Како нам вештачка интелигенција помаже у борби са ковидом 19

Истраживачи у здравству, лекари и научници широм света убрзано раде на откривању лекова за ковид 19 – почев од прикупљања података, примене најновијих информација о геному вируса и идентификовању потенцијалних циљева за лечење, за стварање нових кандидата за молекул будућих лекова.

Гошћа Јутарњег програма, Александра Мојсиловић, научница и вођа фондација за вештачку интелигенцију у истраживању компаније ИБМ, ко-директор ИБМ-ове „Науке за друштвено добро“ и њихове научне заједнице, такође је ангажована на овом задатку.

„Вируси су врло лукави. Они уђу у ћелију у људском телу и онда се вежу за протеине које ћелија нормално користи за своје функционисање. Идеја у стварању лека је да се спречи то везивање. Дакле, да бисмо направили лек за ковид 19 ми треба да пронађемо молекул који може да се веже за један од протеина у коронавирусу и да га спречимо да нападне ћелију“, објашњава Мојсиловићева.

Вештачка интелигенција је занимљива алатка која може то да нам омогући, додаје гошћа Јутарњег програма. Као што је познато, вештачка интелигенција већ може да ствара слике, музику, вести. Такав облик ВИ се у науци назива генеративни модел.

„Истраживање у ИБМ-у се фокусира на генеративне моделе који могу да креирају молекуле, пептиде, протеине и на тај начин тренирамо методе, тренирамо алгоритме који науче како молекули изгледају, како функционишу и онда када им се покаже биолошка мета, рецимо, протеин који је део ковида, алгоритми ВИ направе нове молекуле који могу да буду јако добри кандидати за терапију и за нове лекове“, наводи Мојсиловићева.

Да би се тај циљ остварио неопходно је научити вештачку интелигенцију шта је молекул и које су добре особине и карактеристике молекула који су до сада коришћени у производњи лекова. Односно који молекули имају способност да се вежу за протеин болести или вируса, а да нису токсични и да су растворљиви. То су циљеви и када се традиционалним методама производе лекови.

„Значи, ми сада правимо алгоритме који могу много брже и много ефикасније да направе такве кандидате и на неки начин убрзају читав процес који је јако дуготрајан и веома скуп“, додаје гошћа Јутарњег програма.

Највеће ограничење целог овог поступка је у томе цео процес тестирања молекула и клиничког испитивања траје јако дуго, и по неколико година, а ми се сусрећемо са новим епидемијама и болестима које никада нисмо видели и које изазивају велику смртност људи и лекови нам требају, практично, одмах.

„То је највећа препрека и нажалост, ковид и многе друге епидемије које смо видели у последњих неколико година или у последњој деценији, указују на то да ћемо се са тиме сусретати поново. Значи, требају нам методе које могу да убрзају ту реакцију или тај одговор“, наглашава научница из ИБМ-а.

Чињеница је да ће се сви процеси истраживања и развоја науке потпуно променити са новим алаткама које наука и вештачка интелигенција и слични алгоритми могу да понуде.

„Оно што је јако занимљиво је да смо у овој кризи научили, ако ништа друго, да бисмо се изборили са оваквим новим проблемима, то захтева ангажовање пуно различитих људи, различитих струка, пуно заинтересованих страна које треба да раде заједно. Да користе обиље нових података, размену знања невиђено компликованих података, тако да једна свеобухватна сарадња се догађа сада да бисмо сви заједно на известан начин нашли лек и начин да се изборимо са овом кризом“, наглашава на крају гостовања у Јутарњем програму.