Dr. Kirill Veselkov; Lector în Informatică Medicală și Cancer, Departamentul de Chirurgie și Cancer, Imperial College London; Profesor asociat adjunct de Epidemiologie, Yale School of Public Health, SUA.
În cadrul proiectului DreamLab: Corona-IA, o echipă condusă de Dr. Kirill Veselkov din cadrul Departamentului de Chirurgie și Cancer la Imperial College London, în colaborare cu Fundația Vodafone, cuplează tehnologii IA personalizate, supercalcul mobil și date privind marile tehnologii de tip „-omica” pentru a restrânge activitățile de căutare a combinațiilor de medicamente existente și a moleculelor din alimente asemănătoare medicamentelor pentru a susține lupta împotriva pandemiei coronavirusului.
Proiectul DreamLab de crowd computing aflat în curs de desfășurare a utilizat deja puterea de procesare a mii de smartphone-uri inactive pentru a contribui la descoperirea proprietăților anti-cancer ale alimentelor și medicamentelor de zi cu zi1. Acum, această putere de procesare este orientată în sensul combaterii coronavirusului.
Șeful Departamentului de Chirurgie și Cancer, profesorul George Hanna, a evidențiat importanța proiectului: „Trăim vremuri fără precedent, care impun soluții științifice radicale și extraordinare. Echipa responsabilă de proiectul DreamLab: Corona-IA a acumulat cunoștințe și a înregistrat reușite în contextul utilizării tehnologiei IA pentru a descoperi proprietățile anti-cancer în medicamentele și alimentele existente, valorificându-le în lupta împotriva acestei noi amenințări globale.”
Răspândirea rapidă a bolii respiratorii acute (COVID-19) cauzată de noul coronavirus a avut un impact nefast masiv asupra sănătății umane și asupra economiei globale deopotrivă, generând necesitatea imediată a unor intervenții la nivel medical și nutrițional care să vină în sprijinul combaterii epidemiei.
Identificarea unor indicații noi sau utilizări alternative ale medicamentelor existente (cunoscută sub denumirea de „repoziționarea medicamentelor”) este un mod interesant de a evita un proces lent și costisitor de dezvoltare a unor medicamente noi pentru tratamentul acestei boli infecțioase. În contextul actualei pandemii, mii de vieți ar putea fi astfel salvate. Alimentația umană conține o multitudine de molecule asemănătoare medicamentelor despre care s-a demonstrat că joacă un rol în prevenția și tratamentul bolilor virale, prin interacțiunea cu medicamentele sau prin faptul că ele însele acționează ca niște medicamente. Cu toate acestea, aspectele practice tradiționale care sunt implicate în investigarea influenței unui singur medicament sau a unei componente nutriționale ar dura prea mult timp pentru a putea avea un impact asupra acestei crize.
În prezent, peisajul potențialelor molecule asemănătoare medicamentelor din alimente este neînchipuit de vast. Metodologia experimentală tradițională de investigare a influenței unui singur medicament sau a unei componente nutriționale în raport cu orice infecție virală specifică durează luni sau chiar ani.
Proiectul DreamLab: Corona-IA adoptă o abordare radical diferită de metodele tradiționale de testare. Având susținerea publicului larg, proiectul combină inteligența artificială cu puterea de procesare a smartphone-urilor inactive pentru a accelera descoperirea unor componente antivirale inovatoare în medicamentele existente și pentru a ajuta la identificarea moleculelor antivirale din alimente.
Membrul echipei DreamLab, profesorul Vasilis Vasiliou de la Yale School of Public Health a subliniat în continuare importanța proiectului: „În aceste vremuri grele, IA poate avea o contribuție majoră în lupta împotriva Covid-19. Echipa DreamLab utilizează puterea IA pentru a analiza medicamentele aprobate care pot avea potențialul de a combate Covid-19 și, de asemenea, pentru a identifica componentele nutriționale care ne pot stimula imunitatea împotriva efectelor virusului”.
IA inovatoare bazată pe rețea pentru repoziționarea medicamentelor și descoperirea moleculelor anti-virale din alimente
Coronavirusurile nu pot supraviețui și nu se pot replica fără ajutorul gazdelor lor. În fapt, toți virușii au evoluat în mod natural într-un arsenal sofisticat de strategii moleculare pentru a exploata mașinăria celulară a gazdei, în beneficiul propriu al supraviețuirii și replicării. Aceste strategii se bazează pe o rețea complexă de interacțiuni fizice între proteinele virale și gazdă, așa-numitele „rețele de interacțiuni intermoleculare virus-gazdă” (virus-host interactome networks)1.
