В 2003 году,
когда было выполнено секвенирование генома человека,
все думали, что это поможет найти способы лечения многих заболеваний.
Но на самом деле всё далеко не так,
потому что не только наши гены,
но и окружающая среда и наш образ жизни значительно влияют
на развитие многих серьёзных заболеваний.
Один из примеров — стеатоз печени,
которым страдает более 20 процентов населения земного шара.
Он неизлечим и прогрессирует, приводя к раку печени
или печёночной недостаточности.
Поэтому секвенирование ДНК само по себе не даёт нам достаточно информации,
чтобы найти эффективный курс лечения.
С другой стороны, в нашем организме много других молекул.
В нём более 100 000 метаболитов.
Метаболиты — это очень мелкие молекулы.
Хорошо знакомые нам метаболиты — это глюкоза, фруктоза, жиры, холестерин;
мы слышим о них постоянно.
Метаболиты участвуют в процессе обмена веществ.
Кроме этого, они находятся по нисходящей от ДНК,
то есть несут информацию как о генах, так и о нашем образе жизни.
Метаболиты критически важны для нахождения способов лечения многих заболеваний.
Я всегда хотела лечить людей.
Но несмотря на это, 15 лет назад я бросила медицинский университет,
потому что мне не хватало математики.
Вскоре после этого я с удивлением узнала,
что могу использовать математику для изучения медицины.
С тех пор я разрабатываю алгоритмы анализа биологических данных.
Казалось бы, это так просто:
нужно просто собрать данные всех метаболитов в организме,
разработать математические модели, описывающие их изменения при болезни,
и противостоять этим изменениям в ходе лечения.
А потом я поняла, почему никто не сделал этого до нас.
Это очень сложно.
(Смех)
В нашем организме очень много метаболитов.
И все они очень разные.
Молекулярную массу некоторых метаболитов можно измерить
с помощью масс-спектрометрических инструментов.
Но так как возможно такое, что у нас будет 10 молекул с одинаковой массой,
мы не будем знать, какие именно это молекулы.
И если мы хотим точно опознать их,
нужны дополнительные эксперименты, на которые могут уйти десятилетия
и миллиарды долларов.
Поэтому мы разработали для этого искусственный интеллект, или ИИ.
Мы воспользовались ростом биологических данных
и создали базу данных всей существующей информации о метаболитах
и их взаимодействиях с другими молекулами.
Мы объединили все эти данные, создав мегасеть.
Теперь, используя ткани и кровь пациентов,
мы измеряем массу метаболитов
и находим те, которые изменяются в ходе заболевания.
Но, как я уже говорила, мы не знаем, какие именно это метаболиты.
Глюкоза, галактоза и фруктоза имеют молекулярную массу 180.
У них совершенно одинаковая масса,
но они выполняют разные функции в организме.
Наш алгоритм ИИ учёл все эти неопределённости.
Затем он прошёл по этой мегасети
в поисках таких связей масс метаболитов друг с другом,
которые вызывают заболевание.
То, как они связаны,
позволяет нам определить массу каждого метаболита,
например, здесь 180 — это глюкоза,
и, что особенно важно, понять,
как изменения глюкозы и других метаболитов
приводят к заболеваниям.
Это новое понимание механизмов заболеваний
позволяет нам находить эффективные способы лечения.
Мы создали стартап, чтобы вывести эту технологию на рынок
и помогать людям.
Я и моя команда в ReviveMed работаем над поиском способов лечения заболеваний,
для которых метаболиты являются ключевыми факторами,
например, стеатоза печени.
Он вызван накоплением в печени жиров,
которые представляют собой один из видов метаболитов.
Как я уже говорила, это серьёзная эпидемия, и заболевание неизлечимо.
И стеатоз печени — это лишь один пример.
В дальнейшем мы планируем работать с сотнями других заболеваний,
для которых пока нет лекарств.
Собирая всё больше данных о метаболитах
и анализируя, как изменения в них
приводят к заболеваниям,
наши алгоритмы будут становиться умнее
и помогут нам находить курсы лечения для конкретных пациентов.
Мы приблизимся к нашей цели спасения человеческих жизней
с помощью каждой строки кода.
Спасибо.
(Аплодисменты)