Return to Video

Potențialul inteligenței artificiale (IA) și al metaboliților în medicină

  • 0:02 - 0:03
    În 2003,
  • 0:03 - 0:06
    când am secvențiat genomul uman,
  • 0:06 - 0:11
    am crezut că am găsit o soluție
    pentru tratarea multor boli.
  • 0:11 - 0:14
    Dar, suntem departe de realitate,
  • 0:14 - 0:17
    pentru că în afară de genele noastre,
  • 0:17 - 0:21
    mediul și stilul nostru de viață
    ar putea avea un rol important
  • 0:21 - 0:24
    în dezvoltarea multor boli importante.
  • 0:24 - 0:27
    Un bun exemplu este boala ficatului gras
  • 0:27 - 0:31
    care afectează peste 20 la sută
    din populație la nivel global,
  • 0:31 - 0:35
    și nu se vindecă, cauzând cancer hepatic
  • 0:35 - 0:36
    sau insuficiență hepatică.
  • 0:37 - 0:42
    Deci, doar secvențierea ADN-ului
    nu ne dă informații suficiente
  • 0:42 - 0:45
    pentru a găsi soluții
    terapeutice eficiente.
  • 0:45 - 0:49
    Pe de altă parte, există multe alte
    molecule în corpul nostru.
  • 0:49 - 0:52
    De fapt, avem peste 100.000 de metaboliți.
  • 0:52 - 0:57
    Metaboliții sunt toate moleculele
    de dimensiuni foarte mici.
  • 0:57 - 1:02
    Exemplele cele mai cunoscute sunt glucoza,
    fructoza, grăsimea, colesterolul,
  • 1:02 - 1:04
    lucruri despre care se vorbește mereu.
  • 1:04 - 1:08
    Metaboliții sunt implicați
    în metabolismul nostru.
  • 1:08 - 1:12
    Aceștia sunt și succesorii ADN-ului,
  • 1:12 - 1:17
    deci, transportă informații despre gene,
    cât și despre stilul de viață.
  • 1:17 - 1:23
    Cunoașterea metaboliților este esențială
    pentru tratamentul multor boli.
  • 1:23 - 1:26
    Dintotdeauna mi-am dorit
    să vindec pacienți.
  • 1:26 - 1:29
    În ciuda acestui fapt, acum 15 ani
    am abandonat medicina
  • 1:29 - 1:32
    pentru că am căzut la matematică.
  • 1:33 - 1:36
    Imediat după aceea, am descoperit
    un lucru foarte interesant:
  • 1:36 - 1:40
    că pot folosi matematica
    ca să studiez medicina.
  • 1:41 - 1:47
    De atunci, elaborez algoritmi
    pentru a analiza datele biologice.
  • 1:47 - 1:49
    Deci, părea ușor:
  • 1:49 - 1:53
    hai să culegem date despre toți
    metaboliții din corpul nostru,
  • 1:53 - 1:58
    să creăm modele matematice ca să descriem
    modificările lor în timpul unei boli
  • 1:58 - 2:02
    și să intervenim pe aceste schimbări
    pentru a le trata.
  • 2:02 - 2:06
    Atunci, mi-am dat seama de ce nimeni
    nu a făcut așa ceva înainte:
  • 2:07 - 2:09
    este foarte dificil.
  • 2:09 - 2:10
    (Râsete)
  • 2:10 - 2:13
    Avem mulți metaboliți în corp.
  • 2:13 - 2:15
    Sunt diferiți unul de celălalt.
  • 2:15 - 2:19
    Anumitor metaboliți le putem măsura
    masa moleculară
  • 2:19 - 2:22
    folosind instrumente
    de spectometrie de masă.
  • 2:22 - 2:26
    Dar, fiindcă am putea găsi
    10 molecule cu aceeași masă,
  • 2:26 - 2:28
    nu știm exact ce sunt
  • 2:28 - 2:31
    și dacă vrei să le identifici
    în mod sigur,
  • 2:31 - 2:34
    trebuie să faci alte experimente,
    care ar putea dura decenii
  • 2:34 - 2:36
    și costa miliarde de dolari.
  • 2:36 - 2:40
    Astfel, am creat o platformă
    de inteligență artificială, sau IA,
  • 2:40 - 2:42
    pentru realizarea acestuia.
  • 2:42 - 2:45
    Ne-am folosit de dezvoltarea
    datelor biologice
  • 2:45 - 2:48
    și am construit o bază de date
    cu toate informațiile existente
  • 2:48 - 2:49
    despre metaboliți
  • 2:49 - 2:52
    și interacțiunile lor
