W ostatnich latach ludzka pomysłowość i wiedza naukowa pozwoliły na opracowanie zaawansowanych leków, które obiecują ulgę, a choćby wyleczenie milionów ludzi na całym świecie, u których zdiagnozowano i którym postawiono diagnozę nieuleczalnych dotąd form raka.
Historycznie rzecz biorąc, identyfikacja składnika aktywnego dla leków kandydackich jest łatwym procesem. Odkrywanie leków opierało się na starej wiedzy tradycyjnej medycyny ludowej – leków takich jak aspiryna zaczęło się w ten sposób, lub powstały przez szczęśliwy przypadek, jak w przypadku penicyliny, pierwszego zidentyfikowanego antybiotyku, który został odkryty przypadkowo na spleśniałej płytce Petriego w 1928 roku.
Sto lat po przypadkowym spotkaniu Aleksandra Fleminga z Penicillium chrysogenum odkrywanie współczesnych leków to wielki biznes, a duży i stale rozwijający się przemysł farmaceutyczny miliardy dolarów do procesu, często wspieranego przez rządy – jak to było w przypadku pierwszych szczepionek na COVID-19 – ale proces ten jest przez cały czas trudny i obarczony nieefektywnością.
A co jeżeli istnieje lepszy sposób? Z technologią rozwijaną i wykorzystywaną w Obraz AIizraelskiego startupu, możemy być na progu wielkiej zmiany. Imagene i jego założyciel oraz dyrektor generalny Dean Bitan mają nadzieję rozpocząć proces odkrywania leków i znaleźć nowe sposoby, aby pomóc onkologom zapewnić najlepszą możliwą opiekę, wykorzystując możliwości sztucznej inteligencji (AI) dzięki uprzejmości Oracle, aby poradzić sobie z plagą raka.
Bitan jest technologiem od urodzenia, który uzyskał dyplom z informatyki w wieku 15 lat. Jednak dopiero kilka lat później zainteresował się dziedziną badań nad rakiem. Rak to choroba, która w jakiś sposób dotknie życia niemal każdego na planecie w ciągu ich życia, a w przypadku Bitana, niestety stracił bliskiego krewnego.
Siedząc z Computer Weekly na marginesie Oracle Cloud World w Las VegasBitan mówi: „Interesowała mnie technologia i przedsiębiorczość, i to była moja dziedzina. Początkowo nie miałem nic wspólnego z rakiem.
„Ale kiedy już do tego doszło, dowiedziałem się wiele o tej chorobie, o lukach i o tym, co moglibyśmy zrobić lepiej… Nie zawsze jest wystarczająco dużo możliwości, jeżeli chodzi o leki – widzimy wiele typów raka, w przypadku których nie mamy wystarczającej liczby leków do zaoferowania pacjentom.
„Tak więc powstała firma Imagene. Postanowiłem zająć się tą dziedziną i naprawdę chciałem pomagać lekarzom lepiej podejmować decyzje dotyczące diagnostyki i leczenia” – mówi Bitan.
Czy odpowiedzią jest sztuczna inteligencja?
Czy Bitan zawsze miał przeczucie, iż AI może oferować ścieżkę naprzód? Mówi, iż zaczął rozważać możliwość bardzo wcześnie w badaniach, z których wyrósł Imagene.
„Założenie było takie, iż będziemy w stanie wykorzystać technologię w tym obszarze. [But] Jestem inżynierem. A rozmawiając z lekarzami, widzę inne nastawienie”, mówi Bitan.
„To, co zrobiliśmy, to usiedliśmy razem i pomyśleliśmy – wiemy, jakie jest wyzwanie, jak możemy zrobić to lepiej? Niektórzy lekarze mówili mi, zanim założyliśmy firmę, iż mają silne poczucie intuicji, gdy patrzą na obraz biopsji.
„Mówią, iż potrafią identyfikować wzorce, które prawdopodobnie są związane z obecnością biomarkerów wskazujących, czy pacjent zareaguje, czy nie, na konkretny lek. Budują to przez wiele lat praktyki i obserwacji swoich pacjentów, ale to jest coś, co można udoskonalić… Intuicja i AI bardzo dobrze do siebie pasują. Zrozumieliśmy więc, iż spróbujemy sprawdzić, czy możemy odkryć więcej informacji z tych obrazów biopsji”.
Bitan i jego zespół wykorzystali 630 000 zanonimizowanych obrazów biopsji pobranych z różnych nowotworów w różnych miejscach ciała i na tej podstawie opracowali model podstawowy, aby dostarczyć to, co w tej chwili nazywają „inteligencją onkologiczną”.
Ten 1,1 miliarda parametrów modelu bazowego nazywa się CanvOI. W swojej istocie rejestruje on złożone cechy i wzorce na obrazach biopsji, których człowiek mógłby nigdy nie zobaczyć bez pomocy, aby poszerzyć zrozumienie różnych cech patologicznych przez badacza i wyciągnąć z tego nową wiedzę.
