การใช้เครือข่ายประสาทเทียมอาจช่วยลดเวลาในการประมวลผลที่จำเป็นในการสร้างวัคซีนป้องกันมะเร็งเฉพาะบุคคล ซึ่งในปัจจุบันเป็นกระบวนการที่ยาวนาน เหลือเพียงไม่ถึงหนึ่งชั่วโมง Alexander Gintsburg ผู้อำนวยการศูนย์วิจัยระบาดวิทยาและจุลชีววิทยาแห่งชาติ Gamaleya (รัสเซีย) กล่าวกับ TASS
“ปัจจุบัน การออกแบบวัคซีนต้องใช้เวลานานมาก เนื่องจากต้องคำนวณว่าวัคซีน mRNA มีลักษณะอย่างไร โดยใช้เมทริกซ์ทางคณิตศาสตร์ เราได้ติดต่อสถาบัน Ivannikov ซึ่งจะใช้ AI ในการทำการคำนวณ ซึ่งขั้นตอนต่างๆ เหล่านี้จะใช้เวลาประมาณครึ่งชั่วโมงถึงหนึ่งชั่วโมง”
(ภาพประกอบ)
ก่อนหน้านี้นักวิจัยอธิบายแก่ TASS ว่า จำเป็นต้องมีฐานข้อมูลทดสอบลำดับเนื้องอกตั้งแต่ 40,000 ถึง 50,000 รายการ ซึ่งมีการจดจำแอนติเจนที่เข้ากันได้ ซึ่งแปลงเป็นโปรตีนหรือ RNA ในผู้ป่วย ซึ่งจำเป็นต่อการฝึก AI สิ่งนี้จะช่วยกำหนดได้ว่าวัคซีนจะสามารถใช้ได้เป็นรายบุคคลหรือไม่ เขากล่าว
วัคซีนดังกล่าวได้รับการพัฒนาโดยร่วมมือกับศูนย์วิจัยหลายแห่ง Andrey Kaprin ผู้อำนวยการศูนย์วิจัยรังสีวิทยาแห่งกระทรวงสาธารณสุขรัสเซียกล่าวว่า การทดลองก่อนทางคลินิกเสร็จสิ้นแล้ว
การเรียนรู้ของเครื่องจักรสามารถช่วยผลิตวัคซีนมะเร็งได้อย่างไร
การใช้ปัญญาประดิษฐ์ในการพัฒนาวัคซีนมะเร็งช่วยให้สามารถรักษาได้เฉพาะบุคคล แต่ก็ก่อให้เกิดความท้าทายใหม่สำหรับผู้พัฒนายาและหน่วยงานกำกับดูแลเช่นกัน
ด้วยการบำบัดด้วยภูมิคุ้มกัน การพัฒนาปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่องจักรสามารถช่วยประมวลผลข้อมูลจากชิ้นเนื้อมะเร็งเพื่อออกแบบวัคซีนที่กำหนดเป้าหมายไปที่การกลายพันธุ์ที่เฉพาะเจาะจงของผู้ป่วยแต่ละราย ความสามารถในการกำหนดเป้าหมายการกลายพันธุ์ที่เฉพาะเจาะจงสำหรับผู้ป่วยแต่ละรายไม่ใช่เรื่องใหม่ และยาต้านมะเร็งแบบกำหนดเป้าหมาย เช่น การรักษาด้วยยาต้าน HER2 และยาต้าน CDK4/6 ได้กลายเป็นสินค้าขายดีในอุตสาหกรรม อย่างไรก็ตาม ศักยภาพของ AI ในการระบุนีโอแอนติเจนจากชิ้นเนื้อของผู้ป่วยแต่ละรายทำให้กระบวนการนี้มีประสิทธิภาพเพิ่มมากขึ้น
การใช้ AI กลายเป็นหัวข้อการสนทนาหลักในหลายอุตสาหกรรม และอุตสาหกรรมยาก็ไม่มีข้อยกเว้น
(ภาพประกอบ)
Scott Ebbinghaus รองประธานฝ่ายวิจัยทางคลินิกของ Merck กล่าวว่า “การกลายพันธุ์ที่ตรวจพบในชิ้นเนื้อของผู้ป่วยสามารถป้อนเข้าสู่อัลกอริทึมเพื่อทำนายการกลายพันธุ์ที่มีแนวโน้มสูงสุดที่จะก่อให้เกิดภูมิคุ้มกันได้ จากนั้นเราสามารถสังเคราะห์ RNA ที่เข้ารหัสยีนมะเร็งที่กลายพันธุ์แต่ละตัวซึ่งปรับให้เข้ากับระบบภูมิคุ้มกันได้ วัคซีนแต่ละตัวจะมีลักษณะเฉพาะเฉพาะตัวมากสำหรับแต่ละคน”
ต่างจากการรักษาที่พัฒนาขึ้นกับแอนติเจนคงที่ตัวเดียว ระบบ AI จะพยายามปรับปรุงความสามารถในการคัดเลือกนีโอแอนติเจน อัลกอริทึมนี้ดูที่การกลายพันธุ์ทางพันธุกรรมที่มีอยู่ในเนื้องอกของผู้ป่วย และคาดการณ์นีโอแอนติเจนที่มีแนวโน้มที่จะกระตุ้นการตอบสนองทางภูมิคุ้มกันมากที่สุด Kyle Holen ผู้อำนวยการฝ่ายพัฒนาการรักษาและมะเร็งวิทยาที่ Moderna กล่าวว่า “อัลกอริทึมนี้มีความสามารถในการเรียนรู้ในช่วงเวลาหนึ่งโดยการจับคู่ข้อมูลทางคลินิกและภูมิคุ้มกันเข้าด้วยกัน ซึ่งหวังว่าจะสามารถคัดเลือกนีโอแอนติเจนที่มีกิจกรรมทางคลินิกสูงได้ดียิ่งขึ้น”
บริษัทอีกแห่งที่ใช้ AI คือ Transgene ซึ่งร่วมมือกับ NEC Corporation ในการออกแบบวัคซีนมะเร็งเฉพาะบุคคล แทนที่จะใช้วัคซีน mRNA บริษัท Transgene กำลังทำงานร่วมกับเวกเตอร์ไวรัสเพื่อฝึกระบบภูมิคุ้มกันของผู้ป่วยให้ต่อสู้กับเป้าหมายมะเร็งที่เฉพาะเจาะจง
ในขณะที่วัคซีนป้องกันมะเร็งกำลังเข้าสู่การทดลองในระยะหลัง ความท้าทายประการหนึ่งก็คือการควบคุมผลิตภัณฑ์ที่มีศักยภาพ สำนักงานคณะกรรมการอาหารและยาของสหรัฐอเมริกา (FDA) ออกเอกสารแนะนำเกี่ยวกับวัคซีนหลายแอนติเจน หน่วยงานกล่าวว่าอาจไม่จำเป็นต้องประเมินส่วนประกอบแต่ละส่วนของวัคซีนเหล่านี้แยกกันในด้านความปลอดภัยและความมีประสิทธิภาพ อย่างไรก็ตาม เอกสารระบุว่าเรื่องนี้จะ “พิจารณาเป็นรายกรณี”
สำนักงานคณะกรรมการอาหารและยา (FDA) “ตระหนักถึงศักยภาพของปัญญาประดิษฐ์/การเรียนรู้ของเครื่องจักร (AI/ML) ในการเร่งการพัฒนาการรักษาแบบเฉพาะบุคคล” โฆษกสำนักงานคณะกรรมการอาหารและยา (FDA) กล่าว
แหล่งที่มา
การแสดงความคิดเห็น (0)