Sztuczna inteligencja pomoże w ograniczeniu interakcji lekowych?

27 Lipca 2018, 9:11 ezdrowie e-zdrowie informatyzacja

Rewolucja dzieje się na naszych oczach. Naukowcy z Uniwersytetu w Stanford opracowali model - Decagon, który za pomocą sztucznej inteligencji (AI) pomoże przewidywać i eliminować efekty uboczne wynikające z interakcji lekowych. Swoje odkrycie zaprezentowali w połowie lipca podczas dorocznej konferencji Międzynarodowego Towarzystwa Biologii Obliczeniowej w Chicago.

 Autorami rozwiązania, pozwalającego na łatwe śledzenie potencjalnych skutków ubocznych przyjmowania leków, jest zespół informatyków - dr hab. Marinka Zitnik, prof. nadzw. Jure Leskovec oraz magistrantka Monica Agrawal. Opracowany przez nich system Decagon oparto o sztuczną inteligencję wzorowaną na pracy mózgu, którą poddano procesowi głębokiego uczenia. Tworząc rozwiązanie naukowcy zbudowali sieć złożoną z 19 tys. białek znajdujących się z ludzkim organizmie i nałożyli na nią wpływ poszczególnych molekuł - pozwoliło to na uwzględnienie blisko 4 mln powiązań pomiędzy lekami a białkami, a także zaprojektowanie wzorca działań ubocznych w zależności od wpływu leków na konkretne białka. Finalnie – tak zbudowany system - jest w stanie analizować dane i wyciągać z nich abstrakcyjne (czasem wręcz sprzeczne z intuicją) wzorce postępowania.

W trakcie prowadzonych analiz przewidywania systemu Decagon – nawet te, które wydawały się niekoniecznie rzeczywiste, udało się potwierdzić w pojedynczych opisach przypadków klinicznych. Tak było m.in. w przypadku połączenia atorwastatyny (stosowanej w normowaniu stężenia lipidów we krwi) oraz amlodypiny (stosowane w nadciśnieniu tętniczym) – w przypadku połączenia których Decagon wskazał ryzyko wystąpienia stanów zapalnych mięśni. Naukowcom z Doliny Krzemowej udało się potwierdzić, że takie połączenie rzeczywiście może doprowadzić do tego typu reakcji, czego potwierdzeniem był raport kliniczny z 2017 roku, w którym wskazano u pacjenta przyjmującego obie molekuły pojawienie się stanu zapalnego mięśni.

Co ciekawe spośród 10 innych efektów ubocznych farmakoterapii przewidzianych przez sztuczną inteligencję, a nieistniejących w danych pierwotnych, aż w pięciu przypadkach udało się potwierdzić ich wystąpienie w opisach klinicznych przypadków znalezionych w literaturze medycznej. Zdaniem naukowców potwierdza to dodatkowo wiarygodność przewidywań wskazywanych przez Decagon.

Przyjazne dla lekarza i farmaceuty narzędzie w farmakoterapii

W ocenie prof. Leskovec’a, który jest również członkiem Stanford Bio-X a także współpracuje z medycznym funduszem Chan Zuckerberg Biohub, zaskakującym było, że sieć interakcji białkowych jest w stanie tak wiele ‘powiedzieć’ o ewentualnych efektach ubocznych produktów leczniczych.

Obecnie Decagon pozwala jedynie ustalić ewentualne działania niepożądane związane ze stosowaniem dwóch molekuł, ale jak zapowiadają jego twórcy– w przyszłości chcą rozwinąć jego możliwości o bardziej złożone schematy terapeutyczne. Docelowo rozwiązanie ma stanowić przyjazne dla użytkownika– lekarza bądź farmaceuty- narzędzie podpowiadające, w jaki sposób modyfikować zalecaną farmakoterapię by unikać działań niepożądanych.

Najnowsze dane CDC (Centers for Disease Control and Prevention) wskazują, że tylko w ubiegłym miesiącu aż 23 proc. mieszkańców USA przyjmowało dwa lub więcej leków Rx, co więcej w przypadku aż 39 proc. proc. osób po 65 roku życia liczba przepisanych im preparatów na receptę przekroczyła 5 i więcej różnych molekuł.

 AM

 Polecamy również:

Dziękujemy! Twój komentarz został pomyślnie dodany i oczekuje na moderację.

Dodaj komentarz