui număr şi mai mare de boli, dincolo de cele 17.000 la care a lucrat în experimentele iniţiale.
Lucrarea, publicată miercuri în revista Nature Medicine, a fost condusă de oameni de ştiinţă de la facultatea de medicină a universităţii Harvard (HMS). Cercetătorii au pus instrumentul gratuit la dispoziţia comunităţii ştiinţifice, dorind să încurajeze cercetătorii să-l utilizeze în căutarea de noi terapii, în special pentru afecţiunile fără opţiuni de tratament sau cu opţiuni limitate.
„Cu acest instrument ne propunem să identificăm noi terapii în întregul spectru de boli, dar atunci când vine vorba de afecţiuni rare, ultrarare şi neglijate, preconizăm că acest model ar putea ajuta la închiderea, sau cel puţin la reducerea, unui decalaj care creează disparităţi grave în materie de sănătate”, a declarat într-un comunicat cercetătorul principal Marinka Zitnik, profesor asistent de informatică biomedicală în cadrul Institutului Blavatnik din cadrul HMS.
Cercetătorii consideră promiţătoare utilizarea AI în reducerea poverii globale a bolilor, în găsirea de noi utilizări pentru medicamentele existente, care reprezintă o modalitate mai rapidă şi mai rentabilă de a dezvolta terapii decât proiectarea de noi medicamente de la zero.
Noul instrument are două caracteristici centrale - una care identifică candidaţii la tratament împreună cu posibilele efecte secundare şi alta care explică raţionamentul deciziei.
În total, instrumentul a identificat candidate terapeutice din aproape 8.000 de medicamente (atât aprobate, cât şi medicamente experimentale aflate în prezent în teste clinice) pentru 17.080 de boli, inclusiv afecţiuni pentru care nu există tratamente disponibile.
De asemenea, a estimat care medicamente ar avea efecte secundare şi contraindicaţii pentru anumite afecţiuni - ceea ce abordarea actuală de descoperire a medicamentelor identifică mai ales prin încercări şi erori în timpul studiilor clinice timpurii axate pe siguranţă.
Comparativ cu principalele modele AI pentru reorientarea medicamentelor, noul instrument a fost cu aproape 50% mai bun, în medie, la identificarea medicamentelor candidate. De asemenea, acesta a fost cu 35% mai precis în prezicerea medicamentelor care ar avea contraindicaţii.
Avantajele utilizării medicamentelor deja aprobate
Reutilizarea medicamentelor existente este o modalitate atractivă de a dezvolta noi tratamente, deoarece se bazează pe medicamente care au fost studiate, au profiluri de siguranţă bine înţelese şi au trecut prin procesul de aprobare din partea autorităţilor de reglementare din domeniul sănătăţii.
Majoritatea medicamentelor au efecte multiple dincolo de ţintele specifice pentru care au fost iniţial dezvoltate şi aprobate, dar multe dintre aceste efecte rămân nedescoperite şi insuficient studiate în timpul testării iniţiale, în caadrul studiilor clinice şi al revizuirilor, apărând doar după ani de utilizare de către milioane de oameni.
Într-adevăr, aproape 30% din medicamentele aprobate de exemplu de Administraţia americană pentru Alimente şi Medicamente ( DA) au dobândit cel puţin o indicaţie suplimentară de tratament după aprobarea iniţială, iar multe dintre acestea au dobândit zeci de indicaţii suplimentare de tratament de-a lungul anilor.
Această abordare a reorientării medicamentelor este, în cel mai bun caz, hazardată. Ea se bazează pe rapoartele pacienţilor privind efecte secundare benefice neaşteptate sau pe intuiţia medicilor cu privire la utilizarea unui medicament pentru o afecţiune pentru care nu a fost destinat, o practică cunoscută sub denumirea de utilizare în afara etichetei.
