В области медицины искусственный интеллект добился значительного прогресса в диагностике, разработке лекарств, персонализации лечения и редактировании генов. Эффективность фармацевтики и биотехнологий значительно повысилась благодаря достижениям машинного обучения. В этой статье представлены четыре основных направления применения искусственного интеллекта в медицине на сегодняшний день:
1. Диагностика
В области медицины точная диагностика заболеваний - это сложный и трудоемкий процесс, требующий многолетнего медицинского образования. Спрос на экспертные заключения часто превышает предложение, что приводит к задержкам в проведении жизненно важной диагностики и оказывает давление на врачей.
Последние достижения в области машинного обучения, в частности алгоритмы глубокого обучения, позволили добиться значительного прогресса в автоматизации процесса диагностики. Это привело к удешевлению и повышению доступности диагностики для пациентов.
Алгоритмы машинного обучения могут выявлять закономерности подобно тому, как это делают врачи, но для их обучения требуется значительное количество оцифрованных примеров. Это делает их особенно эффективными в тех областях, где диагностическая информация уже оцифрована. Учебники не могут быть прочитаны машинами, и для обучения им требуется большое количество конкретных примеров, многие тысячи.
Применение машинного обучения в медицине позволило автоматизировать диагностику заболеваний с использованием цифровых данных, таких как:
- компьютерная томография для выявления рака легких или инсульта;
- электрокардиограмма и МРТ сердца для оценки риска внезапной сердечной смерти или других сердечных заболеваний;
- изображения кожи для классификации кожных поражений;
- изображения глаз для выявления признаков диабетической ретинопатии.
В тех случаях, когда имеются хорошие данные, алгоритмы машинного обучения становятся почти столь же искусными в диагностике, как и медицинские эксперты. Разница в том, что алгоритмы могут делать выводы за считанные секунды и могут быть недорого воспроизведены по всему миру. Это означает, что высококачественные услуги радиологической диагностики вскоре могут стать доступными для всех за небольшую часть стоимости.
Область машинного обучения в диагностике все еще находится на ранней стадии, и на горизонте маячат более сложные системы. Будущие достижения будут связаны с объединением данных из различных источников (таких как КТ, МРТ, геномика, протеомика, данные пациентов и рукописные файлы) для более точной оценки заболевания и его прогрессирования.
ИИ вряд ли полностью заменит врачей в ближайшем будущем. Вместо этого системы ИИ будут использоваться для привлечения внимания медицинских экспертов к потенциально злокачественным образованиям или опасным сердечным ритмам. Это позволит врачам сосредоточиться на интерпретации сигналов и принятии обоснованных решений.
2. ИИ значительно ускоряет разработку новых лекарств
Разработка лекарственных препаратов - печально известный дорогостоящий процесс, но машинное обучение способно упорядочить многие аналитические процессы. Благодаря этому ИИ может сэкономить годы работы и сотни миллионов долларов инвестиций.
Машинное обучение уже успешно применяется на четырех основных этапах разработки лекарств, включая:
Этап 1: определение целей
Этап 2: выявление кандидатов в лекарственные препараты
Этап 3: ускорение клинических испытаний
Этап 4: Поиск биомаркеров для диагностики
Первый этап разработки лекарственных препаратов включает в себя определение подходящих мишеней для вмешательства в болезнь. Это включает в себя понимание биологических путей болезни и механизмов сопротивления, а затем определение жизнеспособных белков-мишеней. Несмотря на то, что такие передовые методы, как скрининг с помощью shRNA и глубокое секвенирование, увеличивают объем данных, доступных для выявления целевых путей, интеграция и поиск закономерностей в больших и разнообразных источниках данных по-прежнему затруднены при использовании традиционных методов.
Алгоритмы машинного обучения являются эффективным инструментом, который может анализировать все доступные данные и даже научиться автоматически определять жизнеспособные белки-мишени в процессе разработки лекарств.
