Croatian subtitles

← Potencijal umjetne inteligencije (AI) i metabolita u medicini

Get Embed Code
36 Languages

Showing Revision 3 created 12/08/2019 by Sanda L.

  1. 2003. godine,
  2. kad smo razložili ljudski genom,
  3. mislili smo da ćemo imati odgovor
    za liječenje mnogih bolesti.
  4. No, stvarnost je daleko od toga,
  5. jer osim naših gena,
  6. naše okruženje i način života
    mogu imati značajnu ulogu
  7. u razvoju mnogih velikih bolesti.
  8. Jedan primjer je bolest masne jetre,
  9. koja pogađa preko 20% stanovnika svijeta,
  10. i nema joj lijeka, a vodi do raka jetre
  11. ili zatajenja jetre.
  12. Dakle, sekvenciranje DNK samo po sebi
    ne daje nam dovoljno informacija
  13. za pronalazak učinkovitih terapija.
  14. Dobro je što postoje mnoge druge
    molekule u našem tijelu.
  15. Zaista, postoji preko 100.000 metabolita.
  16. Metaboliti su bilo koja molekula
    supermale veličine.
  17. Poznati primjeri su glukoza, fruktoza,
    masti, kolesterol --
  18. ono o čemu stalno slušamo.
  19. Metaboliti su uključeni u naš metabolizam.
  20. Oni su na nižoj razini od DNK
  21. pa nose informacije iz naših gena,
    kao i stila života.
  22. Razumijevanje metabolita je ključno
    za pronalazak tretmana za mnoge bolesti.
  23. Oduvijek sam željela liječiti pacijente.
  24. Unatoč tome, prije 15 godina,
    napustila sam medicinsku školu
  25. jer mi je nedostajala matematika.
  26. Ubrzo potom otkrila sam sjajnu stvar:
  27. Mogu koristiti matematiku
    za studij medicine.
  28. Od tada razvijam algoritme
    za analizu bioloških podataka.
  29. Dakle, zvučalo je jednostavno:
  30. prikupimo podatke o svim
    metabolitima u našem tijelu,
  31. razvijmo matematičke modele
    za opisivanje kako se mijenjaju u bolesti
  32. i intervenirajmo u te promjene
    kako bismo ih liječili.
  33. Tada sam shvatila zašto
    to nitko nije učinio prije:
  34. to je iznimno teško.
  35. (Smijeh)
  36. Postoje mnogi metaboliti u našem tijelu.
  37. Svaki od njih različit je od onog drugog.
  38. Nekim metabolitima možemo
    mjeriti molekularnu masu
  39. instrumentima za spektrometriju mase.
  40. No kako bi moglo biti, recimo,
    10 molekula s istom masom,
  41. ne znamo točno koje su,
  42. pa ako ih želite sve jasno identificirati,
  43. treba raditi još eksperimenata,
    što bi moglo trajati desetljećima
  44. i stajati milijarde dolara.
  45. Tako smo razvili umjetnu inteligenciju,
    ili AI, kao platformu koja će to učiniti.
  46. Iskoristili smo rast bioloških podataka
  47. i izgradili bazu podataka svih postojećih
    informacija o metabolitima
  48. i interakcija njih s drugim molekulama.
  49. Povezali smo sve te podatke u megamrežu.
  50. Zatim iz tkiva ili krvi bolesnika
  51. mjerimo mase metabolita
  52. i tražimo one koje se mijenjaju u bolesti.
  53. Ali, kao što sam spomenula ranije,
    ne znamo točno koji su.
  54. Molekulska masa 180 može biti
    glukoza, galaktoza ili fruktoza.
  55. Sve one imaju iste mase
  56. ali različite funkcije u našem tijelu.
  57. Naš AI algoritam uzima u obzir
    sve te nedorečenosti.
  58. Zatim pretražuje tu megamrežu
  59. da vidi kako su te metaboličke mase
    međusobno povezane
  60. kad rezultiraju bolešću.
  61. I po načinu na koji su povezani,
  62. onda možemo zaključiti
    što je svaka metabolička masa,
  63. kao, ovdje bi 180 mogla biti glukoza,
  64. i, što je još važnije, otkriti
  65. kako promjene u glukozi
    i drugim metabolitima
  66. dovode do bolesti.
  67. To novo razumijevanje mehanizama bolesti
  68. omogućuje nam zatim otkrivanje
    učinkovitih ciljanih terapija.
  69. Stoga smo osnovali start-up tvrtku kako
    bismo tu tehnologiju stavili na tržište
  70. i poboljšali živote ljudi.
  71. Sada moj tim i ja u ReviveMed
    radimo na otkrivanju
  72. terapija za glavne bolesti
    kojima su ključni pokretači metaboliti,
  73. poput bolesti masne jetre,
  74. jer je uzrokovana nakupljanjem masti,
  75. koje su vrste metabolita u jetri.
  76. Kao što sam spomenula ranije,
    to je ogromna epidemija bez lijeka.
  77. A bolest masne jetre je
    samo jedan primjer.
  78. Ubuduće ćemo se boriti
    sa stotinama drugih bolesti
  79. za koje nema lijeka.
  80. Prikupljanjem sve više
    podataka o metabolitima
  81. i razumijevanjem kako promjene metabolita
  82. dovode do razvoja bolesti,
  83. naši algoritmi će postajati sve pametniji
  84. u otkrivanju pravih terapija
    za pravog pacijenta.
  85. Približit ćemo se ostvarenju naše vizije:
  86. spašavanja života sa svakim retkom koda.
  87. Hvala vam.
  88. (Pljesak)