Ai2 и Providence Swedish въвеждат подпомогнати от AI открития в изследванията на рака

Какво стана

Ai2 обяви партньорство с Изследователския център Paul G. Allen към Шведския онкологичен институт в Провидънс, за да приложи своята платформа AutoDiscovery към набори от данни за изследване на рака. Източникът казва, че съвместен екип е използвал системата, за да идентифицира по-силен от очакваното имунен подпис при инвазивен лобуларен рак на гърдата, след което е потвърдил наблюдението, използвайки независим набор от данни за пациенти и лабораторен анализ. Providence Swedish сега поддържа локално внедряване в собствената си облачна среда за защитени изследвания и клинични данни.

На 27 август Ai2 обяви, че си партнира с Изследователския център Paul G. Allen или PARC към Шведския онкологичен институт в Провидънс, за да използва платформата AutoDiscovery на Ai2 в набори от данни за изследване на рака. Съобщението описва това като преминаване отвъд публичните изследователски набори от данни към активни програми в онкологичен изследователски център. Партньорството превръща AI в централен изследователски инструмент: AutoDiscovery е предназначен да търси сложни биомедицински данни за хипотези, които изследователите не биха могли да изследват иначе, вместо просто да подпомага административна или рутинна техническа работа.

Съобщеният резултат от изследването се отнася до инвазивен лобуларен карцином, подтип рак на гърдата. Според източника, съвместният екип е приложил AutoDiscovery към The Cancer Genome Atlas и е открил, че ILC изглежда има по-силен имунен подпис, отколкото се признаваше преди. Източникът казва, че ILC исторически се е считал за „имунна настинка“, което означава, че относително не реагира на имунотерапия. След това изследователите провериха наблюдението спрямо независим набор от данни за рак на гърдата и проведоха лабораторен анализ на туморни проби. Ai2 казва, че лабораторната работа включва имунофлуоресцентно изобразяване, показващо Т-клетки около туморна тъкан и маркери за хормонални рецептори, което източникът описва като потвърждаващо предложената от системата хипотеза.

Съобщението обхваща и отделна оперативна стъпка, която все още не е описана като завършена. Providence Swedish поддържа AutoDiscovery в собствената облачна среда на Providence, така че да може да работи със защитени изследователски и клинични данни, без да премества тези данни извън организацията. Очаква се изчислителният изследователски екип на PARC да инсталира, управлява и поддържа системата за изследователи. Източникът не казва, че платформата вече е широко достъпна в института, не посочва дата на завършване или уточнява кои набори от данни или изследователски групи ще я използват първи. Той описва споразумението като разширяване на сътрудничеството след докладваното изследване.

Детайли за източника: allenai.org ↗

Защо има значение

Това е конкретен тест за научно откритие, подпомогнато от AI в среда, където чувствителността на данните и стандартите за валидиране са високи. AutoDiscovery се описва като система, базирана на модел на голям език, която генерира и оценява хипотези, докато изследователите ръководят процеса и решават кои открития заслужават разследване. Докладваният резултат може да разшири въпросите за изследване на имунотерапията, но не е доказателство, че лечението е от полза за пациентите или че системата е готова за вземане на клинични решения.

Значението на проекта е в работния процес, който предлага. Източникът описва AutoDiscovery като използване на големи езикови модели за генериране и оценка на изненадващи хипотези от сложни набори от данни. Той приоритизира наблюдения, които са както неочаквани в сравнение с предишни предположения, така и възпроизводими в анализите, след което позволява на учените да разпитват обещаващи сигнали итеративно. Това е представено като допълнение към конвенционалните изследвания, основани на хипотези: системата търси потенциално информативни модели, докато учените прилагат познания от домейна, работят за валидиране на дизайна и решават дали даден резултат си струва да се преследва.

Констатацията за рак на гърдата е по-значима от нетестван модел, тъй като източникът казва, че е изследвана в независим набор от данни за пациенти и чрез лабораторен анализ. Тези стъпки осигуряват основа за по-нататъшно научно изследване и илюстрират как генерираните от AI хипотези могат да влязат в установен процес на валидиране. Докладваното значение е, че ILC може да заслужава по-широко разглеждане в бъдещите изследвания на имунотерапията. Ai2 казва, че този подтип представлява приблизително 15% от раковите заболявания на гърдата, диагностицирани в Съединените щати всяка година, но съобщението не установява този процент независимо или показва, че пациентите с ILC биха реагирали на имунотерапия.

Резултатът не трябва да се тълкува като препоръка за лечение, клинична диагностична система или доказателство, че AutoDiscovery може да прави надеждни медицински открития в мащаб. Източникът не предоставя размери на проби, размери на ефекта, статистическа несигурност, лабораторни протоколи, случаи на неуспех или сравнение с изследователи, използващи само конвенционални методи. Той също така не идентифицира специфичните езикови модели, данни за обучение, подкани, предпазни мерки или критерии за оценка, използвани от AutoDiscovery. Изявлението на източника, че сътрудничеството е довело до по-силни резултати, отколкото ИИ или учените биха могли да постигнат сами, е обща характеристика, а не количествено сравнително откритие в предоставения материал.

Какво да гледате след това

Важните следващи стъпки са дали локалното внедряване става оперативно, как Providence управлява достъпа до защитени данни и дали изследователите могат да възпроизведат полезни открития в допълнителни набори от данни за рака. Източникът не предоставя размери на извадката на проучването, статистически мерки, сравнение с конвенционални изследователски работни потоци, подробности за модела, проценти на грешки или времева линия за внедряване. Ще са необходими последващи лабораторни и клинични изследвания, преди отчетеният имунен сигнал да може да бъде свързан с резултатите от лечението.

Първият въпрос е дали внедряването на Providence се превръща във функционираща изследователска способност, вместо да остане планирана инсталация. Източникът казва, че платформата се настройва в облака на Providence, но не уточнява кога изследователите ще започнат да я използват, колко хора ще имат достъп или дали системата ще работи с клинични записи, набори от данни само за изследвания или и двете. Тъй като данните са описани като защитени, бъдещото докладване трябва да изследва контролите на достъпа, процедурите за одит, практиките за задържане и как генерираните хипотези са отделени от клиничните решения. Нито една от тези предпазни мерки не е описана в съобщението.

Вторият проблем е научното възпроизвеждане. Отчетеният имунен подпис беше проверен срещу един независим набор от данни за пациенти и чрез лабораторен анализ, според Ai2. По-нататъшната работа ще покаже дали моделът продължава в допълнителни кохорти, институции, туморни проби и изследователски методи. Това също би изяснило дали откритието променя дизайна на проучванията за имунотерапия или води до измерими подобрения в резултатите на пациентите. Настоящият източник се спира на хипотеза, която заслужава да бъде изследвана; не съобщава за клинично изпитване, отговор на лечението, регулаторни действия или промяна в грижите за пациентите.

И накрая, изследователите и обществеността ще се нуждаят от по-ясни доказателства за самото автоматично откриване. Полезното проследяване би включвало броя и вида на генерираните хипотези, колко често изследователите ги оценяват като ценни, колко често системата създава неподдържани или безинтересни предложения и дали независими екипи могат да възпроизведат нейните резултати. Източникът препраща към изследователска статия и начин да изпробвате AutoDiscovery, но предоставеният текст не предоставя методите на статията или данните за ефективността. Тези подробности ще определят дали това е обещаваща демонстрация или надежден подход за навигиране на биомедицински данни.

Свързани ръководства и викторини