Accelerarea descoperirii antibioticelor cu ChatGPT
Dr. César de la Fuente și echipa sa folosesc instrumente noi în lupta împotriva rezistenței antimicrobiene.
„Este uimitor să te gândești cât de puține știm și cât de multe mai sunt de descoperit. Încerc să le transmit acest lucru tinerilor, să-i fac să înțeleagă că viitorul le aparține. Aproape că nu înțelegem nimic despre lume, iar acest lucru este fascinant, fiindcă aici poate interveni știința.” —Dr. César de la Fuente
„Instrumentele precum ChatGPT ne ajută să accelerăm descoperirile științifice. Pentru un om de știință ca mine, este un adevărat loc de joacă.”
O problemă tot mai mare
Medicina modernă se bazează pe antibiotice eficiente, care ne ajută să ne vindecăm după boli obișnuite, intervenții chirurgicale, nașteri și multe altele. Există însă o problemă tot mai mare: bacteriile combătute de antibiotice sunt reziliente și cu cât folosim mai des antibiotice împotriva lor, cu atât cresc șansele ca tulpinile rezistente să devină dominante. Acest fenomen este cunoscut drept rezistență antimicrobiană (RAM). Aproximativ 5 milioane de decese sunt asociate anual cu RAM bacteriană, iar cifra se estimează că se va dubla până în 2050.
Noile antibiotice sunt esențiale pentru combaterea RAM, însă metoda tradițională, prin care oamenii de știință caută în natură și cercetează solul, plantele și alte materii organice pentru a găsi molecule active, durează mult și presupune multe încercări și erori. Instrumentele precum ChatGPT și Codex îi permit dr. César de la Fuente și echipei sale să adopte o abordare nouă și mai rapidă pentru identificarea unor molecule noi în lupta împotriva RAM. „Facem totul cu viteza tehnologiei digitale”, declară acesta.
„Adesea, până îmi beau cafeaua, echipa mea descoperă deja o mulțime de molecule noi, dintre care s-ar putea naște următorul antibiotic.”
„Laboratorul nostru abordează proiecte cu risc ridicat, dar când reușim să le ducem la bun sfârșit, rezultatele sunt uimitoare.”
—Marcelo Der Torossian Torres
„Codex este un copilot excelent. Când vreau să implementez ceva, Codex poate să genereze totul într-o secundă. Mă ajută să economisesc timp și îmi permite să mă ocup de alte lucruri.”
—Erik Hartman
„Pentru mine, ca om de știință experimental, dezvoltarea unui algoritm este un pas uriaș. Pot folosi Codex pentru a scrie un script și a mă asigura că datele mele sunt reprezentate grafic la fel pentru fiecare experiment.”
—Angela Cesaro
Abordarea biologiei drept cod
Una dintre marile realizări ale laboratorului de la Fuente constă în abordarea acestei probleme ca pe una informațională: ADN-ul, elementul constitutiv al vieții, este doar un cod. Instrumente precum ChatGPT ajută echipa să conceapă algoritmi care pot analiza rapid sistemele complexe ce definesc lumea noastră și pot identifica noi antibiotice candidate în câteva ore, nu în ani.
„Acum putem descoperi noi molecule cu potențial antibiotic în câteva ore, în loc de cinci sau șase ani.”
„Cu Codex, o persoană care nu a mai programat niciodată și nu înțelege limbajul informaticii poate acum să o facă.”
—Dr. César de la Fuente
Angela lucrează în laboratorul umed pentru a crea molecule care urmează să fie testate.
ChatGPT a devenit o parte esențială a fluxului de lucru al laboratorului de la Fuente. „A devenit creierul comun al laboratorului. Știe cum gândesc diferiți membri ai echipei despre știință, fiindcă acolo împărtășim multe idei”, spune dr. de la Fuente. „Ne surprinde foarte bine modul de gândire: cum generăm idei, ingeniozitatea noastră și aportul nostru uman.”
Codex a eliminat barierele dintre membrii echipei, care variază de la oameni de știință din domenii tradiționale până la biologi computaționali și ingineri de învățare automată. „Niște persoane care, acum cinci ani, nu ar fi folosit niciodată un computer decât pentru analiza datelor pot acum să lucreze în biologie computațională. Pot scrie algoritmi pentru a identifica tipare în datele lor sau își pot vizualiza rezultatele în moduri care înainte ar fi fost imposibile.”
„Laboratorul nostru este foarte divers: avem chimiști, biologi și informaticieni. Avem foarte mulți colegi talentați care lucrează în domenii diferite.”
—Jianing Bai
O reprezentare a structurilor moleculare pe care laboratorul de la Fuente le caută la scară largă.
„IA poate conecta cunoștințe din discipline diferite, ajutându-ne să punem întrebări mai bune și să dezvoltăm metode mai eficiente pentru rezolvarea unor probleme foarte dificile.”
—Tianang Leng
„Nu mi-aș face meseria dacă nu am încerca să abordăm probleme uriașe.”
Viitorul antibioticelor
Combinația dintre ingeniozitatea umană și inteligența artificială contribuie la conturarea unui viitor captivant pentru medicină. „Chiar și acum doar câțiva ani, eram pesimist în privința capacității noastre de a ține pasul cu această cursă a înarmării dintre RAM și capacitatea omenirii de a concepe molecule noi”, spune el. „Însă acum, unele dintre sistemele dezvoltate recent cu instrumente precum ChatGPT îmi dau mult mai multă speranță decât mă așteptam.” Pentru dr. de la Fuente, tot ceea ce face urmărește un singur obiectiv: reducerea suferinței și salvarea vieților. „Am așteptat toată viața instrumente care să ne permită să facem ceea ce facem astăzi.”
„Am constatat că multe dintre moleculele descoperite de noi pot într-adevăr să distrugă agenții patogeni actuali.”
—Dr. César de la Fuente
„Imaginați-vă o moleculă creată pe computer, care poate salva vieți. Cred că oamenii de știință își petrec viața așteptând clipele în care descoperă ceva ce nimeni din istoria lumii nu a descoperit până atunci.”