פייסבוק פיתחה מודל AI לניבוי תגובה טיפולית לשילובי תרופות

פייסבוק פיתחה מודל AI לניבוי תגובה טיפולית לשילובי תרופות

בשישי האחרון פרסמה פייסבוק כי פיתחה מודל AI המאפשר לנבא כיצד יגיבו תאים לשילובי תרופות. המודל יאפשר מיקוד יעיל בביצוע ניסויים לבדיקת יעילות השילובים במחלות קשות. המודל שפותח בשיתוף מכון המחקר הגרמני Helmholtz Zentrum München פורסם גם כמאמר ללא בקרת עמיתים ב-biorxiv. החברה הודיעה כי הוא יוגש לפרסום בירחון מדעי.

פייסבוק רפואה ו-AI

בפייסבוק מתעסקים בעולמות הרפואה מזה שנים, עם שירותים שונים שניסו לפתח לצורכי רפואה באופן ספציפי. בנוסף, פייסבוק היא המארחת הגדולה בעולם כיום של קהילות חולים – רובן סגורות. שיח בריאותי בפלטפורמה הוא עניין משמעותית וער. השיח בעייתי לפעמים, אך התועלתת מקהילות התמיכה גדולה. זה מתרחש בשל היכולת להתחבר לאנשים דומים, בין אם על רקע תחלואה דומה או על רקע מקצועי רפואי. לאורך השנים כתבתי כאן בבלוג מספר פעמים על הנסיונות וההשלכות הבריאותיות של פייסבוק.

לוגו פייסבוק AI על שלט
פייסובק AI

במקביל בשנים האחרונות פייסבוק גם מעמיקה את היכולות והמחקר באינטליגנציה מלאכותית (AI) והשימושים השונים שלה. לטענת פייסבוק הם מבקשים להגיע לאינטליגנציה מלאכותית ברמה אנושית. כמובן שזה לא רק לטובת האנושות. אך נראה שהיכולת של פייסבוק להשקיע משאבים כה רבים מקדם את המחקר. כמו כן נראה שבמרבית המקרים הדברים נעשים באופן פתוח המעודד קידמה.

ניבוי תגובה תרופתית

מודלים המנבאים תוצאות תרופתיות על תאים ומסייעים לפיתוח תרופות הוא אחד הנושאים החמים ביותר בתעשיית המחקר הרפואית כיום. ישנן חברות תרופות שמשקיעות הון משמעותי בניסיון לנצל אינטליגנציה מלאכותית לשיפור תהליך פיתוח התרופות. עיקר המאמץ הוא בשיפור משמעותי של אחוזי ההצלחה במחקר ופיתוח שעד היום עומד על מספרים קטנים מאוד – באיזור 1% מכלל המולקולות שנכנסות לפיתוח שממש מגיע לשוק. כמו כן החברות מחפשות דרך לתכנן מולקולות של תרופות כך שיהיו ייעודיות למטרתן באופן נכון ומהיר יותר.

אחת הדוגמאות המעניינות שאני עוקב אחריהן בתחום היא חברת Insilico Medicine שהצליחה לשבור שיא ולמצוא מולקולה לטיפול ב- Pulmonary Fibrosis ב-18 חודשים מרגע התחלת החיפוש ועד הגעה לייצור ראשוני של המולקולה. מדובר בהורדה משמעותית לכחצי מהזמן שזה היה לוקח פעם.

שימוש ב-AI אינו חייב להתמקד רק בחיפוש תרופות חדשות אלא גם בשימוש מחודש בתרופות קיימות. זהו תחום משמעותי ביותר, שכן יש דיי הרבה מולקולות ידועות כיום בשוק ולחלקן עשויות לטפל במחלות אחרות, שטרם נחקרו עבורן.

ציטוט על פריצת הדרך של מודל ה-AI של פייסבוק
ציטוט על משמעות פריצת הדרך מתוך הבלוג של פייסבוק AI

ראינו זאת גם השנה. תרופות רבות, שלא נועדו במקור לטיפול במחלת הקורונה נחקרו ונמצאו אפקטיביות לטיפול בקורורנה. בנוסף, ראינו כיצד מודלים ממוחשבים לניבוי שימשו לאבחון וניהול הטיפול במחלה, ואף לייצור חיסונים בזמן שיא. הרבה ממה שפעם נראה תיאוריה ועתידנות הופך למצאות בשטח. לא ללא בעיות, אבל בהחלט שינוי דרמטי בהרבה מאוד אספקטים. יונתן אדירי, מנכ"ל ומייסד Healthy.io ציין זאת: פעם ראשונה שהאנושות הציבה תגובה מעריכית לתחלואה מעריכית.

אז מה פייסבוק עשו

לפני שנתחיל את החלק הזה, חשוב לזכור שאני לא מדען, ובטח לא מדען נתונים ואני מסביר הכי טוב שביכולתי. אם זה לא מדויק – אנא פנו אלי ותאירו את עיני לטעויות.

על פי ההסבר בבלוג של פייסבוק, המודל מאפשר לבדוק את ההשפעה של תרופות ושילובים על ה-RNA והשינויים בו. באמצעות זה הוא מאפשר לייצר ניבוי אודות האפקטיביות של שילובים שלא נבדקו מתוך המידע כולל תזמון ומינון. בנוסף גם את היעילות של התערבויות נוספות ברמה הגנטית ניתן יהיה לנבא. יכולת ניבוי השילובים כמו גם למידה עצמאית של המודל אלו החידושים המשמעותיים במודל החדש. המודל שנקרא: Compositional Perturbation Autoencoder (CPA).

