La nivel mondial există peste 7.000 de boli rare și nediagnosticate. Deși fiecare afecțiune apare la un număr mic de indivizi, în mod colectiv aceste boli exercită un impact uman și economic uluitor, deoarece afectează aproximativ 300 de milioane de persoane din întreaga lume.
Doar 5-7% dintre aceste afecțiuni rare dispun de un medicament aprobat de autoritățile de reglementare în domeniul sănătății, restul rămân în mare parte netratate sau subtratate.
Dezvoltarea de noi medicamente reprezintă o provocare descurajantă, însă un nou instrument de inteligență artificială (AI) ar putea impulsiona descoperirea de noi terapii dintre medicamentele existente, oferind speranță pacienților cu afecțiuni rare și neglijate și medicilor care îi tratează.
Modelul de inteligență artificială, denumit TxGNN, este primul dezvoltat special pentru a identifica medicamente candidate pentru boli rare și afecțiuni 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 și mai mare de boli, dincolo de cele 17.000 la care a lucrat în experimentele inițiale.
Lucrarea, publicată miercuri în revista Nature Medicine, a fost condusă de oameni de știință de la facultatea de medicină a universității Harvard (HMS). Cercetătorii au pus instrumentul gratuit la dispoziția comunității științifice, dorind să încurajeze cercetătorii să-l utilizeze în căutarea de noi terapii, în special pentru afecțiunile fără opțiuni de tratament sau cu opțiuni limitate.
„Cu acest instrument ne propunem să identificăm noi terapii în întregul spectru de boli, dar atunci când vine vorba de afecțiuni rare, ultrarare și neglijate, preconizăm că acest model ar putea ajuta la închiderea, sau cel puțin la reducerea, unui decalaj care creează disparități 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 promițătoare utilizarea AI în reducerea poverii globale a bolilor, în găsirea de noi utilizări pentru medicamentele existente, care reprezintă o modalitate mai rapidă și mai rentabilă de a dezvolta terapii decât proiectarea de noi medicamente de la zero.
Noul instrument are două caracteristici centrale – una care identifică candidații la tratament împreună cu posibilele efecte secundare și alta care explică raționamentul deciziei.
În total, instrumentul a identificat candidate terapeutice din aproape 8.000 de medicamente (atât aprobate, cât și medicamente experimentale aflate în prezent în teste clinice) pentru 17.080 de boli, inclusiv afecțiuni pentru care nu există tratamente disponibile.
De asemenea, a estimat care medicamente ar avea efecte secundare și contraindicații pentru anumite afecțiuni – ceea ce abordarea actuală de descoperire a medicamentelor identifică mai ales prin încercări și erori în timpul studiilor clinice timpurii axate pe siguranță.
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 contraindicații.
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 siguranță bine înțelese și au trecut prin procesul de aprobare din partea autorităților de reglementare din domeniul sănătății.
Majoritatea medicamentelor au efecte multiple dincolo de țintele specifice pentru care au fost inițial dezvoltate și aprobate, dar multe dintre aceste efecte rămân nedescoperite și insuficient studiate în timpul testării inițiale, în caadrul studiilor clinice și al revizuirilor, apărând doar după ani de utilizare de către milioane de oameni.
Într-adevăr, aproape 30% din medicamentele aprobate de exemplu de Administrația americană pentru Alimente și Medicamente ( DA) au dobândit cel puțin o indicație suplimentară de tratament după aprobarea inițială, iar multe dintre acestea au dobândit zeci de indicații suplimentare de tratament de-a lungul anilor.
Această abordare a reorientării medicamentelor este, în cel mai bun caz, hazardată. Ea se bazează pe rapoartele pacienților privind efecte secundare benefice neașteptate sau pe intuiția medicilor cu privire la utilizarea unui medicament pentru o afecțiune pentru care nu a fost destinat, o practică cunoscută sub denumirea de utilizare în afara etichetei.
„Am avut tendința de a ne baza mai degrabă pe noroc și 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 și pentru bolile mai frecvente cu tratamente aprobate, noile medicamente ar putea oferi alternative cu mai puține efecte secundare sau ar putea înlocui medicamentele care sunt ineficiente pentru anumiți pacienți”, 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 afecțiuni.
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 predicții. Acest lucru se realizează prin identificarea unor caracteristici comune în mai multe boli, cum ar fi aberațiile 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 înțeleasă, cu tratamente cunoscute, la una slab înțeleasă, fără tratamente.
Această capacitate, a declarat echipa de cercetare, apropie instrumentul AI de tipul de raționament pe care un clinician uman l-ar putea utiliza pentru a genera idei noi dacă ar avea acces la toate cunoștințele preexistente și 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 cantități mari de date, inclusiv informații despre ADN, semnalizarea celulară, niveluri de activitate a genelor, note clinice și multe altele.
Cercetătorii au testat și perfecționat modelul solicitându-i să îndeplinească diverse sarcini. În cele din urmă, performanța instrumentului a fost validată pe 1,2 milioane de fișe ale pacienților și i s-a cerut să identifice medicamente candidate pentru diverse boli.
De asemenea, cercetătorii au cerut instrumentului săestimeze ce caracteristici ale pacienților ar face ca medicamentele candidate identificate să fie contraindicate pentru anumite populații de pacienți.
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 și procesele generatoare de boli.
În cadrul unui test menit să evalueze capacitatea modelului AI de a raționa la fel ca un clinician uman, cercetătorii au cerut modelului să găsească medicamente pentru trei afecțiuni rare pe care nu le văzuse ca parte a formării sale – o tulburare de neurodezvoltare, o boală a țesutului conjunctiv și o afecțiune genetică rară care provoacă dezechilibrul apei.
Cercetătorii au comparat apoi recomandările modelului AI pentru terapia medicamentoasă cu cunoștințele medicale actuale despre modul de acțiune al medicamentelor sugerate. În fiecare exemplu, recomandările instrumentului inteligent s-au aliniat cunoștințelor medicale actuale.
În plus, modelul AI nu numai că a identificat medicamente pentru toate cele trei boli, dar a furnizat și raționamentul din spatele deciziei sale. Această caracteristică explicativă permite transparența și poate crește încrederea medicilor.
Cercetătorii avertizează că orice terapie identificată ar necesita o evaluare suplimentară a dozei și 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 fundații de boli rare pentru a ajuta la identificarea posibilelor tratamente.
Niciun comentariu!
Poți adăuga unul pentru a porni o conversație.