เนื่องในโอกาสวันมะเร็งโลก IBM เปิดเผยถึงสามโครงการวิจัยที่นำเทคโนโลยี AI และ Machine learning เข้ามาช่วยพัฒนาแนวทางการรักษามะเร็ง ทั้งในแง่การคาดการณ์ประสิทธิภาพตัวยา การสังเคราะห์ข้อมูลจากงานตีพิมพ์ทางวิทยาศาสตร์จำนวนมาก และการคาดการณ์ลักษณะทางพันธุกรรมเพื่อจัดประเภทผู้ป่วย โดยทั้งหมดเป็นโครงการโอเพนซอร์สที่เปิดให้ทุกคนเข้าทดลองและเข้าถึงซอร์สโค้ดได้

มะเร็งเป็นสาเหตุการเสียชีวิตอันดับสองของโลกและเป็นสาเหตุการเสียชีวิตอันดับหนึ่งของไทย โดย ข้อมูลจากสถาบันมะเร็งแห่งชาติชี้ว่าประเทศไทยมีผู้ป่วยมะเร็งรายใหม่ถึงวันละ 336 คน หรือ 122, 757 คนต่อปี และเสียชีวิตวันละ 221 คน หรือ 80,665 คนต่อปี 

ที่ผ่านมา ศูนย์วิจัย IBM เมืองซูริค ประเทศสวิสเซอร์แลนด์ ได้พยายามอย่างต่อเนื่องในการพัฒนาเทคโนโลยี AI และแมชชีนเลิร์นนิงเพื่อช่วยวิเคราะห์หาสาเหตุและกลไกระดับโมเลกุลที่นำสู่การเกิดมะเร็ง รวมถึงองค์ประกอบของเนื้องอกในมะเร็งแต่ละประเภท ภายใต้ความมุ่งหวังในการช่วยสร้างองค์ความรู้ที่อาจช่วยให้ทั้งภาควิชาการและภาคอุตสาหกรรมสามารถค้นพบแนวทางใหม่ๆ ในการรักษามะเร็ง โดยได้เปิดโครงการส่วนหนึ่งเป็นโอเพนซอร์สให้ทุกคนสามารถทดลองและเข้าถึงซอร์สโค้ดได้ อาทิ

โครงการ PaccMann: ใช้ดีพเลิร์นนิงเพื่อคาดการณ์และอธิบายประสิทธิภาพของตัวยาการพัฒนาตัวยาสำหรับการรักษามะเร็งตั้งแต่ขั้นวิจัยจนได้รับการอนุมัตินั้น อาจมีต้นทุนเฉลี่ยถึงหลายพันล้านบาท  โดยหนึ่งในแนวทางที่จะลดต้นทุนในการพัฒนายาเหล่านี้ได้ คือการวินิจฉัยให้ได้โดยเร็วที่สุดว่าสารประกอบตัวใดมีแนวโน้มที่จะต่อต้านโรคได้เร็วที่สุด 

โครงการ PaccMann (Prediction of anticancer compound sensitivity with Multi-modal attention-based neural networks) เป็นโครงการที่ศึกษาข้อมูลจากการแสดงออกของยีนในเซลล์ไลน์ที่ศึกษาและข้อมูลโครงสร้างโมเลกุลของสารประกอบต้านมะเร็ง ร่วมกับองค์ความรู้เกี่ยวกับปฏิกิริยาของโปรตีนที่มีอยู่แล้ว เพื่อให้สามารถเข้าใจได้ว่าแต่ละเซลล์ไลน์มีการตอบสนองต่อยาอย่างไร โดยจากการใช้ PaccMann คาดการณ์การตอบสนองต่อยาของเซลล์ไลน์กว่า 200,000 คู่ ในฐานข้อมูล GDSC (Genomics of Drug Sensitivity in Cancer) พบว่า PaccMann คาดการณ์ได้แม่นยำกว่าเครื่องมืออื่นๆ สามารถอธิบายและชี้ให้เห็นว่าส่วนใดของโครงสร้างโมเลกุลของสารประกอบที่ระบบให้ความสำคัญในการวิเคราะห์มากที่สุดในขณะที่กำลังทำการทำนาย 

ปัจจุบันนักวิจัยและนักพัฒนาสามารถทดลองและเข้าถึงซอร์สโค้ดของ PaccMann ได้ที่ http://ibm.biz/paccmann 

โครงการ  : เครื่องมือช่วยสังเคราะห์ข้อมูลจากงานตีพิมพ์ทางวิทยาศาสตร์

แม้ที่ผ่านมาจะมีการตีพิมพ์บทความเกี่ยวกับผลการศึกษาปฏิกิริยาของโปรตีนต่างๆ แล้วมากกว่า 17,000 ชิ้น แต่ข้อมูลส่วนใหญ่อยู่ในรูปของข้อมูลที่ไม่ได้รับการจัดเก็บอย่างเป็นระบบ รูปภาพ หรือแผนภูมิในงานตีพิมพ์ต่างๆ ซึ่งเป็นการยากที่นักวิทยาศาสตร์จะสามารถเข้าถึงได้ทั้งหมด 

