Snímky z mikroskopu, které ukazují shluky lidských nádorových buněk a první působení chemických látek na ně, lidskému oku žádné novinky neprozradí. Na obrazu pro něj je k vidění jednoduše jen jejich shluk. A nic na tom nemění ani skutečnost, když lidé hledí na časosběrné záběry. Úplně jiné je to ale pro umělou inteligenci, která souvislosti najít umí, zjistili vědci z ČVUT a Univerzity Palackého v Olomouci. Představili projekt, který se na první účinky látek na buňky zaměřuje, úvodní náznaky vidí – a vědce tak zásadně přibližuje k novému léku.

„Dlouhodobě jsme se domnívali, že z reakce buněk na potenciální léčivo v čase lze odhadnout mechanismus jeho účinku, který je ovšem lidským okem a mozkem nevyhodnotitelný,“ říká Marián Hajdúch. „Výsledky předčily naše očekávání, podařilo se nám rozlišit účinek i chemicky a mechanisticky velmi příbuzných látek,“ dodává.

Hajdúch je lékařský ředitel Národního ústavu pro výzkum rakoviny a zároveň ředitel Ústavu molekulární a translační medicíny na Lékařské fakultě Univerzity Palackého v Olomouci, který také založil. Právě ten se spojil s informatiky z katedry kybernetiky Fakulty elektrotechnické ČVUT.

Instituce spolu buňky analyzují – využívají banku chemických látek a přístrojového vybavení na olomoucké univerzitě, se kterými dělají experimenty. Časosběrné snímky pak putují k počítačovému zpracování informatiků. Na FEL ČVUT na ně „koukne“ právě umělá inteligence. Při jejich zpracování vědci využívají superpočítač, který v prostorách univerzity mají. Jde o stroj, který má jeden z nejrobustnějších výpočetních výkonů v Česku a dokáže zkrátit výpočty, které by trvaly týdny či měsíce, třeba na minuty.

Foto: ÚMTM Lékařské fakulty UP

Na ČVUT umělá inteligence analyzuje buňky pro vývoj protinádorových léčiv

V tomto případě jsou to vteřiny, které mu trvají k tomu, aby vyhodnotil, jaký je účinek jedné kontrastní látky. „Pravděpodobnost správné klasifikace do jedné ze tří skupin u naší metody překračuje 98 procent, čímž překonáváme předchozí metody. To otevírá cestu k mnohem jednoduššímu vysokokapacitnímu buněčnému screeningu, který přispěje k rychlejšímu vývoji nových protinádorových léčiv,“ uvádí Jan Kybic, vedoucí skupiny Algoritmy pro biomedicínské zobrazování.

Vytrénovat neuronovou síť zabere podle Kybice několik dní, nejnáročnější je ovšem ji naprogramovat a navrhnout vhodné algoritmy, což je výsledek práce mnoha měsíců, říká.

„Umělá inteligence a její praktické aplikace nacházejí v medicíně rozsáhlé využití. Dnes se již rutinně používají v radiologické diagnostice, v histopatologii nebo při endoskopickém vyšetření,“ popisuje Hajdúch. „V tomto projektu a úspěšné spolupráci s ČVUT budeme s potěšením pokračovat i v budoucnosti a rádi rozšíříme naši spolupráci také o další týmy zabývající se AI,“ dodává.

Takzvaný vysoce výkonný buněčný screening je jen jedním z mnoha kroků, které k novému léčivu vedou. Už teď se ale vědcům ze dvou zmíněných organizací podařilo účinek několika chemických látek analyzovat. V plánu je rozšířit velikost souboru řádově na stovky chemických látek, zohledňovat různé mechanismy účinku i další faktory.