Egy kutatócsoport létrehozott egy „virtuális biotechnológiai vállalatot”, amelyben több ezer mesterséges intelligencia-ügynök dolgozik együtt a gyógyszerfejlesztés különböző területein.
A Science folyóiratban megjelent tanulmányban a rendszer 55 984 klinikai vizsgálatból származó adatokat elemezett. A kutatók arra is felkérték a rendszert, hogy vizsgálja meg a B7-H3 fehérjét, amelyet már korábban is a tüdőrák lehetséges terápiás célpontjaként tanulmányoztak.
Az eredmények érdekesek. Az AI azonban nem fedezte fel a B7-H3-at, nem fejlesztett ki új gyógyszert, és nem bizonyította, hogy egy adott kezelés hatékony lenne. Javaslatát még nem tesztelték kísérletileg.
Mit is csináltak valójában azok a 37 000 mesterséges intelligencia-ügynök?
A Virtual Biotech-et úgy tervezték, hogy úgy működjön, mint egy biotechnológiai vállalat.
Egy „főtudós” szerepet betöltő mesterséges intelligencia feladatokat osztott ki olyan területekkel foglalkozó csapatoknak, mint a kezelési célpontok, a gyógyszertervezés és a klinikai vizsgálatok. Több mint 37 000 „ügynök” vizsgálta át egy-egy későbbi fázisú klinikai vizsgálatot.
A kutatók ezután egy konkrétabb feladatot adtak a rendszernek: annak felmérését, hogy a CD276 – amelyet általában B7-H3 néven ismernek – hasznos kezelési célpont lehet-e a tüdőrák esetében.
A B7-H3 nem volt új felfedezés. Korábbi kutatások már kimutatták, hogy egyes tüdődaganatokban magas a fehérje szintje, és felvetették, hogy ez segíthet a ráknak elkerülni az immunrendszer hatását.
A rendszer átkutatta a rendelkezésre álló genetikai, egysejtű, térbeli és klinikai adatokat. A rendszer alátámasztotta, hogy a B7-H3 lehetséges célpont lehet, és javasolta, hogy annak megtámadására antitest-gyógyszer konjugátumot (ADC) alkalmazzanak.
Az ADC egy olyan antitestet, amely felismer egy adott célmolekulát, egy rákellenes gyógyszerrel kombinál. Az antitest feladata, hogy a gyógyszert eljuttassa azokhoz a sejtekhez, amelyek ezen célmolekulát hordozzák.
A TROP2-ről és a tüdőrákról szóló cikkünkben részletesebben megvizsgáljuk, hogyan működnek az ADC-k, és milyen kérdések merülnek fel alkalmazásukkal kapcsolatban.
A B7-H3-at már jelenleg is tesztelik a kissejtes tüdőrák esetében
A 2026-os Tüdőrák Világkonferencián bemutatták két különálló, a B7-H3-t célzó ADC-re vonatkozó 3. fázisú közbenső eredményeket a relapszusos kissejtes tüdőrák kezelésében.
A TAISHAN-302 vizsgálatban a tambotatug-pelitecan a medián teljes túlélési időt 13,3 hónapra növelte, szemben a topotekán 9,4 hónapos értékével.
Az ARTEMIS-008 vizsgálatban a risvutatug rezetecan kezelés esetén a teljes túlélés mediánja 18,5 hónap, a topotekán kezelés esetén pedig 10,3 hónap volt.
Mindkét vizsgálatot Kínában végezték. További kutatásokra van szükség annak megállapításához, hogy az eredmények ugyanolyan mértékben érvényesek-e szélesebb körű populációkra is, beleértve az európaiakat is.
Ezeket a gyógyszereket a Virtual Biotech-tanulmánytól függetlenül fejlesztették ki. Az eredmények nem igazolják a mesterséges intelligencia rendszerét, és nem bizonyítják, hogy az általa javasolt megoldás működne. Ugyanakkor rávilágítanak arra, miért kerül a B7-H3 a figyelem középpontjába a tüdőrák-kutatásban.
Ez egy olyan időszakban történik, amikor a kissejtes tüdőrák kezelése évtizedekig tartó csekély előrelépés után kezd megváltozni. Az európai kissejtes tüdőrák-kezelésekkel foglalkozó cikkünk bemutatja a legújabb fejlemények egy részét, és azt is, hogy az európai engedélyezés miért nem jelenti automatikusan a kezeléshez való hozzáférést.
A közelmúltban tartott, a kis sejtes tüdőrákról szóló webináriumunkon szó esett a klinikai vizsgálatokhoz való hozzáférésről, az új kezelési módszerekről, valamint arról a támogatásról is, amelyre az embereknek szükségük van, amikor gyors döntéseket kell hozniuk.
A Virtual Biotech még nem fejlesztett ki gyógymódot
A tanulmány bemutatja, mire képes egy nagy, mesterséges intelligenciával rendelkező ügynökökből álló csapat a rendelkezésre álló információk alapján. Nem bizonyítja azonban, hogy az általuk javasolt kezelés biztonságos vagy hatékony lenne.
