Miért érdemes szkeptikusabban hozzáállni a mesterséges intelligenciához a gyógyszerkutatásban
A gyógyszerfejlesztésben az utóbbi években kiemelt szerepet kapó technológiákkal – különösen a mesterséges intelligenciával és a korszerű genetikai modellezéssel – szemben indokolt a fokozott szkepticizmus az orvostudományi szakértők szerint. Bár az új informatikai eljárásoktól a kutatások gyorsulását és a terápiák hatékonyságának ugrásszerű javulását várták, a gyakorlatban a forradalmi ígéretek gyakran elbuknak, különösen a fejlett világ legfőbb halálokának számító szívinfarktus és stroke elleni küzdelemben.
Erre szolgáltatott egyértelmű bizonyítékot két, az American Heart Association (AHA) éves tudományos konferenciáján bemutatott nagyszabású vizsgálat is. Bár a modern genetikai ismeretek alapján biztosnak tűnt a siker, a klinikai tesztek mást mutattak. A Novartis által fejlesztett pelacarsen nevű készítmény például hatékonyan csökkentette a vérben található, lp(a) elnevezésű fehérje szintjét – ami az elméleti genetikai modellek szerint mérsékelte volna a szív- és érrendszeri kockázatot –, a szívrohamok és a stroke előfordulási gyakoriságára azonban semmilyen érdemi hatást nem gyakorolt.
Hasonló kudarccal zárult a Novo Nordisk átfogó klinikai vizsgálata is, amely egy, az IL-6 fehérjét célzó gyulladáscsökkentő hatóanyagot tesztelt: a terápia semmiféle kimutatható klinikai haszonnal nem járt a betegek számára. A szakértők szerint ezek a tapasztalatok arra figyelmeztetnek, hogy az algoritmusok által vezérelt kutatás önmagában nem képes áthidalni az emberi biológia rendkívüli összetettségét.
Folytasd az appban — szavazz és szólj hozzá ➔