Mesterséges intelligencia áttörést hozhat az Alzheimer-kór ellen?

 

Nagy áttörést hozhat az orvoslásban ez az új technológia. Az Alzheimer-kór tanulmányozásával foglalkozó kutatók mesterséges intelligenciával működő adatbázisokat használnak, hogy felgyorsítsák a gyógyszerfejlesztés folyamatát. Ezen technológiák használatával az Oxford Drug Discovery Institute tudósai közel tízszeresére növelték a folyóiratok és adatbázisok elemzésének sebességét, így megkönnyítve azt a folyamatot, amivel rangsorolják, mely géneket vagy fehérjéket kell kiválasztani egy potenciális Alzheimer-gyógyszer előállításához szükséges további munkához.

A vizsgálat

Emma Mead, az Oxford Drug Discovery Institute tudományos főmunkatársa azt nyilatkozta, hogy egy genomszintű asszociációs vizsgálatból 54, az immunrendszerhez kapcsolódó gént választottak ki, amiket egy potenciális gyógyszerrel befolyásolni kívánhatnak. Ezeket laboratóriumban fogják átvizsgálni. Ez nem egyszerű feladat, mivel nagyon sok gén növelheti a betegség kialakulásának kockázatát.

A Google által népszerűsített adatbázis-technológia, a tudásgráf használata azonban nagyban megkönnyíti a kutatók munkáját. Segítségével gyorsabban megfejthetik a célpontok tulajdonságait hatalmas mennyiségű forrásból – Az Egyesült Államok Nemzeti Orvostudományi Könyvtárának PubMed adatbázisától kezdve különböző tudományos folyóiratokig, illetve saját adatkészletekig.

Az információ kezelése

A tudásgráf nem egy újfajta technológiai vívmány, hanem inkább az információ tárolásának egy újfajta megközelítése. Az információt entitásokként (csomópontokként) és kapcsolatokként (élekként) ábrázolja. Úgy tárolja és rendszerezi az információkat, hogy a számítógép megértse az adatok szemantikai jelentését és összefüggését. Az utóbbi években leginkább olyan iparágakban használták, mint a digitális kereskedelem, hogy személyre szabott ajánlásokat nyújtsanak az online vásárlóknak. Radu Miclaus, a Gartner piackutató és informatikai analitikusa szerint különösen az egészségügyi és élettudományi szervezetek profitálhatnak abból, ha a hagyományos relációs adatbázisok helyett térképszerű kapcsolatokba rendezik az eltérő adatforrásokat. A tudásgráf segítségével nyomon követhetik, hol találták az információt az adott génről vagy fehérjéről, beleértve azt a cikket is, amely egy adott biológiai kapcsolatra hivatkozik.

Az Oxford Drug Discovery Institute biológusai a Graphwise-szal együttműködve alakították ki nagyszabású tudásgráfukat, így lecsökkentve néhány hétről néhány napra az 54 gén értékeléséhez szükséges időt. A program abban is segítségükre van, hogy azonosítsák a génekhez köthető biomarkereket. A kiválasztott génekkel folytatott kísérletek még hátra vannak. Ezek közé tartozik többek között, hogy megerősítsék, a célpontok valóban olyan változásokat hozhatnak létre az agysejtekben, amik hozzájárulhatnak a betegség kialakulásához, valamint, hogy egyáltalán „gyógyszerezhetők-e” ezek.

Pozitív kilátás

Az elmúlt években történő felvirágzás az adatok, köztük az orvosi biológiai adatok, könnyűszerrel történő elérhetőségének tekintetében nagy áldás volt a kutatók számára. A nagymennyiségű információ kezelésében az olyan eszközök, mint a mesterséges intelligencia és a tudásgráfok megadták a kellő lökést, hogy a kutatók egyre gyorsabban juthassanak eredményekhez. Az ilyen esetek tökéletesen megmutatják, hogy ugyan mostanában sokat hallani a mesterséges intelligencia negatív hatásairól, mindig is igaz lesz, hogy ha megfelelően és kellő felelősséggel alkalmazzák az adott technológiát, akkor segítőtársunk válhat belőle, mintsem inkább felettesünk.

Forrás: https://www.wsj.com/articles/ai-powered-databases-boost-the-alzheimers-drug-discovery-process-b9b75180