Ostatecznym pomysłem jest dostarczenie „solidnego szkieletu danych wizyjnych” do rozwoju dalszych zastosowań w badaniach onkologicznych. Nie musi to dotyczyć tylko identyfikacji nowych leków, może również przewidywać, jak osoby z różnymi biomarkerami mogą na nie reagować, co ostatecznie umożliwi lekarzom pierwszej linii świadczenie spersonalizowanej opieki onkologicznej w oparciu o unikalną fizjologię ich pacjentów.
OCI zasila CanvOI
Model Imagene działa w oparciu o Oracle Cloud Infrastructure (OCI), wykorzystując Infrastruktura OCI AI i OCI Supercluster, które mogą skalować się do dziesiątki tysięcy procesorów graficznych do wnioskowania AIi w niedalekiej przyszłości będzie ich ponad 130 000.
Bitan twierdzi, iż dzięki zastosowaniu możliwości obliczeniowych Oracle i nowego podejścia Imagene do modeli fundamentów patologii cyfrowej, CanvOI osiąga już wiodącą w branży wydajność w różnych zadaniach, choćby przy wykorzystaniu minimalnie oznakowanych danych.
„Oracle jest w wyjątkowej pozycji, aby wspierać firmy AI w tych wyzwaniach. Więc kiedy mówimy o mocy obliczeniowej, fakt, iż mieli tę strategiczną umowę z Nvidią pozwala nam uzyskać większą dostępność GPU. A większa dostępność GPU oznacza większą moc obliczeniową i jest to dla nas lepsze” – mówi.
„Potrzebujemy firm takich jak Oracle, aby towarzyszyły nam w tej długiej podróży, ponieważ wyzwania są realne, a my chcemy kontynuować i pokazać więcej kamieni milowych związanych z tym. Dzięki ChatGPT i LLMs zobaczyliśmy, jak technologia w ciągu niecałych dwóch lat przeszła z poziomu szkoły podstawowej na poziom szkoły średniej, a teraz mówi się o poziomie eksperta doktora. Chcemy zobaczyć podobne rzeczy w świecie onkologii i zrobiliśmy to z obrazami biopsji, ale w miarę postępów będziemy dodawać więcej modeli”.
Szerzej rzecz ujmując, CanvOI stanowi kamień węgielny nowego OISuite firmy, platformy zaprojektowanej w celu wspierania badaczy i programistów diagnostyki oraz umożliwienia im eksploracji odpowiedzi na szeroki zakres pytań potrzebnych do prowadzenia badań. Bitan mówi, iż zmniejsza to potrzebę wiedzy specjalistycznej w zakresie sztucznej inteligencji i pozyskiwania danych, umożliwiając nowe przełomy przy jednoczesnym przestrzeganiu najwyższych możliwych standardów prywatności i bezpieczeństwa danych. W związku z tym, mówi Bitan, wszystkie dane wykorzystywane przez systemy Imagene są z góry anonimizowane.
„Oczywiście” – kontynuuje – „pracujemy w oparciu o najwyższe standardy GDPR, zgodności z HIPAA itd. To oczywiste, ale poza tym pracujemy również nad podejściami zero-trust, uruchamiamy skany podatności, szyfrujemy dane w stanie spoczynku i w ruchu, pomimo faktu, iż są one anonimizowane”.
Cele na przyszłość
Imagene współpracuje już z placówkami medycznymi w wielu krajach, w tym ze światowej sławy amerykańskimi ośrodkami badawczymi, takimi jak Uniwersytet Johnsa Hopkinsa w Baltimore i Uniwersytet Północno-Zachodni w Chicago, a także wiodące ośrodki onkologiczne w Brazylii i Izraelu. Bitan chce pójść dalej, aby włączyć nie tylko akademickie ośrodki medyczne, ale także prywatne i referencyjne laboratoria.
„W dziedzinie badań nad rakiem nie mamy przywileju nie robić tego, co możemy, ponieważ każdy dzień jest ważny” – mówi.
Patrząc dalej w przyszłość, Bitan mówi, iż widzi możliwości zastosowania technologii opracowanej w Imagene również w innych obszarach badań medycznych, takich jak COVID-19 czy HIV/AIDS.
„W miarę postępów będziemy zmierzać w kierunku tych obszarów. Zobaczycie coraz więcej modeli, które agregują różne modalności – więc nie tylko obrazy biopsji, moglibyśmy dodać radiologię, MRI i zdjęcia rentgenowskie. Albo mikrobiomy, a może choćby sekwencjonowanie genomu. Wtedy będziemy w stanie odpowiedzieć na znacznie bardziej złożone pytania związane z różnymi aspektami opieki zdrowotnej” – podsumowuje z nadzieją.