โครงการ INtERAcT (Interaction Network infErence from vectoR representATions of words) ใช้หลักการการฝังคำในการประมวลข้อมูลจากงานตีพิมพ์ด้านชีวเวช เพื่อกำหนดเป็นเมทริคใหม่ในการวิเคราะห์ปฏิกิริยาระหว่างโปรตีนต่างๆ โดยไม่จำเป็นต้องใส่หมายเหตุประกอบหรือจัดชุดคำ โดยจากการทดสอบข้อมูลมะเร็ง 10 ประเภทจากฐานข้อมูล STRING พบว่า INtERAcT สามารถวินิจฉัยได้ดีกว่าเมทริคมาตรฐานทั่วไป โดยเฉพาะในแง่การสรุปปฏิกิริยาในบริบทเฉพาะของแต่ละโรค

INtERAcT เป็นโครงการโอเพนซอร์ส เปิดให้ผู้สนใจเข้าถึงข้อมูลและซอร์สโค้ดได้ที่ http://ibm.biz/interact    

โครงการ PIMKL: เครื่องมือคาดการณ์ลักษณะทางพันธุกรรมเพื่อจัดประเภทผู้ป่วย

การคาดการณ์การลุกลามของโรคจากข้อมูลโมเลกุลที่ได้จากตัวอย่างเนื้อเยื่อเพื่อจัดประเภทผู้ป่วย ถือเป็นขั้นตอนสำคัญที่ช่วยให้แพทย์สามารถวางแผนการรักษาได้อย่างเหมาะสมกับผู้ป่วยแต่ละราย แม้ว่าปัจจุบันจะมีการเสนออัลกอริธึมมากมายเพื่อช่วยในเรื่องนี้ แต่อัลกอริธึมส่วนใหญ่กลับไม่สามารถอธิบายผลการคาดการณ์ให้เป็นที่เข้าใจได้ 

โครงการ PIMKL (pathway-induced multiple kernel learning) เป็นอัลกอริธึมแมชชีนเลิร์นนิงแบบใหม่ที่มีประสิทธิภาพในการคาดการณ์สูงและสามารถอธิบายการคาดการณ์ลักษณะทางพันธุกรรมบนพื้นฐานของข้อมูลโมเลกุลได้อย่างชัดเจน ด้วยเทคนิคการเรียนรู้แบบ multiple kernel โดยจากการทดสอบพบว่า PIMKL สามารถตัดข้อมูลแทรกและเลือกเอาเฉพาะข้อมูลที่เกี่ยวข้องที่สุดออกมาโดยที่ประสิทธิภาพไม่ลดลง

ปัจจุบัน โครงการ PIMKL เปิดให้ทุกคนเข้าถึงข้อมูลและซอร์สโค้ดได้ที่ https://ibm.biz/ibmpimkl 

“การวิจัยพัฒนาตัวยาเพื่อรักษามะเร็งจำเป็นต้องอาศัยความร่วมมือระดับโลก ทั้งจากภาควิชาการและภาคอุตสาหกรรม และ IBM หวังว่าการเปิดให้ทั้งนักวิจัย นักวิชาการ และคอมมิวนิตี้โอเพนซอร์สสามารถเข้าถึงซอร์สโค้ดของทั้งสามโครงการได้ จะช่วยสร้างประโยชน์ให้แก่ให้ชุมชนวิทยาศาสตร์และการแพทย์ของไทย” คุณกิตติพงษ์ อัศวพิชยนต์ รองกรรมการผู้จัดการใหญ่ บริษัท IBM ประเทศไทย จำกัด กล่าว

RELATED ARTICLE

Responsive image

The Mall จับมือ IBM ดึง AI Analytics ขั้นสูงสร้างประสบการณ์ช็อปปิ้งแบบ Personalized

The Mall ประกาศนำเทคโนโลยี IBM Cloud Pak for Data System สร้างประสบการณ์ช็อปปิ้งแบบเฉพาะบุคคล (personalized) เชื่อมต่อห้างฯ-ออนไลน์แบบไร้ขีดจำกัด...

Responsive image

IBM ยกระดับความสามารถของ AI ที่มีชื่อว่า Watson ให้เข้าใจภาษาธุรกิจได้

IBM ผู้นำเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI) สำหรับธุรกิจเปิดเผยถึงความสามารถใหม่ๆ ของ IBM Watson ที่ได้รับการออกแบบมาเพื่อช่วยให้องค์กรต่างๆ สามารถระบุแยกแยะ ทำความเข้าใจ และวิเคราะห์องค์...

Responsive image

IBM ส่ง Watson Assistant for Citizens ใช้ AI ช่วยให้ข้อมูลที่เชื่อถือได้เกี่ยวกับ COVID-19

IBM ได้มองเห็นถึงปัญหาการสื่อสารข้อมูลเรื่อง COVID-19 จึงได้มีการพัฒนา IBM Watson Assistant for Citizens เพื่อช่วยหน่วยงานภาครัฐ หน่วยงานด้านการดูแลสุขภาพ และสถาบันการศึกษา ให้สามา...