2003-ban,
amikor szekvenáltuk az emberi genomot,
azt gondoltuk, hogy megkapjuk a választ számos betegség kezelésére,
de a valóság távol áll ettől,
mert a génjeink mellett
környezetünk és életmódunk is jelentős szerepet játszik
a főbb betegségek kialakulásában.
Az egyik példa a zsírmáj,
ami a világ népességének több mint 20 százalékát érinti,
nincs gyógymódja, és májrákhoz
vagy májelégtelenséghez vezet.
Tehát csak a DNS szekvenálása nem ad elegendő információt ahhoz,
hogy hatékony terápiákat találjunk.
A jó hír, hogy sok más molekula is,
valójában több mint 100 000 metabolit található a testünkben.
A metabolitok rendkívül kis méretű molekulák.
Ismert példák a glükóz, a fruktóz, a zsírok, a koleszterin –
ezekről állandóan hallunk.
A metabolitok részt vesznek az anyagcserénkben.
Ezek úgyszintén a DNS gyakorlati megvalósulásai,
tehát információkat hordoznak génjeinkről és életmódunkról.
A metabolitok megértése sok betegségnél szükséges a gyógymód megtalálásához.
Mindig betegeket akartam kezelni.
Ennek ellenére 15 évvel ezelőtt otthagytam az orvosi iskolát,
mivel hiányzott a matematika.
Nem sokkal ezután rátaláltam a legmenőbb dologra:
Tudom használni a matematikát az orvostudomány tanulmányozására.
Azóta algoritmusokat fejlesztek biológiai adatok elemzésére.
Ez könnyűnek tűnt:
gyűjtsünk adatokat a testben levő összes metabolitról,
írjuk le matematikai modellekkel, hogyan változnak meg egy betegség során,
és avatkozzunk be ezekbe a változásokba, kezeljük őket.
Aztán rájöttem, miért nem foglalkozott ezzel még senki:
mert rendkívül nehéz.
(Nevetés)
A szervezetben sok metabolit található.
Mindegyik különbözik a másiktól.
Egyes metabolitok molekulatömege
mérhető tömegspektrometriás eszközökkel.
De mivel akár 10 molekulának is lehet pontosan ugyanakkora a tömege,
nem tudjuk pontosan, melyek azok,
és az egyértelmű beazonosításhoz több kísérlet kéne,
ez pedig évtizedeket
és dollármilliárdokat venne igénybe.
Tehát kifejlesztettünk rá egy mesterséges intelligenciát.
Kihasználtuk a biológiai adatok szüntelen gyarapodását,
és felépítettünk egy adatbázist a metabolitokról meglévő információkból,
és kölcsönhatásukról más molekulákkal.
Egy megahálózatban összesítettük ezeket az adatokat.
Ezután a betegek szöveteiből vagy véréből
megmérjük a metabolitok tömegét,
és megkeressük azokat a tömegeket, amelyek megváltoztak a betegségben.
De, ahogy korábban is említettem, nem tudjuk pontosan, melyek azok.
A 180-as molekulatömeg lehet glükóz, galaktóz vagy fruktóz is.
Mindegyik pontosan egyforma tömegű,
de különböző funkciókat látnak el a testünkben.
Az MI algoritmusunk figyelembe vette mindezt.
Ezután átnézte a megahálózatot,
hogy megtudja, ezek a metabolikus tömegek hogyan kapcsolódnak egymáshoz,
hogyan vezetnek betegséghez.
A kapcsolódásuk módjából
képesek vagyunk következtetni arra, mik is ezek a metabolitok,
hogy a 180-as tömegű itt glükóz lehet,
és ami még fontosabb, hogy felfedezzük,
a glükóz és más metabolitok változása
hogyan vezet betegséghez.
A betegségmechanizmusok ezen újszerű megértése lehetővé teszi,
hogy hatékony terápiás gyógyszereket fejlesszünk ki a kezeléshez.
Létrehoztunk egy induló vállalkozást, hogy ezt a technológiát forgalomba hozzuk,
és hatással legyünk az emberek életére.
Jelenleg csapatommal a ReviveMednél a fő betegségek kezelését fejlesztjük,
melynek során a metabolitok kulcsfontosságú szerepet játszanak,
mint például a zsírmáj,
melyet a zsírok felhalmozódása okoz,
amelyek a máj metabolittípusai.
Ahogy korábban említettem, ez elterjedt betegség, gyógymód nélkül.
A zsírmáj csak egy példa erre.
Ahogy haladunk előre,
ma még gyógyíthatatlan betegségek százait fogjuk tudni kezelni.
Majd ahogy egyre több metabolitadatot gyűjtünk,
és megértjük, hogy a metabolitok változása
hogyan vezet betegségek kifejlődéséhez,
algoritmusaink egyre okosabbak
a betegek számára megfelelő kezelések kifejlesztésében.
És egyre közelebb kerülünk ahhoz az elképzelésünkhöz,
hogy minden kódsorral életeket mentsünk.
Köszönöm.
(Taps)