The end of ageing? A new AI is developing drugs to fight your biological clock
จุดจบความชรา เอไอกำลังพัฒนายาเพื่อใช้ต่อสู้กับความแก่
นักวิจัยจากมหาวิทยาลัยเอดินบะระได้ค้นพบยาใหม่เพื่อสู้กับความชราโดยใช้เอไอ
ปัญญาประดิษฐ์ หรือ เอไอ AI เป็นแรงผลักดันเบื้องหลังของการพัฒนาครั้งใหญ่มากมายในปีที่ผ่านมา เช่น แชทบ็อตอัจฉริยะสุดอัจฉริยะ และ การสร้างงานศิลปะ ที่เราอาจเคยเห็นในอินเทอร์เน็ต แต่ เอไอ ก็ได้ก้าวหน้าไปใกล ถึงขนาดที่จะต่อสู้กับ หนึ่งในปัญหาที่ใหญ่ที่สุดของมนุษยชาติ นั่นคือความชรา
ด้วยการพัฒนาล่าสุดจากนักวิจัยแห่งมหาวิทยาลัยเอดินบะระ แคว้นสกอตแลนด์ ประเทศสหราชอาณาจักร ระบบการเรียนรู้ของเครื่อง หรือที่เรียกว่า แมชชีนเลิร์นนิง ถูกนำมาใช้ในการค้นหายา โดยได้ค้นพบยาต้านความชราชนิดใหม่
แมชชีนเลิร์นนิง เป็นแขนงหนึ่งของปัญญาประดิษฐ์ หรือเอไอ แมชชีนเลิร์นนิงจะเน้นในการใช้ข้อมูล มาเพื่อที่จะเลียนแบบวิธีที่มนุษย์เรียนรู้ โดยการป้อนข้อมูลที่มีความแม่นยำมากขึ้น เพื่อให้เครื่องเอไอได้เรียนรู้ ในอดีตนั้น มีการนำเอไอไปใช้ในการสร้างหุ่นยนต์เล่นหมากรุก นำไปสร้างรถยนต์ที่ขับเองได้ และแม้แต่รายการทีวีตามสั่ง แต่อัลกอริทึมของเอไอที่นักวิจัยได้ทำขึ้นมาเฉพาะนี้ ใช้สำหรับค้นหายา ซีโนลิทิกส์ senolytics ตัวใหม่ๆ
โดยพื้นฐานแล้ว ซีโนลิทิกส์ คือยาที่สามารถชะลอความแก่ รวมทั้งใช้ป้องกันโรคที่เกี่ยวข้องกับความแก่ หรือป้องกันโรคที่มาพร้อมกับอายุที่เพิ่มขึ้น การทำงานของยาซีโนลิทิกส์ จะทำงานโดยการฆ่าเซลล์ที่ชราภาพ ซึ่งเป็นเซลล์แก่หมดอายุที่มีความเสียหาย ซึ่งเซลล์แก่ที่หมดอายุเหล่านี้สามารถจะปล่อยสารที่ก่อให้เกิดการอักเสบใส่เซลล์ปกติอื่นๆ ที่อยู่ในร่างกายเราได้ ทำให้เซลล์ปกติที่อยู่ข้างเคียงเกิดการอักเสบและเสียหายตามไปด้วย
ถึงแม้ว่ายาที่ใช้ชะลอนี้จะมีประสิทธิภาพสูงก็ตาม แต่ยาซีโนลิทิกส์ เป็นยาที่มีราคาแพงมาก และใช้ระยะเวลาที่นานในการพัฒนา เมื่อเป็นเช่นนี้ สเมอร์ บาริโต Vanessa Smer-Barreto นักวิจัย จากสถาบันพันธุศาสตร์และอณูทางการแพทย์ Institute of Genetics and Molecular Medicine มหาวิทยาลัยเอดินบะระ จึงได้เปลี่ยนมาใช้แมชชีน
เลิร์นนิงมาช่วยในการพัฒนายาชะลอความแก่