    cu ceilalți metaboliți.
  • 2:52 - 2:55
    Am adunat toate aceste date
    într-o mega rețea.
  • 2:55 - 2:59
    După aceea, din țesutul sau din sângele
    pacienților,
  • 2:59 - 3:02
    măsurăm masa metaboliților
  • 3:02 - 3:05
    și căutăm masele
    care se schimbă în timpul unei boli.
  • 3:05 - 3:08
    Dar, cum spuneam mai devreme,
    nu știm exact ce sunt.
  • 3:08 - 3:13
    O masă moleculară de 180 ar putea fi
    glucoză, galactoză sau fructoză.
  • 3:13 - 3:16
    Toate acestea au exact aceeași masă,
  • 3:16 - 3:18
    dar funcții diferite în corpul nostru.
  • 3:18 - 3:21
    Algoritmul nostru IA a calculat
    toate aceste ambiguități.
  • 3:21 - 3:24
    S-a folosit această mega rețea
  • 3:24 - 3:28
    pentru a descoperi cum relaționează
    între ele aceste mase metabolice,
  • 3:28 - 3:30
    cauzând o boală.
  • 3:30 - 3:33
    Iar după modul în care
    acestea se intrepătrund,
  • 3:33 - 3:37
    reușim să deducem
    care este masa fiecărui metabolit,
  • 3:37 - 3:40
    cum ar fi cea de 180 a glucozei de față,
  • 3:40 - 3:42
    și, cel mai important, să descoperim
  • 3:42 - 3:46
    cum schimbările în glucoză
    și în alți metaboliți
  • 3:46 - 3:47
    conduc spre boală.
  • 3:47 - 3:50
    Această nouă perspectivă
    despre mecanismele bolii
  • 3:50 - 3:55
    ne permite să descoperim noi
    terapii eficace în acest scop.
  • 3:55 - 3:59
    Deci, am înființat o nouă companie
    pentru a aduce această tehnologie pe piață
  • 3:59 - 4:01
    și pentru a schimba viața oamenilor.
  • 4:01 - 4:05
    Eu și echipa mea de la Revive Med
    lucrăm pentru a descoperi
  • 4:05 - 4:09
    terapii pentru boli importante
    unde metaboliții
  • 4:09 - 4:11
    sunt factorul determinant,
  • 4:11 - 4:12
    cum e boala ficatului gras,
  • 4:12 - 4:15
    pentru că este cauzată
    de acumularea grăsimilor,
  • 4:15 - 4:18
    care fac parte din categoria
    metaboliților din ficat.
  • 4:18 - 4:21
    Cum am menționat mai înainte,
    această boală e foarte răspândită
  • 4:21 - 4:22
    și nu are tratament.
  • 4:22 - 4:25
    Și boala ficatului gras
    este numai un exemplu.
  • 4:25 - 4:28
    În viitor vom combate sute de alte boli
  • 4:28 - 4:30
    ce nu au în prezent tratament.
  • 4:30 - 4:33
    Și adunând tot mai multe date
  • 4:33 - 4:35
    despre metaboliți
  • 4:35 - 4:38
    și înțelegând
    cum schimbările metaboliților
  • 4:38 - 4:41
    conduc la dezvoltarea bolilor,
  • 4:41 - 4:44
    algoritmii noștri vor deveni
    tot mai inteligenți
  • 4:44 - 4:48
    și vor descoperi terapiile potrivite
    pentru pacienții potriviți.
  • 4:48 - 4:53
    Și ne vom apropia tot mai mult
    de realizarea dorinței noastre
  • 4:53 - 4:56
    de a salva vieți cu fiecare linie de cod.
  • 4:56 - 4:57
    Vă mulțumesc!
  • 4:57 - 5:00
    (Aplauze)
Title:
Potențialul inteligenței artificiale (IA) și al metaboliților în medicină
Speaker:
Leila Pirhaji
Description:

Multe boli sunt cauzate de metaboliți - mici molecule din corp ca de exemplu grăsimile, glucoza și colesterolul - dar nu se știe bine ce sunt sau ce efecte au. În calitate de antreprenor biotech și TED Fellow, Leila Pirhaji ne dezvăluie planul ei de a construi un sistem bazat pe IA pentru a determina și clasifica metaboliții, pentru a înțelege mai bine cum se dezvoltă boala și a descoperi noi tratamente mai eficiente.

more » « less
Video Language:
English
Team:
closed TED
Project:
TEDTalks
Duration:
05:14

Romanian subtitles

Revisions