Harvard przedstawił model AI PDGrapher do poszukiwania terapii chorób Parkinsona i Alzheimera

Harvardzka Szkoła Medyczna przedstawiła sztuczną inteligencję PDGrapher, która może zmienić podejście do terapii ciężkich chorób. System analizuje dane biologiczne i identyfikuje pary gen-lek, które potencjalnie mogą przywrócić normalne funkcjonowanie komórek. AI nie tylko proponuje kombinacje, ale także wyjaśnia mechanizmy ich działania.

Rozwój jest ukierunkowany na leczenie choroby Parkinsona, choroby Alzheimera, a także rzadkich zaburzeń, w tym dystonii-parkinsonizmu sprzężonego z chromosomem X. W przeciwieństwie do tradycyjnych algorytmów, które rejestrują statystyczne korelacje, PDGrapher identyfikuje terapeutyczne kombinacje zdolne do zatrzymania lub odwrócenia rozwoju procesu patologicznego.

Badacze zauważają, że połączenie funkcji predykcyjnych i wyjaśniających może znacznie skrócić czas i koszty opracowywania nowych metod leczenia. System wybiera obiecujące opcje już na poziomie komórkowym, zwiększając skuteczność kolejnych badań laboratoryjnych i klinicznych.

Prezentacja PDGrapher zbiegła się ze wzrostem zainteresowania zastosowaniem AI w medycynie. Jeśli wcześniej algorytmy były stosowane do analizy danych i wizualizacji, to teraz wkraczają na poziom fundamentalnej biologii — od mapowania sieci genetycznych po modelowanie leków.

Zespół z Harvardu już przetestował model na rzeczywistych zbiorach biologicznych. PDGrapher potwierdził znane związki między genami a lekami, a także odkrył nowe, wcześniej niebadane kombinacje. Następnym etapem są badania laboratoryjne i kliniczne.

Eksperci uważają, że projekt może być krokiem w kierunku przejścia od uniwersalnych terapii do spersonalizowanych strategii leczenia. Jego znaczenie porównuje się do takich osiągnięć jak AlphaFold od DeepMind, który zrewolucjonizował przewidywanie struktury białek, oraz rozwiązania Insilico Medicine, które wprowadziły generatywne modele do poszukiwania leków.

Jeśli PDGrapher potwierdzi swoją skuteczność na poziomie klinicznym, będzie to dowód na to, że sztuczna inteligencja nie tylko przyspiesza odkrycia naukowe, ale także otwiera drogę do terapii wcześniej nieuleczalnych chorób.