Второй этап. После идентификации потенциальных мишеней при разработке лекарственных препаратов последующим этапом является поиск соединений, эффективно взаимодействующих с молекулами-мишенями. Для этого проводится скрининг многочисленных соединений, от тысяч до миллионов, на предмет их сродства к мишени и потенциальных побочных эффектов вне мишени. Возможные варианты соединений включают природные, синтетические или биоинженерные альтернативы.
Однако современное программное обеспечение, используемое для поиска кандидатов в лекарственные препараты, недостаточно точно и часто дает ложные срабатывания, что приводит к длительным срокам выявления ведущих кандидатов.
Алгоритмы машинного обучения предлагают оптимизированный подход, предсказывая молекулярную пригодность соединения путем определения структурных отпечатков и молекулярных дескрипторов. Эти алгоритмы быстро фильтруют множество потенциальных молекул, выбирая лучшие варианты с минимальными побочными эффектами, тем самым сокращая значительное время в процессе разработки лекарств.
Третий этап. Клинические испытания могут быть длительными и дорогостоящими, если выбраны неподходящие кандидаты. Однако машинное обучение может смягчить эту проблему, выявляя подходящих кандидатов и обеспечивая правильное распределение участников испытаний. С помощью алгоритмов можно выявить закономерности, позволяющие отличить хороших кандидатов от плохих, и служить системой раннего предупреждения о неэффективных испытаниях, что потенциально позволит сэкономить затраты на разработку.
Четвёртый этап. Точная диагностика заболевания имеет решающее значение для лечения, но традиционные методы, такие как секвенирование всего генома, могут быть дорогими и требуют специальных знаний и оборудования. С другой стороны, биомаркеры - это специфические молекулы, обнаруженные в биологических жидкостях, которые обеспечивают уверенность в диагностике заболевания, делая этот процесс более доступным и надежным. Они также могут помочь отследить развитие болезни и эффективность лечения. Однако обнаружение подходящих биомаркеров часто является трудоемким и дорогостоящим процессом. Автоматизируя классификацию молекул-кандидатов, алгоритмы машинного обучения могут ускорить выявление диагностических, рисковых, прогностических и предсказательных биомаркеров, позволяя врачам сосредоточиться на анализе лучших перспектив.
3. Персонализированное лечение
Персонализированное лечение имеет большой потенциал для увеличения продолжительности жизни пациентов, однако выявление факторов, влияющих на эффективность лечения каждого пациента, может оказаться сложной задачей. Машинное обучение может автоматизировать статистический анализ, необходимый для определения того, какие характеристики пациента могут указывать на определенный ответ на лечение. Путем перекрестного анализа похожих пациентов и сравнения их лечения и результатов, алгоритм может предсказать вероятный ответ пациента на конкретное лечение. Такие прогнозы облегчают врачам разработку персонализированных планов лечения, учитывающих потребности каждого пациента.
4. Улучшает редактирование генов
Система редактирования генов CRISPR-Cas9, использующая кластерные регулярно интерферирующие короткие палиндромные повторы (CRISPR), является экономически эффективным и точным методом редактирования ДНК. Однако направляющие РНК (sgRNA) могут нацеливаться на различные участки ДНК, что потенциально может вызвать непреднамеренные побочные эффекты, например, внецелевое воздействие. Выбор направляющей РНК с наименьшим риском побочных эффектов является серьезным препятствием для применения этого метода.
Машинное обучение показало перспективность в предсказании взаимодействий между направляющей и мишенью и внецелевых эффектов, предлагая более быстрый и эффективный подход к разработке направляющих РНК для редактирования любого участка ДНК человека.
Резюме
Искусственный интеллект (ИИ) уже помогает нам в эффективной диагностике заболеваний, разработке лекарств, персонализации лечения и редактировании генов. Однако это только начало. Продолжая оцифровывать и объединять медицинские данные, мы можем использовать ИИ для выявления ценных закономерностей, которые позволят нам принимать точные и экономически эффективные решения в сложных аналитических процессах.
