Diagnostični testi, ki zdravnikom pomagajo pri izbiri zdravljenja, so pogosto zastavljeni preozko – npr. preverjajo prisotnost ene same mutacije DNA. Zdravniki se morajo zato odločati na podlagi zelo omejenih informacij, ne pa na podlagi celovitega vpogleda v individualno, pogosto zelo kompleksno stanje bolnika. Posledično zdravila pogosto ne delujejo tako učinkovito, kot bi želeli. »Poleg enoznačnega da ali ne od diagnostike potrebujemo odgovore kot so: da, in še to... ali ne, ampak poskusimo raje tole,« je na pogovoru Kako moč umetne inteligence spreminja diagnostiko in zdravljenje raka, ki ga je 27. 3. 2025 organiziral Slovenski tehnološki forum, poudaril dr. Rafael Rosengarten, soustanovitelj in direktor podjetja Genialis.
Po njegovih besedah umetna inteligenca omogoča vpogled v biološke mehanizme bolezni, ki jih preprosti DNA testi ne zajamejo – pri Genialisu zato temeljijo na podatkih RNA, saj RNA odraža, kaj se v celici dejansko dogaja, ne le kaj je v njej zapisano. S pomočjo teh podatkov njihovi modeli strojnega učenja napovedujejo učinkovitost zdravil za vsakega posameznega bolnika.
Genialis (www.genialis.com), član Slovenskega tehnološkega foruma, je mednarodno podjetje ki spreminja precizno onkologijo z uporabo RNA in umetne inteligence. Približno 40-članska mednarodna ekipa strokovnjakinj in strokovnjakov z različnih področij deluje v Bostonu, Houstonu (ZDA) in Ljubljani.
Oktobra 2024 je podjetje predstavilo Genialis™ Supermodel, prvi temeljni model biologije raka, osnovan na podatkih RNA. Model vključuje stotine tisoče vzorcev bolnikov z vsega sveta, njegov cilj pa je podpreti vse vidike kliničnega razvoja v onkologiji – za vsako tarčo, zdravilo in pacienta.
Veliko podjetij, tudi Genialis, si prizadeva, da rak ne bi več veljal za neozdravljivo bolezen. »Navdušuje me hitrost tehnoloških inovacij, zlasti pri podjetjih in tehnologijah za zgodnje odkrivanje in preprečevanje bolezni. Dobra novica je, da se vedno bolje zavedamo dejavnikov življenjskega sloga, ki vplivajo na razvoj in napredovanje bolezni. Vsaj v ZDA opažamo, da se pri nekaterih demografskih skupinah število rakavih obolenj zmanjšuje. Na žalost pa se pri drugih demografskih skupinah, sploh pri ženskah in mladih, povečuje,« je Rosengarten poudaril v pogovoru.
Genialis sodeluje s farmacevtskimi družbami, ki razvijajo nova zdravila za raka. Njihova tehnologija se uporablja v raziskavah in kliničnem razvoju tarčnih terapij in pomaga ugotoviti, komu bo neko zdravilo najbolj ustrezalo, kako deluje, ali pa tudi zakaj neko zdravilo ni uspešno. Sodelujejo tudi s podjetji, ki razvijajo diagnostične teste, ki jih lahko zdravniki uporabijo pri odločanju o zdravljenju posameznega bolnika.
A kot pravi Rosengarten, je eden od glavnih izzivov vsekakor dostopnost kakovostnih raziskovalnih podatkov obstoječih bolnikov z rakom, iz katerih bi lahko modeli strojnega učenja pridobili ustrezne ugotovitve. Na tem področju sodelujejo z organizacijami po vsem svetu, da si zagotovijo podatke o bolnikih iz raznolikih populacij – od Azije, Južne in Severne Amerike, pa tudi iz Slovenije (sodelujejo namreč z Univerzitetno kliniko Golnik). »To je edini način za zagotovitev raznolikih in posledično kakovostnih podatkov. Modeli strojnega učenja so lahko dobri samo toliko, kot podatki, na katerih jih treniramo.«
Drugi izziv je vsekakor financiranje raziskav. Farmacija in biotehnologija sta kapitalsko zelo intenzivni panogi. Da neko zdravilo preide v drugo fazo kliničnega preskušanja, podjetje vloži več 100 milijonov dolarjev, da neka molekula postane zdravilo, pa je treba vložiti okoli dve milijardi dolarjev. Ob tem kar 96 % onkoloških zdravil nikoli ne doseže zadnje faze kliničnih testiranj – in bolnikov, ki jih potrebujejo. Tudi Genialis je trenutno pred naslednjo fazo zbiranja novih investitorjev.
Po vsem svetu že dlje časa poteka razprava o regulaciji področja umetne inteligence. Rosengarten odgovarja, da ga na področju zdravstva pravzaprav ne skrbi, kakšna bo ta regulacija, saj je zdravstvo že samo po sebi zelo regulirano. »V ZDA mora vsak izdelek za zdravstvene namene, ne glede na to, ali uporablja umetno inteligenco ali ne, čez jasno določene protokole ameriškega Zveznega urada za zdravila (FDA). Tako me veliko bolj skrbijo druga področja, kjer se umetna inteligenca zlorablja, kot so neposredne dezinformacije za potrošnike ali deep fake.«
Po prepričanju Rosengartna ključno ostaja to, da bi zdravniki obstoječo tehnologijo sploh znali in smeli uporabljati. »Ne morem govoriti za Slovenijo, lahko pa povem, da je v ZDA zelo težko dobiti povračilo stroškov za teste, ki so že na voljo. Tisti, ki plačujejo, torej zavarovalnice in drugi odločevalci, bodo morali dojeti pomen tega, da se vsakemu bolniku nudi vse teste, ki so primerni, da bodo zdravstveni delavci seznanjeni z najboljšimi možnostmi zdravljenja, ki so na voljo.«