“ในทางปฏิบัติแล้ว การเก็บและสร้างข้อมูลทางชีววิทยาของนักวิทยาศาสตร์นั้น จะมีราคาที่แพงมาก และอาจจะใช้ระยะเวลาในการเก็บข้อมูลเหล่านั้นเป็นระยะเวลาที่นานมาก กว่าจะรวบรวมข้อมูลเหล่านั้น มาใช้สำหรับการฝึกสอนเครื่องเอไอให้ได้เรียนรู้” เธออธิบาย
“สิ่งที่ทำให้แนวทางการวิจัยของเรามีความแตกต่างจากที่อื่นก็คือ เราเองมีเงินทุนในการทำวิจัยที่จำกัด เราจึงนำข้อมูลที่จะสอนเครื่อง เพื่อที่จะให้เครื่องได้เรียนรู้ มาจากเอกสารงานวิจัยที่เรามีอยู่ และเราก็ใช้ข้อมูลที่เรามีอยู่นี้ ไปสอนระบบแมชชีนเลิร์นนิง เพื่อที่จะไปเร่งความเร็วของเครื่องเอไอให้ประมวลผลออกมาให้เร็วขึ้น”
ด้วยการใช้อัลกอริธึมการเรียนรู้ของแมชชีนเลิร์นนิง เธอได้ตัวเลือกที่เป็นไปได้ 3 รูปแบบสำหรับยาประเภทนี้
ในการทำเช่นนี้ สเมอร์ บาริโต พร้อมกับเพื่อนร่วมงานของเธอ ได้ป้อนตัวอย่างแบบจำลอง ของ ยาซีโนลิทิกส์หลายชนิด ที่นักวิจัยรู้จักกันดี และได้ป้อนตัวอย่างแบบจำลองของยาที่ไม่ใช่ยาซีโนลิทิกส์เข้าไปด้วยเช่นกัน เพื่อสอนให้เครื่องเอไอแยกแยะความแตกต่างระหว่างยาซีโนลิทิกส์ กับยาที่ไม่ใช่ซีโนลิทิกส์
การที่นักวิจัยทำเช่นนี้ เพื่อให้เครื่องเอไอ สามารถจะทำนายได้ว่า ยาที่เอไอไม่เคยเห็นมาก่อน อาจเป็นยาเซโนไลติกหรือไม่ โดยขึ้นอยู่กับว่า ยาใหม่เหล่านั้น มีส่วนที่เหมือนหรือคล้ายกับตัวอย่างของยาซีโนลิทิกส์ได้ป้อนข้อมูลไว้ หรือเก็บข้อมูลไว้ก่อนหรือไม่
ผลที่ได้คือ เครื่องเอไอได้ตรวจพบยาซีโนลิทิกส์จำนวนประมาณ 80 ชนิด แต่ในจำนวนนั้น มีเพียง 2 ชนิดเท่านั้นที่ทีมวิจัยนำมาทดสอบในมนุษย์ แม้ว่าอาจดูเหมือนได้ยามาเพียงไม่กี่ชนิดเท่านั้น แต่ความเป็นจริงแล้ว ยาที่ได้มานี้จะต้องใช้เวลาในการทดลอง เป็นระยะเวลาที่นานมากคือตั้งแต่ 10 ปี ไปจนถึง 20 ปี กว่าที่ยาทดลองเหล่านี้จะออกสู่ท้องตลาด ซึ่งแน่นอนว่า มีการใช้เงินอย่างมหาศาลในการทดลองยาแต่ละตัว
ทีมงานวิจัยได้อ่านเอกสารจากงานวิจัยต่างๆ มากมาย แต่ทีมงานก็ได้เลือกสารประกอบที่เป็นยาไว้เพียง 58 สารประกอบเท่านั้น โดยจะตัดสารประกอบที่มีผลจากการทดลองวิจัยที่ไม่ชัดเจนออกไป
นักวิจัยได้ใส่ข้อมูลส่วนที่เด่นและส่วนที่สำคัญของยาแต่ละชนิด จำนวนทั้งหมด 4,340 ชนิด เข้าไปในโมเดลของแมชชีนเลิร์นนิงของเครื่องเอไอ เครื่องประมวลผลโดยใช้เวลาเพียงห้านาทีเท่านั้น และแบบจำลองของแมชชีนเลิร์นนิงของเครื่องเอไอ ก็ได้บอกและระบุชื่อยาที่ได้คะแนนสูงสุดจำนวน 21 ตัวยา ที่น่าเป็นยาซีโนลิทิกส์ ถ้าหากไม่มีโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงเข้ามาช่วยแล้ว กระบวนการนี้อาจจะต้องใช้เวลาหลายสัปดาห์ และอาจจะต้องเสียเงินจำนวนมหาศาลในการทำวิจัย เพื่อให้ได้ผลลัพธ์เหล่านี้ออกมาเช่นนี้
