ხელოვნურმა ინტელექტმა კიბოს აგრესიული ფორმის მკურნალობის მეთოდი სულ რაღაც 30 დღეში შეიმუშავა და აჩვენა, რომ მას შეუძლია პაციენტის გადარჩენის პროგნოზირება ექიმების ჩანაწერების გამოყენებით.

ტორონტოს უნივერსიტეტის მკვლევარები მუშაობდნენ Insilico Medicine-თან ჰეპატოცელულარული კარცინომას (HCC -ღვიძლის კიბო) პოტენციური მკურნალობისთვის, ხელოვნური ინტელექტის(AI) პლატფორმის გამოყენებით, სახელწოდებით Pharma.

HCC არის ღვიძლის კიბოს ფორმა, მაგრამ AI-მ აღმოაჩინა მანამდე უცნობი მკურნალობის გზა და შეიმუშავა "ახალი დამრტყმელი მოლეკულა", რომელსაც შეუძლია მიმართული იყოს ამ სამიზნისკენ.

სისტემას ასევე შეუძლია პაციენტის გადარჩენის პროგნოზირება, ბრიტანეთის კოლუმბიის უნივერსიტეტის მეცნიერთა გამოგონება 80 პროცენტიანი სიზუსტით მუშაობს.

გამოდის, რომ ხელოვნური ინტელექტი არის ახალი იარაღი სასიკვდილო დაავადებების წინააღმდეგ;

ამ ტექნოლოგიით შესაძლებელია დიდი რაოდენობით მონაცემების ანალიზი, შაბლონებისა და ურთიერთობების იდენტიფიცირება და მკურნალობის შედეგების პროგნოზირება.

Insilico Medicine-ის დამფუძნებელმა და აღმასრულებელმა დირექტორმა ალექს ჟავორონკოვმა განცხადებაში თქვა: „მიუხედავად იმისა, რომ მსოფლიო მოხიბლული იყო გენერაციული AI-ის მიღწევებით ხელოვნებასა და ენაში, ჩვენმა გენერაციულმა AI -ს ალგორითმებმა მიაღწიეს წარმატებას AlphaFold-დან მიღებული სტრუქტურის მქონე ძლიერი სამიზნე-ინჰიბიტორების შემუშავებაში“.

ჯგუფმა გამოიყენა AlphaFold, ხელოვნური ინტელექტის (AI) დაფუძნებული ცილის სტრუქტურის მონაცემთა ბაზა, რათა შეემუშავებინა და შეექმნა პოტენციური პრეპარატი ჰეპატოცელულარული კარცინომას (HCC) სამკურნალოდ, რომელიც ითვლება ღვიძლის პირველადი კიბოს ყველაზე გავრცელებულ ტიპად.

ეს მიღწევა განხორციელდა მიზნობრივი შერჩევიდან სულ რაღაც 30 დღეში და მხოლოდ შვიდი ნაერთის სინთეზის შემდეგ.

AI-ზე დაფუძნებული ნაერთების გენერირების მეორე რაუნდში, მკვლევარებმა აღმოაჩინეს უფრო ძლიერი დარტყმის მოლეკულა, თუმცა ნებისმიერ პოტენციურ წამალს ჯერ კიდევ სჭირდება კლინიკური კვლევების გავლა.

ფენგ რენმა, Insilico Medicine-ის მთავარმა მეცნიერმა და აღმასრულებელმა დირექტორმა, თქვა: „AlphaFold-მა აღმოაჩინა ახალი სამეცნიერო საფუძვლები, ადამიანის ორგანიზმში ყველა ცილის სტრუქტურის პროგნოზირებისთვის.

AI-მ ასევე განსაზღვრა თითოეული პაციენტისთვის უნიკალური მახასიათებლები, პროგნოზირებდა ექვსთვიან, 36-თვიან და 60-თვიან გადარჩენის შესაძლებლობებს 80 პროცენტზე მეტი სიზუსტით.