Współpraca naukowców z Uniwersytetu Cambridge i modelu językowego GPT-4 doprowadziła do odkrycia potencjalnych kombinacji popularnych leków, które mogą skutecznie zwalczać raka piersi
Naukowcy z Uniwersytetu Cambridge, we współpracy z modelem językowym GPT-4, zidentyfikowali kombinacje powszechnie stosowanych leków, które mogą być skuteczne w leczeniu raka piersi.
Badanie, opublikowane w czasopiśmie Journal of the Royal Society Interface, przedstawia nowatorskie podejście do odkrywania leków z wykorzystaniem sztucznej inteligencji.
Nowe zastosowania znanych leków
Zespół badawczy, kierowany przez profesora Rossa Kinga z Wydziału Inżynierii Chemicznej i Biotechnologii Uniwersytetu Cambridge, wykorzystał GPT-4 do analizy ogromnych zbiorów literatury naukowej w celu identyfikacji potencjalnych nowych terapii przeciwnowotworowych. Model został poinstruowany, aby unikać standardowych leków przeciwnowotworowych, identyfikować leki atakujące komórki nowotworowe bez szkody dla zdrowych komórek oraz priorytetowo traktować leki przystępne cenowo i zatwierdzone przez organy regulacyjne.
W pierwszym etapie badań laboratoryjnych trzy z dwunastu kombinacji leków zaproponowanych przez GPT-4 wykazały lepszą skuteczność niż obecnie stosowane leki na raka piersi. Następnie model, ucząc się na podstawie tych wyników, zaproponował kolejne cztery kombinacje, z których trzy również wykazały obiecujące rezultaty.
Współpraca człowieka z AI
Badanie to stanowi jeden z pierwszych przypadków zastosowania w badaniach naukowych systemu zamkniętej pętli, w którym wyniki eksperymentalne kierują modelem językowym, a jego odpowiedzi – interpretowane przez naukowców – prowadzą do dalszych eksperymentów.
Naukowcy podkreślają, że narzędzia takie jak GPT-4 nie zastępują naukowców, lecz mogą pełnić rolę nadzorowanych przez człowieka „badaczy”, zdolnych do inicjowania, adaptacji i przyspieszania odkryć w dziedzinach takich jak badania nad rakiem.
„Nadzorowane modele językowe oferują skalowalną, kreatywną metodę eksploracji naukowej i mogą pomóc nam, jako naukowcom, w odkrywaniu nowych ścieżek, o których wcześniej nie myśleliśmy” – powiedział profesor Ross King.
Halucynacje jako źródło innowacji
Modele językowe, takie jak GPT-4, czasem generują wyniki, które nie są prawdziwe. Zjawisko to znane jest jako halucynacje. Jednak w badaniach naukowych halucynacje mogą czasami być korzystne, jeśli prowadzą do nowych pomysłów wartych przetestowania.
„To nie jest automatyzacja zastępująca naukowców, ale nowy rodzaj współpracy” – powiedział współautor badania, dr Hector Zenil z King’s College London. „Prowadzony przez ekspertów i sprzężony z informacją zwrotną z eksperymentów, AI działał jak partner badawczy – szybko poruszając się po ogromnej liczbie hipotez i proponując pomysły, do których ludzie sami by dochodzili znacznie dłużej.”
Obiecujące kombinacje leków
Wśród zidentyfikowanych kombinacji leków wyróżnia się simwastatyna (powszechnie stosowana w celu obniżenia poziomu cholesterolu) oraz disulfiram (stosowany w leczeniu uzależnienia od alkoholu). Chociaż leki te nie są tradycyjnie kojarzone z leczeniem raka, mogą stanowić potencjalne terapie przeciwnowotworowe, choć najpierw muszą przejść szeroko zakrojone badania kliniczne.
„To badanie pokazuje, jak AI może być bezpośrednio wpleciona w iteracyjny proces odkryć naukowych, umożliwiając adaptacyjne, oparte na danych generowanie hipotez i ich weryfikację w czasie rzeczywistym” – powiedział Zenil.
„Zdolność nadzorowanych modeli językowych do proponowania hipotez w różnych dyscyplinach, uwzględniania wcześniejszych wyników i współpracy wyznacza nowe pole w badaniach naukowych” – powiedział King. „Naukowiec AI nie jest już metaforą bez eksperymentalnej walidacji: może teraz być współpracownikiem w procesie naukowym.”