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