ขั้นตอนสุดท้าย การทดสอบยาที่เป็นไปได้กับเซลล์สองประเภท คือ สุขภาพดีและอายุ
จากจำนวนตัวยา 21 ตัวยาที่มีคะแนนสูงสุด มีอยู่เพียง 3 ตัวยาเท่านั้น ที่สามารถจะฆ่าเซลล์ชราภาพได้ โดยที่ตัวยาไม่ทำอันตรายแก่เซลล์ปกติ ต่อจากนี้ ยาซีโนลิทิกส์ใหม่เหล่านี้ นักวิจัยจะนำไปทดลองเพิ่มเติมเพื่อให้มีความเข้าใจมากขึ้น เกี่ยวกับกลไกของยาที่ไปต่อต้านการแก่ชราในร่างกาย
สเมอร์ บาริโต อธิบายว่า แม้ว่าการวิจัยจะประสบความสำเร็จ แต่การวิจัยนี้ถือได้ว่า เป็นเพียงจุดเริ่มต้นเท่านั้น “ขั้นตอนต่อไปก็คือ การร่วมมือกับแพทย์ที่มหาวิทยาลัย เพื่อทดลองยาที่เราค้นพบในตัวอย่างเนื้อเยื่อปอดของมนุษย์ที่มีสุขภาพดี”
สเมอร์ บาริโต ได้ชี้ให้เห็นว่า ในทดลองยาที่จะมีขึ้นในอนาคตนี้ ทีมงานวิจัยจะดูว่า ยาที่ได้มา สามารถจะต่อสู้กับความแก่ชราของเนื้อเยื่อในอวัยวะที่เสียหายได้หรือไม่ และผู้ป่วยเองไม่จำเป็นต้องได้รับยาในปริมาณที่มาก โดยเฉพาะในระยะแรกหรือเฟสแรกของการทดลองยา ยาที่นักวิจัยได้มาเหล่านี้ จะนำไปทดลองกับแบบจำลองเนื้อเยื่อก่อน และยานี้อาจใช้เฉพาะที่ หรืออาจใช้ปริมาณเพียงเล็กน้อยเท่านั้น
สเมอร์ บาริโต กล่าวว่า "ในการทดลองยาใดๆ ก็ตาม เราต้องคำนึงถึงข้อเท็จจริงเสมอว่า ยาที่เราใช้ทดลองอาจส่งผลร้ายมากกว่าผลดี"
“ยาต้องผ่านหลายขั้นตอน ก่อนที่เข้าสู่ตลาดได้ และยาทดลองเหล่านี้ จะต้องผ่านการทดสอบด้านความปลอดภัยก่อนเป็นอันดับแรก”
แม้ว่าวิธีการทดลองและการตรวจสอบเพื่อให้ได้ข้อมูลมานี้ จะใช้ในการค้นหายาใหม่เพื่อชะลอการแก่ชรา แต่ทีมงานของเราก็จะนำความสามารถจากเครื่อง เอไอ นี้ ไปใช้ประโยชน์ในการค้นหายารักษาโรคอื่นๆ
“ข้อมูลที่เราได้มานี้ เรามีวิธีการทดลองทางวิทยาศาสตร์ที่มีความเฉพาะเจาะจงอย่างมาก และทีมงานวิจัยเรา จะนำเทคนิคที่คล้ายคลึงกันนี้ ไปใช้กับโรคอื่นๆ เช่น โรคมะเร็ง และพยายามที่จะนำเทคนิคนี้ไปใช้กับโรคอื่นๆ ด้วยเช่นกัน”
ผู้เขียน: Alex Hughes
แปลไทยโดย: Wichai Purisa (senior scientist)
โฆษณา
- ดาวน์โหลดแอปพลิเคชัน
- © 2025 Blockdit
