Ai2 és a Providence Swedish rákadatokon teszteli az AutoDiscoveryt

Rákutatási programokba lép az AutoDiscovery

Az Ai2 közlése szerint az együttműködés fontos állomás az AutoDiscovery számára, mert a platform a nyilvános kutatási adathalmazokon túl aktív rákutatási programokban is megjelenik egy vezető onkológiai kutatóközpontnál. A szervezet kiemeli, hogy az orvosbiológiai tudományban az AI bevezetéséhez magas követelmények kapcsolódnak: minden eredménynek átláthatónak, reprodukálhatónak és függetlenül validálhatónak kell lennie, mielőtt további kutatási irányokat befolyásolhatna.

A partnerség egy új kutatási cikkre épül, amelyet a Providence kutatói, Dr. Kelly Paulson, a Paul G. Allen Research Center munkatársa, Dr. Sasha Stanton, az Earle A. Chiles Research Institute kutatója, valamint az Ai2 vezető kutatója, Bodhisattwa Majumder által vezetett közös csapat jegyez. A kutatók az AutoDiscoveryvel elemezték a világ egyik legalaposabban vizsgált emlőrák-adathalmazát, és az invazív lobuláris emlőrákban a korábban ismertnél erősebb immunológiai jelet azonosítottak.

Az Ai2 beszámolója szerint ezt az eredményt később egy független betegadatbázison, valamint laboratóriumi elemzéssel is validálták. A megfigyelés arra utal, hogy az Egyesült Államokban évente diagnosztizált emlőrákok nagyjából 15 százalékát kitevő betegcsoport esetében érdemes lehet vizsgálni az immunterápiás lehetőségeket.

Hogyan dolgozik a platform a kutatókkal

Az Ai2 szerint az orvosbiológiai kutatás olyan időszakba lépett, amikor a genomi, molekuláris, klinikai és képalkotó adatok mennyisége rendkívül gyorsan nő. Nyilvános adattárak évtizedek kutatási adatait tartalmazzák, milliók adataival, miközben a rákközpontok és kutatóintézetek védett adathalmazai további felismerések forrásai lehetnek.

A vállalat leírása alapján az AutoDiscovery a hagyományos hipotézistesztelést egészíti ki. A rendszer nagy nyelvi modellekkel meglepő hipotéziseket generál és értékel összetett adathalmazokon, majd a kutatók dönthetik el, mely megfigyeléseket érdemes bevett tudományos módszerekkel tovább vizsgálni. A platform azokat a jeleket részesíti előnyben, amelyek a korábbi várakozásokhoz képest meglepőek, és az elemzésekben reprodukálhatónak mutatkoznak.

Az Ai2 hangsúlyozza, hogy az AutoDiscoveryt a kutatók melletti munkára tervezték. A rendszer irányítható ígéretes kutatási irányok felé, miközben a szakemberek saját területi tudásukkal értelmezik, validálják és továbbépítik az eredményeket.

„Az AutoDiscovery nem a tudományos szakértelem kiváltására készült. Azért készült, hogy felerősítse azt” , mondta Bodhisattwa Majumder, az Ai2 vezető kutatója a közlemény szerint.

Az invazív lobuláris emlőrák új kérdéseket vet fel

A közös munka részeként a kutatók a The Cancer Genome Atlas, röviden TCGA adathalmazán alkalmazták az AutoDiscoveryt. Az Ai2 szerint ez az egyik legátfogóbb valaha összeállított rákadatbázis.

A platform egyik váratlan megfigyelése az invazív lobuláris karcinómához, angol rövidítéssel ILC-hez kapcsolódott. Ezt az emlőrák-altípust korábban „immune cold”, vagyis immunterápiára kevéssé reagáló típusként tartották számon, az elemzés azonban a korábban felismerteknél erősebb immunológiai aláírást jelzett.

A kutatók előbb egy független emlőrák-adathalmazon ellenőrizték a megfigyelést, majd tumorminták laboratóriumi elemzésével is megerősítették. Az eredmények a „Surprisal-based large language models reveal immunologic insights in breast cancer” című tanulmányban jelentek meg.

„A rákkutatók rendkívüli adathalmazokhoz férnek hozzá, de a kihívás már nem az adatgyűjtés, hanem annak megértése, hogy mit mondanak ezek az adathalmazok” , mondta Dr. Kelly Paulson, a Paul G. Allen Research Center Center for Immuno-Oncology vezetője az Ai2 közleménye szerint.

Helyi telepítés védett klinikai adatokhoz

A Providence Swedish Cancer Institute most a Providence saját felhőkörnyezetében állítja fel az AutoDiscoveryt, hogy a központ védett kutatási és klinikai adatain fusson. Az Ai2 szerint a telepítés célja, hogy az adatok a Providence környezetén belül maradjanak.

A munkát a PARC számítási kutatócsoportja végzi: ők telepítik és futtatják a rendszert, valamint támogatják az azt használó kutatókat. Ez különösen fontos a klinikai adatoknál, ahol a hozzáférés és az adatbiztonság a kutatási hasznosság mellett alapfeltétel.

„Korai kutatásunk bizalmat adott abban, hogy az AutoDiscovery kiegészítheti tudósaink jelenlegi munkamódját azzal, hogy olyan hipotéziseket hoz felszínre, amelyek eddig kiállták a szigorú validálást” , mondta Zachary Reitz, a PARC vezető adattudósa az Ai2 közleményében.

Mit jelenthet ez a kutatóknak és a betegeknek

A bejelentés közvetlen jelentősége, hogy az AI-alapú hipotézisgenerálás nem X, hanem Y szerkezet nélkül is a laboratóriumi és klinikai kutatás ellenőrzött folyamatába illeszkedhet: a rendszer jeleket keres, a kutatók pedig független adatokkal és laboratóriumi módszerekkel vizsgálják, mely eredmények állják meg a helyüket.

Az invazív lobuláris emlőrákkal kapcsolatos eredmény a forrás alapján nem kezelési ajánlás, hanem további immunterápiás kutatások lehetséges kiindulópontja. A hír piaci és kutatási szempontból azért fontos, mert az AutoDiscovery a nyilvános adathalmazokról egy védett, intézményi kutatási környezetbe lép át, ahol aktív rákutatási programokat támogathat.

Peter Clark, az Ai2 ideiglenes vezérigazgatója szerint a Paul G. Allen Research Center saját kutatási adathalmazain történő bevezetés fontos mérföldkő a szervezet számára. Az Ai2 álláspontja szerint az ilyen partnerségek segíthetnek meghatározni, hogyan használható az AI az orvostudományi felfedezések gyorsítására.