Paradigma tradițională de dezvoltare a medicamentelor anti-virale vizează „un medicament pentru o proteină virală”. Această abordare are dezavantaje multiple, printre care se numără mutația virusului ce poate determina rapid ineficiența sau inutilitatea medicamentului. În schimb, trebuie să vizăm un întreg lanț de interacțiuni intermoleculare virus-gazdă. Deși au fost înregistrate progrese promițătoare, este foarte posibil ca vaccinurile preventive și efectele medicamentoase împotriva țintelor proteinei specifice SARS-Cov-2 să fie afectate de generarea de mutanți de răspândire virală.
Profitând de activitatea noastră anterioară în domeniul cancerului, proiectul DreamLab Corona-IA „își propune să ofere o imagine mai clară a moleculelor individuale sau combinațiilor de molecule care sunt cele mai potrivite pentru a distruge rețelele de interacțiuni intermoleculare gazdă-virus, indispensabile supraviețuirii coronavirusului, nu doar a proteinelor sale specifice”, a declarat Dr. Kirill Veselkov. Aceste molecule ar putea fi ori medicamente existente (și anume medicamente necunoscute anterior sau utilizate pentru tratamente antivirale) ori molecule din alimente asemănătoare medicamentelor. Rezultatele pot aduce clarificări în ceea ce privește terapiile care utilează mai multe medicamente, alături de intervențiile la nivel nutrițional în scopul distrugerii rețelelor de interacțiuni intermoleculare gazdă-virus la om.
Un membru al echipei de colaborare DreamLab, profesorul Michael Bronstein, Președinte al Machine Learning and Pattern Recognition în cadrul Department of Computing Imperial College London și Șef al Graph Learning Research la Twitter, a descris nucleul algoritmic al proiectului: „Utilizăm o clasă nouă de metode IA bazate pe rețea pentru identificarea compușilor antivirali într-un set de date de mii de molecule, modelând efectele la nivel de rețea ale interacțiunilor dintre aceste molecule și biomoleculele din corpul nostru. Am utilizat anterior aceste metode cu succes pentru a găsi „hiperalimente” care conțin compuși anticanceroși asemănători medicamentelor, iar acum le reorganizăm pentru noua boală”.
Caracterul combinativ al problemei: De ce DreamLab?
Mersul acestor cercetări a fost inițial încetinit de lipsa accesului la supercalcul. Combinațiile de trei, patru sau chiar mai mulți compuși ar fi imposibil de testat în laborator. Să zicem că există 10.000 de molecule, în diverse combinații – ceea ce înseamnă un trilion de posibilități care trebuie să fie „testate” pe calculator în raport cu interacțiunile intermoleculare virus-gazdă ale tulpinilor de coronavirus, lucru care este imposibil de gestionat pe un calculator normal. Cu toate acestea, aplicația DreamLab utilizează învățarea automată (machine learning) pe o rețea de supercalcul mobil, pentru a analiza miliarde de combinații de medicamente existente, molecule din alimente și interacțiuni genetice, reducând în mod fundamental timpul necesar pentru a face descoperiri.
Membru al echipei de proiect, Dr. Reza Mirnezami, consultant chirurgie colorectală, Royal Free Hospital, a declarat: „Echipa DreamLab lucrează la exploatarea capacității IA pentru a identifica modul în care medicamentele utilizate în mod obișnuit, aprobate, ar putea fi „realocate” în lupta împotriva COVID-19. Mai mult decât atât, avem în vedere îmbunătățirea rezultatelor la pacienții diagnosticați cu COVID-19 prin intermediul alimentației, ceea ce va produce cu siguranță efecte la nivelul imunității gazdei și al rezistenței microbiotice intestinale.”
În această etapă inițială a proiectului Corona-IA, ne propunem să testăm combinații de până la două molecule de medicamente existente sau molecule din alimente asemănătoare medicamentelor în raport cu interacțiunile intermoleculare virus-gazdă ale tulpinilor de coronavirus, inclusiv SARS-Cov-2 – agentul cauzal responsabil pentru actuala pandemie COVID-19. Rețeaua de smartphone-uri DreamLab de 100.000 de utilizatori deține puterea combinată a unui supercomputer care poate compacta datele disponibile în această etapă într-un timp care altfel ar necesita un deceniu folosind un computer desktop standard.
Folosește DreamLab acum. Împreună luptăm împotriva COVID-19.
1 Veselkov K, Gonzalez G, Shahad A, Galea D, Mirnezami R, Youssef J, Bronstein M & Laponogov I. HyperFoods: Machine-intelligent searching for cancer-beating molecules in foods. Nature Scientific Reports, 2019, 1-11.
2 de Chassey, B., Meyniel-Schicklin ,L., Vonderscher,J., Andre,P. and Lotteau,V. (2014) Virus-host interactomics: new insights and opportunities for antiviral drug discovery. Genome Medicine. 6 ,115.
