Kalifornijā bāzēta uzņēmums ir panācis zinātnisku pārredzīšanu, izmantojot mākslīgo intelektu (AI), lai izveidotu sistēmu, kas potenciāli varētu ārstēt retas slimības, rediģējot cilvēka gēnus. Profluent Bio, kurš pionierē medicīnas inovācijās, ir izveidojis uzlabotu sistēmu, kas spēj radīt pielāgotas zāles dažādām retām medicīniskām slimībām. Uzņēmums apgalvo, ka viņu revolucionārais piegājien šajā ietver molekulu radīšanu, kas nav dabā sastopama.
Sistēma tika plaši pārbaudīta uz cilvēka šūnām, sniedzot augstu veiksmes līmeni. To darbināja AI, kas bija apmācīts ar milzīgu datubāzi, kas satur vairāk nekā 5,1 miljonus olbaltumvielas, kas ir saistītas ar CRISPR (Cas) sistēmām, rīku, kas paredzēts genomu rediģēšanai, modificējot DNS virknes.
Profluent Bio izpilddirektors Ali Madani uzsver, ka bioloģiskas sistēmas izveide, izmantojot AI, ir būtisks zinātniskais sasniegums, jo tas radītu molekulas, kas pārsniedz dabas iespējas. Šī inovācija ir pretrunā ar iepriekšējām gēnu rediģēšanas tehnikām, piemēram, CRISPR, kas jau ir ieguvis Nobela prēmiju un pierādījis efektivitāti mainot ģenes, kas ir atbildīgas par iedzimtām slimībām, piemēram, sārpu šūnu anēmiju un noteiktiem redzes traucējumiem.
Business Operations izpilddirektore Hilary Eaton uzsvēra, ka pirmās ar CRISPR balstītās ārstēšanas ģenētiskajām slimībām jau maina pacientu dzīves. Tomēr ir ļoti svarīgs nepieciešamības paātrināt šīs tehnoloģijas attīstību tūkstošiem citu neārstējamu slimību.
Sekojot līdzīgam piegājienam, kas tika izmantots, lai apmācītu modeļus, piemēram, “Chat GPT”, izmantojot interneta datus, Madani komanda aicināja lielas valodas modeļus (LLM), izmantojot plašas genētiskas datu un bioloģiskā konteksta. Šī pūle tiecas pāriet no bioloģijas, kas ir ierobežota ar dabiskajām iespējām, uz AI izmantošanu, lai precīzi izveidotu jaunus medikamentus.
Madani izteica cerību, ka ar AI radītās molekulas uzlabos gēnu rediģēšanas tehnoloģijas tālāk. Šobrīd fokuss ir uz sadarbību ar galvenajām pētniecības iestādēm un zāļu izstrādātājiem, lai izmantotu savu OpenCRISPR gēnu redaktoru kā rīku inovatīvu un cerību pilnu zāļu radīšanai.
Profluent Bio paredz, ka AI darbosies kā tulks, lai dekodētu dzīves valodu un mērķē komerciālu savu inovatīvo terapeitisko sistēmu.
Galvenie jautājumi un atbildes:
1. Ko Profluent Bio sasniedz ar AI retās slimību ārstēšanā?
Profluent Bio ir izmantojis AI, lai izveidotu sistēmu, kas spēj izveidot pielāgotas zāles retām slimībām, rediģējot cilvēka ģenes. Viņi ir progresējuši, radot molekulas, kas nav dabā, lai uzlabotu gēnu rediģēšanu.
2. Kā darbojas AI sistēma?
AI sistēma tika apmācīta ar lielu datubāzi, kas satur vairāk nekā 5,1 miljonu olbaltumvielu. Tā palīdz radīt jaunas molekulas, kas var tikt izmantotas kopā ar rīkiem, piemēram, CRISPR, lai rediģētu genomus.
3. Kas padara AI radītās molekulas potenciāli labākas par pašreizējām CRISPR tehnikām?
AI radītās molekulas var piedāvāt precīzākas un efektīvākas ģenu rediģēšanas iespējas, potenciāli ārstējot plašāku ģenētisko slimību klāstu, ko pašlaik vēl nav risinājušas pašreizējās ģenētiskās rediģēšanas metodes.
Galvenie izaicinājumi un kontroverses:
– Etiskās apsvēršanas: AI izmantošana ģenētiskajā rediģēšanā rada etiskas jautājumus par potenciālajām nenodomātām sekām un cilvēka genētikas izmaiņām.
– Regulatoriskie šķēršļi: AI radītu ārstēšanas atļaušanai ir ievērojami regulatīvie izaicinājumi, jo esošie regulējuma struktūras var nepietiekami risināt šīs jaunās tehnoloģijas.
– Datu privātuma un drošības problēmas: Lai aizsargātu jutīgu informāciju, kas saistīta ar ievērojamām genētiskām bāzēm, ir nepieciešamas stingras datu privātuma un drošības pasākumi.
Priekšrocības un trūkumi:
Priekšrocības:
– Palielināta precizitāte: AI var radīt precīzākus ģenētiskās rediģēšanas rīkus, samazinot nevēlamu efektu risku.
– Personalizēta medicīna: AI var palīdzēt pielāgot ārstēšanu konkrētai indivīdu ģenētiskajai struktūrai, piedāvājot efektīvākas terapijas retām slimībām.
– Ātrums: AI var paātrināt jaunu ārstēšanas metožu attīstību, ātri analizējot lielu daudzumu genētikas datu.
Trūkumi:
– Kompleksitāte un izmaksas: AI vadītu ārstēšanas izstrāde var būt sarežģīta un dārga, potenciāli ierobežojot piekļuvi šādām terapijām.
– Ierobežots saprašana: Ņemot vērā, ka AI var radīt molekulas, kas nepastāv dabā, var būt ierobežota izpratne par ilgtermiņa ietekmēm un drošību.
– Līdztiesības raizes: Pastāv risks, ka šīs attīstītās ārstēšanas varētu būt pieejamas tikai attīstītām valstīm vai tiem, kas pietiekami bagāti.