A Virtual Biotech cég nem állított elő új B7-H3 nevű gyógyszert. A javaslatot sem laboratóriumi kísérletekben, sem állatkísérletekben, sem klinikai vizsgálatokban nem tesztelték.
Az emberi kutatók is továbbra is részt vettek a munkában. Ők választották ki a rendszer számára a tüdőrákot vizsgálati tárgyként, felülvizsgálták a rendszer működését, és külső szakértőket vonultattak be a javaslat értékeléséhez.
A gyógyszerfejlesztés nem csupán egy valószínűsíthető célpont felkutatását jelenti. A potenciális kezelést még elő kell állítani, tesztelni kell, és össze kell hasonlítani a jelenlegi kezelési módszerekkel. Sok látszólag ígéretes ötlet elbukik ebben a folyamatban.
Lehet, hogy a mesterséges intelligencia felgyorsíthatja a tüdőrák elleni gyógyszerek kifejlesztését?
Az előny a sebességben és a méretben rejlik.
Egy emberi kutatócsoport nem tudja több tízezer klinikai vizsgálatot több tízezer kutató között felosztani. Egy mesterséges intelligencia-rendszer viszont képes ilyen nagyságrendű munkát szervezni, és hatalmas mennyiségű bizonyíték között összefüggéseket keresni.
Ez segíthetne a kutatóknak abban, hogy eldöntsék, mely célpontok érdemelnek nagyobb figyelmet, azonosítsák a korábbi kísérletek sikerének vagy kudarcának okait, és leszűkítsék a laboratóriumi kutatásokba bevont ötletek körét.
Emellett nagy léptékben is meggyőző hibákat eredményezhet. Következtetéseinek minősége a rendelkezésre álló bizonyítékoktól, a feltett kérdésektől, valamint a megfelelő szakértelemmel rendelkező személyek által elvégzett ellenőrzésektől függ.
A Lung Cancer Europe állásfoglalása a mesterséges intelligencia tüdőrák-kezelésben való alkalmazásáról átláthatóságot és tudományos bizonyítékokat szorgalmaz, miközben az emberi megítélést tartja középpontban, és a tüdőrákban szenvedőket is bevonja a mesterséges intelligencia alkalmazásával kapcsolatos döntéshozatalba.
Ezek az elvek ugyanúgy vonatkoznak a gyógyszerkutatásra, mint a klinikai ellátásra.
Kinek kedvez a gyorsabb tüdőrákkutatás?
A lehetséges kezelési célpontok gyorsabb felkutatása csupán a feladat egy része.
A két B7-H3 3. fázisú klinikai vizsgálatot Kínában végezték. További bizonyítékok, a szabályozó hatóságok döntései és a nemzeti térítési eljárások fogják eldönteni, hogy ezek a kezelések végül eljutnak-e az európai betegekhez.
Az új tüdőrákkezelésekhez való hozzáférés már jelenleg is jelentős eltéréseket mutat az egyes európai országok között. A Lung Cancer Europe „Access to Treatment Atlas” (Kezeléshez való hozzáférés at lasz ) segítségével az érdeklődők összehasonlíthatják az egész Európára kiterjedő költségtérítési gyakorlatot, a biomarkervizsgálatokat, a szűrővizsgálatokat és a klinikai vizsgálatokkal kapcsolatos információkat.
A mesterséges intelligencia segíthet a kutatóknak abban, hogy gyorsabban haladjanak előre a gyógyszerfejlesztés korai szakaszában. Önmagában azonban nem oldja meg a lassú engedélyezési folyamatokat, a klinikai vizsgálatokhoz való egyenlőtlen hozzáférést, a korlátozott klinikai vizsgálati lehetőségeket, illetve a nemzeti finanszírozások közötti eltéréseket.
Ugyanezek a kérdések felmerülnek az orvosi mesterséges intelligencia más területein is. A mesterséges intelligencia alkalmazásáról a képalkotásban szóló cikkünkben , valamint a Cancer Image Europe című kiadványban azt vizsgáljuk, hogy a jobb minőségű adatok hogyan segíthetik elő a kutatást és a diagnózist, és miért kell már a kezdetektől fogva figyelmet fordítani a reprezentációra, az irányításra és a hozzáférésre.
Mi fog történni ezután?
A Virtual Biotech-nek most már a számítógépes rendszeren kívül is be kell bizonyítania magát.
A B7-H3 nevű javaslatot kísérleti vizsgálatoknak kell alávetni, mielőtt bárki is megállapíthatná, hogy alkalmas-e kezelési módszerként. A rendszert egyéb kutatási kérdésekre is ki kell próbálni, hogy kiderüljön, mennyire megbízhatóan működik.
A tüdőrákban szenvedők számára a kérdés egyértelmű: segít-e ez a megközelítés biztonságos és hatékony kezelések kifejlesztésében, és eljutnak-e ezek a kezelések azokhoz, akiknek szükségük van rájuk?
A válasz a laboratóriumi kutatásokból, a klinikai vizsgálatokból és a gyakorlatban való alkalmazhatóságból fog kiderülni, nem pedig a bevont mesterséges intelligencia-ügynökök számából.