Istraživački tim izgradio je 'virtualnu biotehnologiju' u kojoj tisuće AI agenata rade zajedno na različitim dijelovima otkrivanja lijekova.
U studiji objavljenoj u časopisu Science , sustav je analizirao dokaze iz 55 984 kliničkih ispitivanja. Istraživači su ga također zamolili da istraži B7-H3, protein koji se već proučava kao moguća meta liječenja raka pluća.
Rezultati su zanimljivi. Ali umjetna inteligencija nije otkrila B7-H3, proizvela novi lijek niti dokazala da tretman djeluje. Njen prijedlog još nije eksperimentalno testiran.
Što je zapravo učinilo 37 000 AI agenata?
Virtualna biotehnologija je osmišljena da funkcionira poput biotehnološke tvrtke.
Umjetna inteligencija, 'glavni znanstvenik', dodijelila je posao timovima koji pokrivaju područja kao što su ciljevi liječenja, dizajn lijekova i klinička ispitivanja. Više od 37 000 agenata pregledalo je kliničko ispitivanje u kasnijoj fazi.
Istraživači su zatim sustavu dali specifičniji zadatak: procijeniti može li CD276, poznatiji kao B7-H3, biti korisna meta liječenja raka pluća.
B7-H3 nije bilo novo otkriće. Prethodna istraživanja već su pronašla visoke razine proteina u nekim tumorima pluća i sugerirala da bi mogao pomoći raku da izbjegne imunološki sustav.
Sustav je pretražio postojeće genetske, jednostanične, prostorne i kliničke podatke. Podržao je B7-H3 kao moguću metu i predložio korištenje konjugata antitijela i lijeka, ili ADC-a, za njegov napad.
ADC kombinira antitijelo koje prepoznaje određenu metu s lijekom koji ubija rak. Antitijelo je namijenjeno prenošenju lijeka prema stanicama koje nose tu metu.
Naš članak o TROP2 i raku pluća detaljnije razmatra kako ADC-i djeluju i pitanja vezana uz njihovu upotrebu.
B7-H3 se već testira kod mikrocelularnog karcinoma pluća
Na Svjetskoj konferenciji o raku pluća 2026. godine predstavljeni su privremeni rezultati faze 3 za dva odvojena ADC-a usmjerena na B7-H3 kod recidivirajućeg mikrocelularnog raka pluća.
U ispitivanju TAISHAN-302, tambotatug pelitekan je poboljšao medijan ukupnog preživljenja na 13,3 mjeseca, u usporedbi s 9,4 mjeseca za topotekan.
U ispitivanju ARTEMIS-008, medijan ukupnog preživljenja bio je 18,5 mjeseci s risvutatug rezetekanom i 10,3 mjeseca s topotekanom.
Oba ispitivanja provedena su u Kini. Potrebna su daljnja istraživanja kako bi se utvrdilo odnose li se rezultati jednako snažno na širu populaciju, uključujući ljude u Europi.
Ovi lijekovi razvijeni su neovisno o studiji Virtual Biotech. Rezultati ne potvrđuju sustav umjetne inteligencije niti dokazuju da bi njegov prijedlog funkcionirao. Međutim, pokazuju zašto B7-H3 privlači pozornost u istraživanju raka pluća.
Ovo dolazi u vrijeme kada se liječenje mikrocelularnog raka pluća počinje mijenjati nakon desetljeća ograničenog napretka. Naš članak o novim tretmanima mikrocelularnog raka pluća u Europi objašnjava neke od nedavnih dostignuća i zašto europsko odobrenje ne znači automatski i pristup.
Naš nedavni webinar o raku pluća malih stanica također je obuhvatio pristup ispitivanjima, nove tretmane i podršku koja je ljudima potrebna kada se odluke moraju brzo donijeti.
Virtualna biotehnologija nije proizvela tretman
Studija pokazuje što veliki tim AI agenata može učiniti s postojećim informacijama. Ne pokazuje da je njihov predloženi tretman siguran ili učinkovit.
Virtual Biotech nije predložio nijedan novi lijek B7-H3. Njegov prijedlog nije testiran u laboratorijskim eksperimentima, studijama na životinjama ili kliničkim ispitivanjima.
