W Krakowie przy Akademickim Centrum Komputerowym Cyfronet AGH powstaje Gaia AI Factory – zaawansowane centrum obliczeniowe, które ma wesprzeć badania nad tzw. cyfrowymi bliźniakami, czyli komputerowymi modelami, wiernie odwzorowującymi procesy zachodzące w organizmie człowieka i w środowisku naturalnym. Projekt realizowany jest we współpracy z Małopolskim Centrum Biotechnologii Uniwersytetu Jagiellońskiego oraz Sano Centrum Medycyny Obliczeniowej.
Modele, które pomogą przewidzieć reakcję organizmu
Jak wyjaśnia prof. Paweł Łabaj z Małopolskiego Centrum Biotechnologii UJ w rozmowie z PAP, cyfrowe bliźniaki umożliwią symulowanie procesów zachodzących np. w ludzkich jelitach, co pozwoli przewidywać reakcje organizmu na konkretne interwencje – od farmakoterapii po zmiany stylu życia.
W krakowskim projekcie naukowcy skupią się na dwóch typach modeli: cyfrowym bliźniaku mikrobiomu jelitowego oraz cyfrowym bliźniaku mikrobiomu środowiskowego.
– Takie cyfrowe bliźniaki, oparte na infrastrukturze fabryki AI, pozwolą przewidywać, jak organizm reaguje na różne interwencje, m.in. leczenie farmakologiczne czy zmiany stylu życia – podkreśla prof. Łabaj, cytowany przez PAP.
AI przyspieszy rozwój medycyny i farmacji
Cyfrowe bliźniaki pozwolą analizować, jak mikroorganizmy w ludzkich jelitach wpływają na działanie leków. Już teraz wiadomo, że obecność konkretnych bakterii może decydować o skuteczności terapii – w niektórych przypadkach wręcz całkowicie ją uniemożliwiać.
– W badaniach na liniach komórkowych oraz zwierzętach działał znakomicie, natomiast u części pacjentów był całkowicie nieskuteczny. Okazało się, że osoby, u których nie działał, miały w jelitach określoną bakterię. Produkowała ona metabolit, który całkowicie unieczynniał ten lek. Po zastosowaniu antybiotyku i usunięciu bakterii lek zaczął działać prawidłowo – mówi naukowiec w rozmowie z PAP.
Dzięki wykorzystaniu sztucznej inteligencji i ogromnych mocy obliczeniowych Gaia AI Factory, badacze będą mogli tworzyć realistyczne modele mikrobiomu, a w przyszłości – personalizować je na podstawie danych konkretnego pacjenta.
– Po odpowiedniej charakteryzacji mikrobiomu danej osoby będzie można bardzo precyzyjnie określić, jakie produkty czy suplementy będą skuteczne właśnie dla niej – mówi badacz, cytowany przez PAP.
Jak podkreśla naukowiec, dzięki rozwojowi infrastruktury obliczeniowej, możliwe jest realistyczne odwzorowanie tak złożonych systemów jak mikrobiom. „Wcześniej brakowało nam zarówno mocy obliczeniowej, jak i danych wysokiej jakości”.
Dane niezbędne do trenowania modeli będą pochodziły zarówno z projektów naukowych, jak i z działalności prywatnych spółek świadczących usługi charakteryzacji mikrobiomu, pisze PAP.
