koff2_GettyImages_nurseholdingipaddigitalbody Getty Images

Поможет ли искусственный интеллект (ИИ) расшифровать иммунитет человека

НЬЮ-ЙОРК – Недавно на обеде в Нью-Йоркской Академии наук, где я присутствовал, Джеймс П. Эллисон признался пораженной аудитории, что прорывными открытиями в области иммунотерапии рака обязан не изучению самого рака, а своим сопутствующим многолетним фундаментальным исследованиям работы иммунной системы. Через несколько недель Эллисон и его коллега-иммунолог Тасуку Хондзе будут номинированы на получение Нобелевской премии 2018 года в области медицины.

В течение многих лет Эллисон и его коллеги изучали белок, который служит тормозом иммунной системы. Они установили, что его высвобождение может стимулировать иммунную систему к уничтожению опухолей. Независимо от Эллисона, Хондзе со своей командой определили другой белок, с аналогичной функцией. Эти фундаментальные исследования в настоящее время привели к разработке новых и мощных видов иммунотерапии против рака.

Но нам еще многое предстоит изучить. Для некоторых пациентов с определенными видами рака иммунотерапия была революционным лечением: людям, находившимся на грани смерти, она возвращала здоровую жизнь без следов болезни. Однако революция в иммунотерапии все еще находится в зачаточном состоянии. По неясным до сих пор причинам, многие виды рака просто не реагируют на лечение. Ученые все чаще признают истоком проблемы отсутствие понимания того, как именно иммунная система человека борется с болезнью. Лично я убедился в этом в ходе десятилетий работы по поиску вакцины против ВИЧ/СПИДа – цели, которая до сих пор не достигнута.

Вот почему я верю, что следующим прорывом в фундаментальных исследованиях будет расшифровка того, как иммунная система человека предотвращает и контролирует болезни. Искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение станут ключами к решению этой задачи, трансформируя будущее здоровья человека так же, как они сейчас меняют другие аспекты нашей жизни.

Иммунная система – сложная сеть клеток, тканей и органов – является основным механизмом человеческого организма для сохранения здоровья. Расшифровка должна быть центральным элементом наших усилий по пониманию и борьбе с неинфекционными болезнями, такими как рак, диабет и болезнь Альцгеймера, или с инфекционными – такими как туберкулез, малярия и Эбола.

За прошедшее столетие мы научились создавать некоторые аспекты собственного иммунитета с помощью вакцин. Но мы зашли в критический тупик. Угрозы, с которыми сталкиваемся сейчас, гораздо более коварны и сложны, и каждый год миллионы людей, особенно пожилые, совсем юные и жители стран с низким и средним уровнем дохода, страдают и умирают от болезней, которые должны быть побеждены.

Subscribe to PS Digital
PS_Digital_1333x1000_Intro-Offer1

Subscribe to PS Digital

Access every new PS commentary, our entire On Point suite of subscriber-exclusive content – including Longer Reads, Insider Interviews, Big Picture/Big Question, and Say More – and the full PS archive.

Subscribe Now

Такое положение дел нужно менять. Используя всю силу своей иммунной системы, мы могли бы найти новые способы борьбы с повсеместно распространенными заболеваниями. Нам нужны новые и творческие подходы к решению этой задачи в рамках различных дисциплин – скоординированные усилия в рамках «Проекта генома человека». Хорошая новость заключается в том, что такое исследование теперь возможно. Последние технологические достижения в биомедицине, инженерии и, самое главное, ИИ и машинном обучении дали нам инструменты, необходимые для начала этой амбициозной работы.

Такого инструментария требуют огромные размеры и сложность иммунной системы человека. Она в миллиарды раз больше человеческого генома, и обработка такого громадного количества информации требует колоссальных научно-технических возможностей и мощнейших суперкомпьютеров. В серьезных изменениях нуждается также наш подход к клиническим исследованиям.

Традиционно клинические исследования были сосредоточены на охвате тестами как можно большего числа людей, собирая ограниченное количество данных по каждой теме. С помощью замечательных новых инструментов геномики и молекулярной биологии, доступных в настоящее время, исследователи могут собрать миллионы данных об одном человеке. Это приводит нас к новой модели: меньше людей, но гораздо больше данных.

Объединив ИИ и машинное обучение для анализа этих индивидуальных наборов данных, мы сможем лучше понять динамику иммунной системы человека на молекулярном уровне и начать составлять карты ее управляющих правил. В начале работы, которая проводилась в рамках «Проекта вакцин для человека», ученые института Дж. Крейга Вентера, суперкомпьютерного центра Сан-Диего и Университета Британской Колумбии использовали этот подход для выявления базовых биомаркеров у людей, что позволяет предсказывать иммунные реакции на вакцины. Такая деятельность может проложить путь к ускорению разработки новых вакцин и методов лечения иммуно-обусловленных заболеваний.

Исследования, подобные этим, начинают давать беспрецедентный объем данных, которые в конечном итоге позволят создать первый в истории атлас иммунной системы человека. Затем достижения в области мощных суперкомпьютеров могут быть применены к этой базе данных для создания первых моделей иммунной системы на основе ИИ. Эти модели заполнят существующие пробелы в наших знаниях для создания более эффективной иммунотерапии рака, а также диагностики, вакцин и терапии для множества других заболеваний.

Я представляю себе мир, в котором ученые быстро разрабатывают новые способы борьбы с болезнями, где вакцины уже за одну иммунизацию обеспечивают тотальную пожизненную защиту, где иммунотерапия работает для всех видов рака и где болезнь Альцгеймера можно предотвратить. Чтобы сделать такое будущее реальностью, взломав код иммунной системы человека, мы должны обеспечить непрерывность прогресса в ИИ и постоянный приток к нему творческих сил.

https://prosyn.org/i6vW8E6ru