Ljudski istraživači također su ostali uključeni. Odabrali su cilj raka pluća za istraživanje sustava, pregledali njegov rad i doveli vanjske stručnjake za procjenu prijedloga.
Razvoj lijekova nije samo potraga za vjerojatnim ciljem. Potencijalni tretman još uvijek mora biti napravljen, testiran i usporeden s postojećom njegom. Mnoge naizgled obećavajuće ideje propadaju tijekom tog procesa.
Može li umjetna inteligencija skratiti razvoj lijeka za rak pluća?
Moguća vrijednost leži u brzini i opsegu.
Ljudski istraživački tim ne može podijeliti desetke tisuća kliničkih ispitivanja između desetaka tisuća istraživača. Sustav umjetne inteligencije može organizirati rad u toj mjeri i tražiti veze među velikim količinama dokaza.
To bi moglo pomoći istraživačima da odluče koje mete zaslužuju veću pozornost, da utvrde razloge zašto su prethodna ispitivanja bila uspješna ili neuspješna te da suze ideje primijenjene u laboratorijskim istraživanjima.
Također bi mogao proizvesti uvjerljive pogreške velikih razmjera. Kvaliteta njegovih zaključaka ovisi o dokazima koje prima, pitanjima koja mu se postavljaju i provjerama koje provode ljudi s relevantnim stručnim znanjem.
Izjava o stavu Lung Cancer Europe o umjetnoj inteligenciji u liječenju raka pluća poziva na transparentnost i dokaze, stavljajući ljudsku prosudbu u središte i uključujući ljude pogođene rakom pluća u odluke o tome kako se umjetna inteligencija koristi.
Ta načela primjenjuju se na istraživanje lijekova koliko i na kliničku skrb.
Tko ima koristi od bržeg istraživanja raka pluća?
Brže pronalaženje mogućeg cilja liječenja samo je jedan dio posla.
Dva B7-H3 ispitivanja faze 3 provedena su u Kini. Daljnji dokazi, regulatorne odluke i nacionalni postupci nadoknade troškova odredit će hoće li ovi tretmani na kraju doći do ljudi u Europi.
Pristup novim tretmanima raka pluća već se uvelike razlikuje među europskim zemljama. Atlas pristupa liječenju raka pluća Europe omogućuje ljudima usporedbu informacija o naknadama troškova, testiranju biomarkera, probiru i kliničkim ispitivanjima diljem Europe.
Umjetna inteligencija može pomoći istraživačima da brže napreduju u ranoj fazi razvoja lijekova. Sama po sebi ne može riješiti probleme sa sporim odobrenjima, nejednakim pristupom testiranju, ograničenom dostupnošću ispitivanja ili razlikama u nacionalnom financiranju.
Ista pitanja javljaju se i drugdje u medicinskoj umjetnoj inteligenciji. Naš članak o snimanju umjetnom inteligencijom i Cancer Image Europe istražuje kako bolji podaci mogu podržati istraživanje i dijagnozu te zašto je potrebno od samog početka posvetiti pozornost zastupljenosti, upravljanju i pristupu.
Što se događa sljedeće?
Virtualna biotehnologija sada se mora dokazati izvan računalnog sustava.
Njegov prijedlog B7-H3 zahtijevao bi eksperimentalno testiranje prije nego što bi itko mogao znati može li postati tretman. Sustav se također mora testirati na drugim istraživačkim pitanjima kako bi se vidjelo koliko pouzdano funkcionira.
Za ljude oboljele od raka pluća, test je jednostavan: pomaže li ovaj pristup u proizvodnji sigurnih i učinkovitih tretmana i dopiru li ti tretmani do ljudi kojima su potrebni?
Taj odgovor doći će iz laboratorijskog rada, kliničkih ispitivanja i pristupa u praksi, a ne od broja uključenih agenata umjetne inteligencije.
Izvori
Virtualna biotehnologija: Višeagentni AI okvir za terapijska otkrića i razvoj, Znanost
Kako je tim umjetne inteligencije otkrio obećavajući lijek protiv raka pluća, Nature
Privremeni rezultati 3. faze TAISHAN-302, vijesti o raku pluća IASLC-a
Privremeni rezultati 3. faze ARTEMIS-008, Vijesti IASLC o raku pluća