ანტიბიოტიკების აღმოჩენის დაჩქარება ChatGPT‑ით
დოქტორი სესარ დე ლა ფუენტე და მისი გუნდი ანტიმიკრობულ რეზისტენტობას ახალი ხელსაწყოებით ებრძვიან.
„გასაოცარია იმაზე ფიქრი, თუ რა ცოტა ვიცით და რამდენი რამაა აღმოსაჩენი. ვცდილობ, ეს ახალგაზრდებსაც გავაგებინო, რათა მიხვდნენ, რომ მომავალი მათ ეკუთვნით. სამყაროს შესახებ თითქმის არაფერი გვესმის — და სწორედ ესაა ამაღელვებელი, რადგან აქ შეუძლია მეცნიერებას დახმარება.“ —დოქტორი სესარ დე ლა ფუენტე
„ChatGPT-ის მსგავსი ხელსაწყოები სამეცნიერო აღმოჩენების დაჩქარებაში გვეხმარება. ჩემნაირი მეცნიერისთვის ეს ნამდვილი სათამაშო მოედანია.“
მზარდი პრობლემა
თანამედროვე მედიცინა ეფექტიან ანტიბიოტიკებს ეყრდნობა, რომლებიც გვეხმარება გამოჯანმრთელებაში გავრცელებული დაავადებების, ქირურგიული ოპერაციების, მშობიარობისა და სხვა შემთხვევების შემდეგ. თუმცა, პრობლემა სულ უფრო მწვავდება: ბაქტერიები, რომლებსაც ანტიბიოტიკები ებრძვის, გამძლეა და რაც უფრო ხშირად ვიყენებთ მათ წინააღმდეგ ანტიბიოტიკებს, მით მეტი შესაძლებლობა ეძლევა რეზისტენტულ შტამებს, დომინანტური გახდნენ. ამ მოვლენას ანტიმიკრობული რეზისტენტობა (AMR) ეწოდება. ყოველწლიურად ბაქტერიულ AMR-ს დაახლოებით 5 მილიონი ადამიანის სიკვდილი უკავშირდება და მოსალოდნელია, რომ 2050 წლისთვის ეს რიცხვი გაორმაგდება.
AMR-თან საბრძოლველად ახალი ანტიბიოტიკები აუცილებელია, თუმცა ტრადიციული მეთოდი, რომლის დროსაც მეცნიერები აქტიური მოლეკულების საპოვნელად ბუნებაში ნიადაგს, მცენარეებსა და სხვა ორგანულ ნივთიერებებს იკვლევენ, დიდ დროს მოითხოვს და ცდისა და შეცდომის პრინციპზეა დამოკიდებული. ChatGPT‑ისა და Codex-ის მსგავსი ხელსაწყოები დოქტორ სესარ დე ლა ფუენტესა და მის გუნდს AMR-თან საბრძოლველად ახალი მოლეკულების გამოვლენის ინოვაციური და უფრო სწრაფი გზის გამოყენების საშუალებას აძლევს. „ჩვენ ყველაფერს ციფრული სისწრაფით ვაკეთებთ“, — ამბობს ის.
„ხშირად, სანამ ფინჯან ყავას დავლევ, ჩემს გუნდს უკვე აღმოჩენილი აქვს უამრავი ახალი მოლეკულა, რომელთაგან რომელიმე შეიძლება შემდეგი ანტიბიოტიკი გახდეს.“
„ჩვენი ლაბორატორია მაღალი რისკის პროექტებზე მუშაობს, მაგრამ როცა წარმატებას ვაღწევთ, შედეგები საოცარია.“
—მარსელო დერ ტოროსიან ტორესი
„Codex შესანიშნავი თანაშემწეა. როცა რაიმეს განხორციელება მსურს, Codex-ს მისი მომზადება წამში შეუძლია. ის დროს მიზოგავს და სხვა საქმეების კეთების საშუალებას მაძლევს.“
—ერიკ ჰარტმანი
„როგორც ექსპერიმენტატორი მეცნიერისთვის, ალგორითმის შემუშავება ჩემთვის უზარმაზარი წინგადადგმული ნაბიჯია. Codex-ის დახმარებით შემიძლია სკრიპტი დავწერო და უზრუნველვყო, რომ ყველა ექსპერიმენტის მონაცემები ერთნაირად აისახოს გრაფიკზე.“
—ანჯელა ჩეზარო
ბიოლოგიის კოდად აღქმა
დე ლა ფუენტეს ლაბორატორიის ერთ-ერთი მნიშვნელოვანი მიღწევაა ამ პრობლემის საინფორმაციო პრობლემად განხილვა: დნმ, სიცოცხლის საშენი მასალა, უბრალოდ კოდია. ChatGPT‑ის მსგავსი ხელსაწყოები მათ ეხმარება შექმნან ალგორითმები, რომლებიც ჩვენი სამყაროს განმსაზღვრელ რთულ სისტემებს სწრაფად აანალიზებს და ანტიბიოტიკების ახალ კანდიდატებს წლების ნაცვლად რამდენიმე საათში პოულობს.
