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