הנתונים עליהם מתבסס המודל נובעים מהיכולת וכמות הדאטה האדירה שמפורסמת מטכנולוגיה של מיפוי RNA של תאים בודדים, המייצר כמות אדירה של נתונים, ומאפשר גם לבדוק תגובות לשינויים של התא על התפקודים שלו (למשל מה תרופה עושה לתא) – המות העצומה יכולה להגיע ל-20 אלף רשומות לתא. הנתונים הללו יכולת משמשים כבר היום לניסוי לבחון מה תהיה ההשפעה של תרופות.

הבעיה עד כה היתה שמודלים ממוחשבים צריכים מסדי נתונים מתוייגים על מה ללמוד. כלומר מודלים בהם המידע צריך להיות במידה מסוימת מפוענח ומתויג על מנת שהמחשב יוכל לדעת שמשהו גורם למשהו ואומר משהו. המודל הנוכחי לומד באופן לא מפוקח את הנתונים. המודל גם בודק כך שילובים שלא נבדקו מראש. זה נותן יתרון אדיר במהירות וביכולת להשמיש נתונים לא מתויגים ולהאיץ את הלמידה. לא אכנס להסבר הטכני כי תכל'ס לא בטוח שאני מבין אותו. אך להבנתי יש שלושה מודלים שרצים אחד על גבי השני (וזה הפטנט הגדול של פייסבוק פה) שמתייגים את המידע ומפענחים חזרה. באמצעות מנכנון זה הם יודעים לעשות בקרה אוטומטית שההבנה והתיוג נכונים למהות הצורך

כך מסבירים בבלוג את מה שהם מסוגלים כעת לעשות – ואהבתי את ההפשטה אז אסביר כך. חשבו על התא כמודל שמתלבש במספר בגדים ומדגמן לוקים שונים של שילובים – נגיד חולצה, מכנס, כובע ומשקפי שמש – ויש לנו תמונות כיצד המודל נראה במגוון מסוים של שילובים. המודל לומד כל שילוב, אך יודע לבודד את ההשפעה של כל בגד ואז להביא "לוקים חדשים" שלא נבדקו וכיצד ניראה בהם באופן הטוב ביותר. זוהי יכולת סופר מורכבת כשמדברים על תאים ותרופות אבל זה בדיוק מה שמאפשר ניבוי עם שילוב של תרופות יתן את האפקט הרצוי.

וזה לא עניין של מה בכך, בפייסבוק מדברים על כך שבעבר על מנת להבין את ההשפעה של 100 תרופות על התאים מייצר בין 5,000 ל-19 מיליארד אפשרויות, וכמובן כדי לצמצם ולבדוק היה לוקח שנים לבדוק, כעת ניתן יהיה לנבא באמצעות המודל את השילובים בעלי הסבירות הגבוהה ביותר בתוך שעתיים! זה לא נורמלי….

גרף המתאר את מספר השילובים האפשריים של תרופות לטיפול במחלה מסוימת והמשמעות של המודל של פייסבוק
מתוך הבלוג של Facebook AI

המשמעות של המודל

המשמעויות של המודל הן מהותיות ומתחברות לנושא של רפואה מותאמת אישית בנפח רחב. זה יעזור בעיקר לאנשים עם מחלות נדירות או במצבים מורכבים שהתרופות המיועדות לטיפול במחלה הפסיקו לעבוד, וצריך לחשוב מחוץ לקופסא, שם המודל הזה יסייע לתת אפשרויות טיפוליות חדשות. היתרון בשימוש מחדש של תרופות הוא שפרופיל הבטיחות ידוע וברור אז הסיכון יותר ברור, וממילא לרוב במחלות קשות החלק השני שעל המאזניים הוא החיים עצמם אז היכולת לשאת סיכונים גבוהה יותר.

זה שינוי משמעותי שקורה בהיום במגוון של דרכים של רפואה בהתאמה אישית ובמציאות טיפולים שמשתמשים בהם מחדש. וגם לחברות ותעשיות שעד היום הציעו פתרונות פחות יעילים זה קפיצת מדרגה ויהיה מעניין לעקוב אחר ההתפתחות של היכולת הזו.

חדשנות פתוחה של ענקיות

אחד הדברים היפים פה הוא העבודה שהחדשנות פתוחה, והמידע נגיש לשימוש, ופייסבוק מזמינה את מי שרוצה לעשות שימוש במודל שלהם. מצד אחד זה מוריד עלויות. מצד שני יוביל את שיפור היכולות שלו כאשר יותר ויותר אנשים יצללו אליו ויעשירו אותו.

מה יצא מזה לפייסבוק, אני בספק אם הם יהפכו להיות שחקן של פיתוח תרופות, אבל מבחינתם זה עוד כלי בינה מלאכותית שפותר שאלות בסיסיות בדרך לאינטליגנציה מלאכותית ברת יכולות אנושיות וזה חשוב להם מאוד.


כתיבת תגובה

האימייל לא יוצג באתר. שדות החובה מסומנים *

אתר זה עושה שימוש באקיזמט למניעת הודעות זבל. לחצו כאן כדי ללמוד איך נתוני התגובה שלכם מעובדים.