После успеха серии больших языковых моделей OpenAI все большее число организаций предлагают «базовые» модели для искусственного интеллекта, которые, как и GPT, «предварительно обучены», чтобы обладать очень широкими возможностями в определенной области знаний. На прошлой неделе генеральный директор Nvidia Дженсен Хуанг предложил «мировую базовую модель» для автономных транспортных средств и роботов.
Во вторник на ежегодной конференции JP Morgan Healthcare Conference в Сан-Франциско компьютерная компания Cerebras Systems, работающая в области искусственного интеллекта, и медицинская исследовательская клиника Mayo Clinic представили результаты исследования, которое они называют базовой моделью для геномики, позволяющей выявить генетические корни наследственных заболеваний.
Первым прорывом в рамках сотрудничества, которое длится уже год, стала потенциальная возможность предсказывать реакцию на лекарства у пациентов с ревматоидным артритом. По словам представителей компаний, этот потенциальный прорыв может «значительно ускорить время диагностики и повысить ее точность».
«Захватывает работа, которую наши команды проделали вместе, и то, о чем мы всегда слышали, – возможность предсказывать ответ на терапию. Вероятно, это станет реальностью в ближайшие несколько лет, поскольку мы используем преимущества использования этих базовых моделей и данных, которые не являются текстом»
- сказал доктор Мэтью Каллстром, доктор медицины, медицинский директор по стратегии и заведующий кафедрой радиологии клиники Майо
«Была базовая модель для языка, были базовые модели для сворачивания белков, а работа, которую Майо проделал на нашем оборудовании, – это базовая модель для геномики»
- сказал в том же интервью соучредитель и генеральный директор Cerebras Эндрю Фельдман
Церебра и клиника Майо впервые объявили о сотрудничестве по работе с компьютерами Cerebras CS-3 AI год назад. Cerebras потратила несколько месяцев на получение сертификата HIPPAA для работы с частными данными пациентов. Эксперименты проводились на компьютерах CS-3, работающих в облачном вычислительном центре Cerebras, зарезервированном для клиники Майо, а все используемые данные хранились локально, чтобы соответствовать требованиям HIPAA.
«Это партнерство развивалось именно так, как вы и ожидали: они привнесли опыт в данной области, у них были огромные активы данных и опыт в области ИИ. А мы привнесли опыт в области ИИ и вычислительные мощности мирового класса».
- говорит Фельдман
Nvidia Cosmos – платформа ИИ, которая изменит будущее роботов и автомобилей – победила на Best of CES 2025.
В науках о жизни уже давно используются нейронные сети для предсказания того, может ли изменение в нуклеотиде ДНК (одной из отдельных нуклеиновых кислот ДНК), гуанине, аденине, цитозине или тимине предсказать наследственное заболевание, например ревматоидный артрит.
В случае модели Cerebras-Mayo технология оперирует группами нуклеотидных изменений, чтобы использовать пересечение изменений ДНК для получения большей предсказательной силы.
Фундаментальная модель состоит из миллиарда параметров, или нейронных весов, для просеивания данных, что, как отмечает Фельдман, в 10 раз больше, чем у Google DeepMind AlphaFold, которая считается фундаментальной моделью для решения проблем сворачивания белков.
Модель Cerebras-Mayo была предварительно обучена на триллионе лексем, представляющих собой смесь геномных данных из открытых источников и собственных данных пациентов Mayo – под названием Tapestry, что в общей сложности составило 100 000 данных пациентов.
По мнению Фельдмана и Каллстрома, именно конкретные, индивидуальные геномные данные в Tapestry – а не идеализированные, общие данные из открытых источников – способствуют повышению точности модели.
«У Mayo один из самых больших наборов данных на земле. Они десятилетиями были лидерами в тщательном анализе данных в области медицины, и теперь они находят в них понимание, а это именно то, что можно было предсказать много лет назад».
- говорит Фельдман
Ревматоидный артрит – это инвалидизирующее заболевание, которым страдают 1,3 миллиона человек. До сих пор стандартом лечения было сдерживание прогрессирования воспаления путем проб и ошибок с помощью химиотерапевтического препарата под названием метотрексат.
Absci и Memorial Sloan Kettering сотрудничают в поиске лекарств от рака с помощью искусственного интеллекта
Ученые установили, что это заболевание на 60% передается по наследству, то есть вероятность развития заболевания на основе генетических особенностей человека составляет более 50 на 50.
