Dragan Primorac: Umjetna inteligencija spašava živote

Sarajevo je u četvrtak i petak bilo regionalni centar umjetne inteligencije. Održano je do sada najveće izdanje Kiss the Future AI Summita. Događaj je, u organizaciji Blum Instituta i uz podršku Bloomteqa, okupio više od 70 domaćih i svjetskih stručnjaka, te više od 2.500 učesnika.

Jedan od najiščekivanijih govornika na ovogodišnjem Summitu bio je prof. dr. Dragan Primorac, svjetski priznat naučnik u oblasti personalizirane medicine, genomike i regenerativne terapije. Primorac je održao interesantno predavanje o umjetnoj inteligenciji, genomici i budućnosti personalizirane medicine.

Regeneratorna medicina

Nakon predavanja, dr. Primorac je dao intervju za Oslobođenje u kojem je govorio o trenutnoj i budućoj ulozi umjetne inteligencije u medicini.

Ako danas govorimo o revoluciji u medicini, kako će običan čovjek prepoznati da se ona zaista dogodila? Šta pacijent vidi sada, a šta će se za pet ili deset godina moći uraditi što danas nije moguće?

- Prije svega, razlog zbog čega sam ja u Sarajevu na skupu “Kiss the Future” je upravo bio taj da pokažem i kolegama i pacijentima kakve su mogućnosti moderne medicine. Vi ste vidjeli da u bolnici Sveta Katarina i Međunarodnom centru za primijenjene biološke znanosti u Zagrebu, zajedno sa našim američkim suradnicima, radimo analizu cijelog genoma i sa punom interpretacijom. Drugim riječima, mi iz našeg genoma možemo predvidjeti nastanak bolesti, možemo vidjeti da li postoje relevantne mutacije koje vode prema karcinomu, da li postoje relevantne mutacije koje mogu dovesti do iznenadne srčane smrti, kardiomiopatije ili nekih drugih stanja. Mi možemo optimizirati terapiju, što mi zovemo farmakogenomika, ili optimizirati prehranu, što mi zovemo nutrigenomika.

Dakle, nevjerovatne su mogućnosti i danas sam ja isprezentirao samo mali dio te cijele priče. A onda, ako se dogodi, a nažalost događa se, da je neko obolio od karcinoma, mi danas imamo mogućnost raditi molekularno profiliranje iz tkiva karcinoma, utvrditi relevantnu mutaciju na gene koja je možda ključna za stanični ciklus, za rast stanica, za dijeljenje, a onda koristeći sustav umjetne inteligencije, možemo doći do prave terapije, takozvane ciljane terapije. Mi smo objavili članak koji navodi sve lijekove koje je odobrila Food and Drug Administration i European Medical Agency kod svake relevantne mutacije, tako da svaki liječnik to može vidjeti.

A onda kada se na to nadovežemo, krenemo prema regeneratornoj medicini. Vidjeli ste naše rezultate u liječenju sa mikrofragmentiranim masnim tkivom koje ima matične stanice u regeneraciji hrskavice. Personalizirana medicina je već sa nama i mi je u punoj snazi apliciramo. To nije budućnost. Ili, ako jeste budućnost, ja ću reći da je budućnost danas.

Možete li navesti primjer u kojem je vještačka inteligencija već danas omogućila dijagnozu ili odluku o liječenju do koje bi doktor mnogo teže došao konvencionalnim metodama?

- Tisuću je primjera, a ja ću reći samo jedan. Mi smo imali pacijenta koji je unutar svoje obitelji imao obiteljsko stablo gdje su njegovi članovi obitelji umrli od iznenadne srčane smrti. I pacijent je napravio regularne kardiološke obrade, ništa nije bilo problematično, nalazi su bili uredni. On je, međutim, bio u strahu. U ranoj životnoj dobi mu je umro otac, ali i drugi članovi obitelji. On je došao kod nas i mi smo utvrdili postojanje netipične mutacije koja dovodi do Brugada sindroma. To je sindrom koji je vrlo često povezan sa iznenadnom srčanom smrću. Prvi trenutak kada je pacijent to vidio, mi smo u saradnji sa vodećim kardiolozima, uključujući i profesora Brugadu (po kojemu je Brugada sindrom i nazvan), napravili algoritam i ugradili mu jedan uređaj koji će se, u slučaju da mu se dogodi jedna maligna aritmija, aktivirati i njegovo srce neće stati. Ovo je vrlo konkretan primjer i odgovor na vaše pitanje, a ja bih ih mogao navesti tisuće.

Ako dva pacijenta imaju istu dijagnozu, ali različit genetski profil, koliko to može promijeniti njihovo liječenje? Jesmo li blizu trenutka kada će se terapija birati prvenstveno prema biologiji pojedinca, a ne prema samoj dijagnozi?

- Nama u bolnici Sveta Katarina i u Međunarodnom centru za primijenjene biološke znanosti u Zagrebu apsolutno svaki dan je vezan za farmakogenomiku. Reći ću vam primjer. Imamo lijek klopidogrel, koji je iznimno važan i sprečava agregaciju trombocita kada napravite zahvat i ugradnju stenta. Ali to nije aktivna supstanca, on mora biti metaboliziran, odnosno razgrađen, da bi dao aktivnu supstancu. Može vam se dogoditi da vi budete “poor” ili slabi metabolizator, da nikada ne razgradite tu temeljnu supstancu u aktivne supstance, i vi i vaš liječnik ste uvjereni da primate dobru terapiju, a zapravo vam je terapija potpuno neučinkovita. S druge strane, ja mogu biti dobar metabolizator, da ja tu početnu supstancu aktivno razgrađujem i dođem u poziciju da je taj lijek za mene maksimalno učinkovit.

Dramatične promjene

Mi danas govorimo o tome da se tu radi već o dramatičnim promjenama koje mogu biti povezane sa potpuno krivim liječenjem. Za manje od dva mjeseca ću objaviti knjigu sa popisom stotinu lijekova koji traže obavezno farmakogenomsko testiranje koje sam sada naveo za klopidogrel.

Može li umjetna inteligencija u budućnosti značajno smanjiti broj ljudi koji umiru od raka zato što je bolest otkrivena prekasno? Koji konkretan napredak u tom pravcu očekujete u budućnosti?

- Već danas, u suradnji sa nekoliko institucija, mi smo u poziciji da možemo na običnom sistematskom pregledu utvrditi da li je određena osoba naslijedila mutaciju koja će voditi prema adenokarcinomu kolona. Mi kada vidimo tu mutaciju, imamo puno razloga da pacijent napravi kolonoskopiju i ako ima polip, da ga maknemo, kako bismo došli do prevencije nastajanja karcinoma. Tisuće su primjera poput ovoga. Ako se već dogodi karcinom, onda ćemo raditi molekularno profiliranje karcinoma kako bismo napravili optimiziranu terapiju pored kemoterapije i ciljanu terapiju koja će djelovati gotovo idealno na tom pacijentu.