Un nou sistem criptografic ar putea permite colaborarea dintre companiile farmaceutice și laboratoarele academice pentru a dezvolta medicamente mai rapid, fără a dezvălui informații confidențiale concurenților.

Nucleul sistemului este un program software de inteligență artificială (AI) cunoscut sub numele de rețea neuronală. Programul studiază informații despre modul în care medicamentele interacționează cu diferite proteine din corpul uman și, pe baza acestor informații, poate face predicții privind noi interacțiuni medicament-proteină.

Mai multe date de antrenament îmbunătățesc inteligența artificială, ceea ce a fost o provocare în trecut, deoarece dezvoltatorii de medicamente, în general, nu împărtășesc datele din cauza preocupărilor legate de proprietatea intelectuală. Noul sistem permite unei inteligențe artificiale să facă crowdsourcing de date, păstrând în același timp confidențialitatea informațiilor, ceea ce ar putea încuraja parteneriatele pentru o dezvoltare mai rapidă a medicamentelor, potrivit unui raport al cercetătorilor pentru Science.

Identificarea de noi interacțiuni între medicamente și proteine ar putea dezvălui noi tratamente pentru diverse boli sau ar putea dezvălui dacă anumite medicamente interacționează cu ținte proteice nedorite, îmbunătățind astfel predicția efectelor secundare specifice, spune Ivet Bahar, biolog computaționalist la Universitatea din Pittsburgh (care nu a fost implicat în studiu).

În noul sistem de antrenament AI, datele obținute de la grupurile de cercetare sunt împărțite pe mai multe servere, iar proprietarul fiecărui server vede ceea ce pare a fi doar numere aleatorii. "Aici este punctul în care se magie criptografică se întâmplă", spune informaticianul David Wu de la Universitatea Virginia, Charlottesville. Deși niciun participant individual nu poate vedea milioanele de interacțiuni medicament-proteină care alcătuiesc setul de antrenament, serverele pot folosi în mod colectiv aceste informații pentru a învăța o rețea neuronală să prezică interactivitatea combinațiilor medicament-proteină chiar și fără a avea acces anterior laaceste informații.

"Acest proiect este vizionar", spune Jian Peng, cercetător în domeniul calculului la Universitatea din Illinois, "cred că va pune bazele viitoarelor colaborări în biomedicină".

Biologul computațional de la MIT Bonnie Berger și colegii săi Brian Hie și Hyunghoon Cho au evaluat acuratețea sistemului prin antrenarea unei rețele neuronale pe aproximativ 1,4 milioane de perechi medicament-proteină. Jumătate din aceste perechi au fost obținute din baza de date a platformei STITCH (Search Tool for Interactions of Chemicals) cu interacțiuni cunoscute între medicamente și proteine; cealaltă jumătate a fost compusă din perechi careAtunci când i s-au prezentat noi perechi medicament-proteină despre care se știa că interacționează sau nu, inteligența artificială a ales cu o acuratețe de 95% care dintre ele interacționează.

Pentru a testa dacă sistemul ar putea identifica interacțiuni medicament-proteină necunoscute anterior, echipa lui Berger a antrenat rețeaua neuronală pe aproape două milioane de perechi medicament-proteină: întregul set de date STITCH de interacțiuni cunoscute, plus același număr de perechi care nu interacționează. IA complet antrenată a sugerat mai multe interacțiuni care nu au fost niciodată raportate sau care fuseseră raportate anterior,dar care nu se aflau în baza de date STITCH.

De exemplu, AI a identificat o interacțiune între proteinele receptorilor de estrogen și un medicament dezvoltat pentru tratarea cancerului de sân, numit droloxifen. De asemenea, rețeaua neuronală a descoperit o interacțiune nouă între imatinib, un medicament împotriva leucemiei, și proteina ErbB4, despre care se crede că este implicată în diferite tipuri de cancer. Cercetătorii au confirmat această interacțiune cuexperimente de laborator.

O astfel de rețea de calcul securizată ar putea încuraja creșterea colaborărilor în alte domenii decât dezvoltarea farmaceutică. Spitalele ar putea împărtăși dosare medicale confidențiale pentru a antrena programe de inteligență artificială care să prezică prognosticul sau să consilieze strategii de tratament, a spus Peng.

"Ori de câte ori doriți să faceți un studiu pe un număr mare de persoane privind comportamentul, genomica, dosarele medicale, dosarele juridice, dosarele financiare - orice este sensibil la confidențialitate, aceste tipuri de tehnici pot fi foarte utile", spune Wu." [ScienceNews]

REFERINȚĂ

1. Hie, H. Cho și B. Berger. Realizarea unei colaborări farmacologice private și practice. Știință Vol. 362, 19 octombrie 2018, p. 347. doi:10.1126/science.aat4807.