«Ревматоидный артрит – это довольно распространенное аутоиммунное заболевание, которое вызывает воспаление суставов. Хрящ разрушается, и вы получаете кость на кость, и, довольно часто, смещение суставов».
- объясняет Каллстром
«Цель – остановить воспаление на ранней стадии, потому что ревматоидный артрит – это постоянное заболевание. Проблема с ревматоидным артритом заключается в том, что вы не знаете, на что будут реагировать пациенты».
- говорит Каллстром
По его словам, в среднем только 40% пациентов отвечают на метотрексат. Тем, кто не реагирует, приходится проходить еще один раунд многомесячного лечения другой терапией.
«Нередко пациенты проходят через несколько попыток лечения, чтобы узнать, смогут ли они остановить течение болезни»
- говорит Каллстром
Новая модель основывается не только на геномах конкретных пациентов Tapestry, но и на «тонкой настройке» модели с использованием данных клиники Майо от 500 пациентов, которые, как известно, ответили на лечение.
«Ключевым моментом является то, что наша команда ревматологов отслеживала пациентов и их реакцию на терапию метотрексатом и другими целевыми препаратами и сохранила невероятную базу данных из 6 000 пациентов. Если бы у вас этого не было, у вас была бы куча данных о пациентах, но вы бы не знали, с чем их тестировать».
- объясняет Каллстром
Затем модель тестируется на предмет предсказания того, что произошло с выборкой пациентов, не получавших метотрексат, – другими словами, модель проверяется на предмет того, может ли она точно предсказать то, что произошло в ходе исторических испытаний терапии.
«Вы можете представить себе A/B-тестирование, когда одна группа получает терапию, а другая – плацебо.»
- говорит Каллстром
По его словам, «мы обнаружили, что, похоже, уже на ранних этапах это перспективно для предсказания ответа на метотрексат».
Использование модели искусственного интеллекта для прогнозирования ответа на метотрексат – это первый случай в медицине, говорит Каллстром. «Не существует модели, которая предсказывала бы ответ для пациентов с ревматоидным артритом», – сказал он. «Вы не могли бы сказать: «Вы ответите на метотрексат» – вы не могли бы произнести эти слова».
По словам Каллстрома, гипотеза заключается в том, что новая модель указывает на генетику, лежащую в основе заболевания.
«Гипотеза заключается в том, что реакция пациента на терапию, по крайней мере частично, закодирована в его ДНК. Ваша ДНК генерирует определенные белки, которые либо отвечают, либо не отвечают на терапию. Это всегда было гипотезой для смешанного ответа, будь то конкретный фермент, клеточный ответ или что-то еще».
Полученные результаты являются «предварительными», предупреждает Каллстром, они основаны на небольшом количестве пациентов исторических данных. Хотя базовая модель «демонстрирует высокую производительность по сравнению с контрольными показателями», по его словам, еще слишком рано говорить о том, что модель решила проблему. По его словам, публикация с описанием результатов находится «на завершающей стадии».
Работа «обнаружила довольно хороший сигнал», – сказал он. «Мы собираемся расширить ее и сделать больше». По его словам, даже возможность сказать, что некоторые пациенты не ответят на лекарство, может быть ранним преимуществом этого инструмента. «Если вы можете с определенной уверенностью некоторых пациентов пропустить через обязательное метотрексата, это уже победа».
По словам Фельдмана, для компании Cerebras, которая практикует решение особо крупных задач с использованием нейронных сетей, скорость перехода от концепции к результатам является подтверждением превосходного аппаратного обеспечения.
«Благодаря молниеносной скорости вычислений мы смогли получить результаты, и, несмотря на то, что они все еще находятся на ранней стадии, это произошло гораздо быстрее, чем обычно бывает в медицинских исследованиях»
По его словам, следующим шагом будет дальнейшее повышение точности модели. Для этого в модель могут быть введены не только геномные данные, но и другие сведения, в том числе рентгенограммы рук и ног. Протеомика, изучение экспрессированных белков, вполне может стать частью этих данных.
«Экспрессия этих генов действительно важна», то есть то, как ДНК превращается в белки. Так что протеомика и все эти вещи на уровне экспрессии генов станут еще одним этапом нашей работы.
Настоящая проверка будет проведена на реальных пациентах, проходящих лечение.
«Что нужно сделать в дальнейшем, так это взять эти ранние результаты, этот пример использования, и сделать работу, которую мы делаем в медицине, то есть доказать это на пациентах»
Комментарии (0)