„Am avut tendinţa de a ne baza mai degrabă pe noroc şi pe serendipitate decât pe strategie, ceea ce limitează descoperirea de medicamente la bolile pentru care există deja medicamente”, a precizat Zitnik.
Beneficiile reorientării medicamentelor se extind dincolo de bolile fără tratament, notează cercetătoarea.
„Chiar şi pentru bolile mai frecvente cu tratamente aprobate, noile medicamente ar putea oferi alternative cu mai puţine efecte secundare sau ar putea înlocui medicamentele care sunt ineficiente pentru anumiţi pacienţi”, a precizat ea.
Ce face noul instrument AI mai bun decât modelele existente
Majoritatea modelelor AI actuale utilizate pentru descoperirea de medicamente sunt antrenate pe o singură boală sau pe câteva afecţiuni.
În loc să se concentreze asupra unor boli specifice, noul instrument a fost instruit într-un mod care îi permite să utilizeze datele existente pentru a face noi predicţii. Acest lucru se realizează prin identificarea unor caracteristici comune în mai multe boli, cum ar fi aberaţiile genomice comune.
De exemplu, modelul de AI identifică mecanismele comune ale bolilor pe baza fundamentelor genomice comune, ceea ce îi permite să extrapoleze de la o boală bine înţeleasă, cu tratamente cunoscute, la una slab înţeleasă, fără tratamente.
Această capacitate, a declarat echipa de cercetare, apropie instrumentul AI de tipul de raţionament pe care un clinician uman l-ar putea utiliza pentru a genera idei noi dacă ar avea acces la toate cunoştinţele preexistente şi la datele brute pe care modelul AI le are, dar pe care creierul uman nu le poate accesa sau stoca.
Instrumentul a fost antrenat pe cantităţi mari de date, inclusiv informaţii despre ADN, semnalizarea celulară, niveluri de activitate a genelor, note clinice şi multe altele.
Cercetătorii au testat şi perfecţionat modelul solicitându-i să îndeplinească diverse sarcini. În cele din urmă, performanţa instrumentului a fost validată pe 1,2 milioane de fişe ale pacienţilor şi i s-a cerut să identifice medicamente candidate pentru diverse boli.
De asemenea, cercetătorii au cerut instrumentului săestimeze ce caracteristici ale pacienţilor ar face ca medicamentele candidate identificate să fie contraindicate pentru anumite populaţii de pacienţi.
O altă sarcină a constat în solicitarea ca instrumentul AI să identifice moleculele mici existente care ar putea bloca în mod eficient activitatea anumitor proteine implicate în căile şi procesele generatoare de boli.
În cadrul unui test menit să evalueze capacitatea modelului AI de a raţiona la fel ca un clinician uman, cercetătorii au cerut modelului să găsească medicamente pentru trei afecţiuni rare pe care nu le văzuse ca parte a formării sale - o tulburare de neurodezvoltare, o boală a ţesutului conjunctiv şi o afecţiune genetică rară care provoacă dezechilibrul apei.
Cercetătorii au comparat apoi recomandările modelului AI pentru terapia medicamentoasă cu cunoştinţele medicale actuale despre modul de acţiune al medicamentelor sugerate. În fiecare exemplu, recomandările instrumentului inteligent s-au aliniat cunoştinţelor medicale actuale.
În plus, modelul AI nu numai că a identificat medicamente pentru toate cele trei boli, dar a furnizat şi raţionamentul din spatele deciziei sale. Această caracteristică explicativă permite transparenţa şi poate creşte încrederea medicilor.
Cercetătorii avertizează că orice terapie identificată ar necesita o evaluare suplimentară a dozei şi a momentului de administrare, dar, adaugă ei, cu această capacitate fără precedent, noul model AI ar accelera reorientarea medicamentelor într-un mod care nu a fost posibil până acum.
Echipa colaborează în prezent cu mai multe fundaţii de boli rare pentru a ajuta la identificarea posibilelor tratamente.