„ახლა ახალი ანტიბიოტიკური მოლეკულების აღმოჩენა ხუთი-ექვსი წლის ნაცვლად რამდენიმე საათში შეგვიძლია.“
„Codex-ის დახმარებით ამის გაკეთება ახლა შეუძლია ადამიანს, რომელსაც არასდროს დაუპროგრამებია და კომპიუტერული მეცნიერების ენა არ ესმის.“
—დოქტორი სესარ დე ლა ფუენტე
ანჯელა სველ ლაბორატორიაში სატესტო მოლეკულებს ქმნის.
ChatGPT დე ლა ფუენტეს ლაბორატორიის სამუშაო პროცესის განუყოფელი ნაწილი გახდა. „ის ლაბორატორიის საერთო ტვინად იქცა. მან იცის, როგორ აზროვნებენ გუნდის სხვადასხვა წევრები მეცნიერებაზე, რადგან იქ ჩვენს უამრავ იდეას ვუყრით თავს“, — ამბობს დოქტორი დე ლა ფუენტე. „ის ნამდვილად ასახავს ჩვენს აზროვნებას: როგორ ვქმნით იდეებს, ჩვენს გამომგონებლობასა და ყველაფერს, რაც ჩვენ, ადამიანებს, შეგვაქვს.“
Codex-მა გუნდის წევრებს შორის არსებული ბარიერები მოარღვია — მათ შორის არიან როგორც ტრადიციული მეცნიერები, ისე გამოთვლითი ბიოლოგები და მანქანური სწავლების ინჟინრები. „ადამიანებს, რომლებიც ხუთი წლის წინ მონაცემთა ანალიზის გარდა კომპიუტერს არც კი შეეხებოდნენ, ახლა გამოთვლით ბიოლოგიაზე მუშაობა შეუძლიათ. მათ შეუძლიათ დაწერონ ალგორითმები მონაცემებში კანონზომიერებების გამოსავლენად ან შედეგები ისეთი გზებით წარმოაჩინონ, რაც ადრე შეუძლებელი იყო.“
„ჩვენი ლაბორატორია ძალიან მრავალფეროვანია: გვყავს ქიმიკოსები, ბიოლოგები და კომპიუტერული მეცნიერები. ჩვენთან სხვადასხვა სფეროში მომუშავე უამრავი ნიჭიერი ადამიანია.“
—ძიენინ ბაი
მოლეკულური სტრუქტურების ვიზუალიზაცია, რომლებსაც დე ლა ფუენტეს ლაბორატორია ფართო მასშტაბით იკვლევს.
„AI-ს შეუძლია სხვადასხვა დისციპლინის ცოდნა დააკავშიროს, რაც უკეთესი კითხვების დასმასა და ურთულესი პრობლემების გადასაჭრელად უკეთესი მეთოდების შემუშავებაში გვეხმარება.“
—ტიანან ლენგი
„ჩემს საქმეს სათანადოდ ვერ შევასრულებდი, უზარმაზარი პრობლემების გადაჭრას რომ არ ვცდილობდეთ.“
ანტიბიოტიკების მომავალი
ადამიანის გამომგონებლობისა და მანქანური ინტელექტის ერთობლიობა მედიცინას საინტერესო მომავლისკენ გზის გაკვალვაში ეხმარება. „სულ რაღაც ორი წლის წინ პესიმისტურად ვუყურებდი ჩვენს შესაძლებლობას, ფეხი აგვეწყო AMR-სა და ახალი მოლეკულების შექმნის ადამიანურ უნარს შორის გამართულ შეიარაღების რბოლისთვის“, — ამბობს ის. „მაგრამ ახლა ზოგიერთი სისტემა, რომელსაც ბოლო დროს ChatGPT‑ის მსგავსი ხელსაწყოებით ვქმნით, იმაზე გაცილებით მეტ იმედს მაძლევს, ვიდრე ველოდი.“ დოქტორ დე ლა ფუენტეს მთელი საქმიანობა ერთ მიზანს ემსახურება: შეამციროს ტანჯვა და გადაარჩინოს სიცოცხლეები. „მთელი ცხოვრება ველოდი ხელსაწყოებს, რომლებიც იმის გაკეთების საშუალებას მოგვცემდა, რასაც დღეს ვაკეთებთ.“
„ვნახეთ, რომ ჩვენ მიერ აღმოჩენილი მრავალი მოლეკულა მართლაც კლავს თანამედროვე პათოგენებს.“
—დოქტორი სესარ დე ლა ფუენტე
„წარმოიდგინეთ, რომ კომპიუტერში შექმენით მოლეკულა, რომელსაც სიცოცხლის გადარჩენა შეუძლია. ვფიქრობ, მეცნიერები სწორედ იმ მომენტებისთვის ცხოვრობენ, როცა აღმოაჩენენ იმას, რაც კაცობრიობის ისტორიაში ჯერ არავის აღმოუჩენია.“