Raskere utvikling av antibiotika med ChatGPT
Dr. César de la Fuente og teamet hans bruker nye verktøy i kampen mot antimikrobiell resistens.
«Det er utrolig å tenke på hvor lite vi vet, og hvor mye som gjenstår å oppdage. Jeg prøver å formidle dette til unge mennesker, slik at de forstår at fremtiden tilhører dem. Vi forstår nesten ingenting av verden – og det er spennende, for det er nettopp der vitenskapen kan hjelpe.» – Dr. César de la Fuente
«Verktøy som ChatGPT hjelper oss med å fremskynde vitenskapelige oppdagelser. Det er virkelig en lekeplass for en forsker som meg.»
Et økende problem
Moderne medisin er avhengig av effektive antibiotika, som hjelper oss å bli friske etter vanlige sykdommer, operasjoner, fødsler og mye annet. Men vi står overfor et økende problem: Bakteriene som antibiotika bekjemper, er motstandsdyktige. Jo mer antibiotika vi bruker mot dem, desto flere muligheter får resistente stammer til å bli dominerende. Dette kalles antimikrobiell resistens (AMR). Hvert år er rundt fem millioner dødsfall knyttet til bakteriell AMR, og dette tallet forventes å dobles innen 2050.
Nye antibiotika er avgjørende for å bekjempe AMR. Den tradisjonelle metoden innebærer imidlertid at forskere leter i naturen og undersøker jord, planter og annet organisk materiale for å finne aktive molekyler. Dette er tidkrevende og preget av prøving og feiling. Verktøy som ChatGPT og Codex gjør det mulig for dr. César de la Fuente og teamet hans å bruke en ny og raskere metode for å finne nye molekyler i kampen mot AMR. «Vi gjør alt i digital hastighet», sier han.
«Ofte rekker jeg bare å ta en kopp kaffe før teamet mitt allerede har oppdaget en mengde nye molekyler som kan bli det neste antibiotikumet.»
«Laboratoriet vårt tar på seg høyrisikoprosjekter, men når vi lykkes, blir resultatene fantastiske.»
– Marcelo Der Torossian Torres
«Codex er en utmerket medhjelper. Når jeg vil implementere noe, kan Codex bare produsere det på et sekund. Det sparer meg for tid og lar meg gjøre andre ting.»
– Erik Hartman
«Som eksperimentell forsker er det et stort skritt for meg å utvikle en algoritme. Jeg kan bruke Codex til å skrive et skript og sikre at dataene mine fremstilles grafisk på samme måte i alle eksperimentene.»
– Angela Cesaro
Å behandle biologi som kode
Et av de store gjennombruddene ved de la Fuente-laboratoriet er å behandle dette som et informasjonsproblem: DNA, selve byggesteinene i livet, er bare kode. Verktøy som ChatGPT hjelper dem med å utvikle algoritmer som raskt kan gå gjennom de komplekse systemene som definerer verden, og finne nye antibiotikakandidater på timer i stedet for år.
«Nå kan vi oppdage nye antibiotiske molekyler på noen få timer i stedet for på fem eller seks år.»
«Med Codex kan noen som aldri har programmert før, og som ikke forstår informatikkens språk, nå gjøre det.»
– Dr. César de la Fuente
Angela arbeider i våtlaboratoriet med å lage molekyler som skal testes.
ChatGPT har blitt en viktig del av arbeidsflyten ved de la Fuente-laboratoriet. «Det har blitt laboratoriets felles hjerne. Den vet hvordan de ulike medlemmene av teamet tenker om vitenskap, fordi vi legger mange av ideene våre inn der», sier dr. de la Fuente. «Den fanger virkelig opp hvordan vi tenker: ideene våre, oppfinnsomheten vår og det vi bidrar med som mennesker.»
Codex har brutt ned barrierer mellom teammedlemmene, som spenner fra tradisjonelle forskere til beregningsbiologer og maskinlæringsingeniører. «Folk som for fem år siden aldri ville ha brukt en datamaskin til annet enn dataanalyse, kan nå arbeide med beregningsbiologi. De kan skrive algoritmer som finner mønstre i dataene deres, eller visualisere resultatene på måter som tidligere var umulige.»
«Vi er et svært mangfoldig laboratorium med kjemikere, biologer og informatikere. Vi har så mange dyktige mennesker som arbeider innenfor ulike områder.»
– Jianing Bai
En visualisering av molekylstrukturene som de la Fuente-laboratoriet søker gjennom i stor skala.
«KI kan knytte sammen kunnskap fra ulike fagfelt og hjelpe oss med å stille bedre spørsmål og utvikle bedre metoder for å løse virkelig vanskelige problemer.»
– Tianang Leng
«Jeg ville ikke gjort jobben min hvis vi ikke prøvde å løse enorme problemer.»
Antibiotikaens fremtid
Kombinasjonen av menneskelig oppfinnsomhet og maskinintelligens bidrar til å stake ut en spennende vei videre for medisinen. «For bare et par år siden var jeg pessimistisk til om vi kunne holde tritt med kappløpet mellom AMR og menneskehetens evne til å utvikle nye molekyler», sier han. «Men noen av systemene vi nylig har utviklet med verktøy som ChatGPT, gir meg nå langt mer håp enn jeg hadde forventet.» For dr. de la Fuente tjener alt han gjør ett eneste mål: å redusere lidelse og redde liv. «Jeg har ventet hele livet på verktøy som lar oss gjøre det vi gjør i dag.»
«Vi har sett at mange av molekylene vi har oppdaget, faktisk kan drepe dagens patogener.»
– Dr. César de la Fuente
«Tenk deg et livreddende molekyl som du har skapt på en datamaskin. Jeg tror forskere lever for øyeblikkene da de oppdager noe ingen tidligere har oppdaget.»