Un «scientifique de l'IA», travaillant en collaboration avec des scientifiques humains, a constaté que des combinaisons de médicaments bon marché et sûrs – utilisés pour traiter des conditions telles que la forte dépendance au cholestérol et à l'alcool – pourraient également être efficaces pour traiter le cancer, une nouvelle approche prometteuse de la découverte de médicaments.
L'équipe de recherche, dirigée par l'Université de Cambridge, a utilisé le modèle de grande langue (LLM) GPT-4 pour identifier les modèles cachés enfouis dans les montagnes de la littérature scientifique pour identifier les nouveaux médicaments contre le cancer potentiels.
Pour tester leur approche, les chercheurs ont incité GPT-4 à identifier les nouveaux combinaisons de médicaments potentiels qui pourraient avoir un impact significatif sur une lignée cellulaire de cancer du sein couramment utilisé dans la recherche médicale. Ils lui ont demandé d'éviter les médicaments contre le cancer standard, d'identifier les médicaments qui attaqueraient les cellules cancéreuses sans nuire aux cellules saines et à hiérarchiser les médicaments abordables et approuvés par les régulateurs.
Les combinaisons de médicaments suggérées par GPT-4 ont ensuite été testées par des scientifiques humains, à la fois en combinaison et individuellement, pour mesurer leur efficacité contre les cellules cancéreuses du sein.
Dans le premier test en laboratoire, trois des 12 combinaisons de médicaments suggérées par GPT-4 ont mieux fonctionné que les médicaments actuels du cancer du sein. Le LLM a ensuite appris de ces tests et a suggéré quatre autres combinaisons, dont trois ont également montré des résultats prometteurs.
Les résultats, rapportés dans le Journal of the Royal Society Interfacereprésentent la première instance d'un système en boucle fermée où les résultats expérimentaux ont guidé un LLM, et les sorties LLM – interprétées par des scientifiques humains – ont guidé d'autres expériences. Les chercheurs disent que des outils tels que les LLM ne remplacent pas les scientifiques, mais pourraient plutôt être des chercheurs supervisés par l'IA, avec la capacité de procéder, d'adapter et d'accélérer la découverte dans des domaines comme la recherche sur le cancer.
Souvent, les LLM tels que le GPT-4 renvoient les résultats qui ne sont pas vrais, appelés hallucinations. Mais dans la recherche scientifique, les hallucinations peuvent parfois être un avantage, si elles conduisent à de nouvelles idées qui méritent d'être testées.
« Les LLM supervisées offrent une couche évolutive et imaginative d'exploration scientifique et peuvent nous aider à tandis que les scientifiques humains explorent de nouvelles voies auxquelles nous n'avions pas pensé auparavant », a déclaré le professeur Ross King du département de génie chimique et de biotechnologie de Cambridge, qui a dirigé la recherche. « Cela peut être utile dans des domaines tels que la découverte de médicaments, où il y a plusieurs milliers de composés à parcourir. »
Sur la base des invites fournies par les scientifiques humains, GPT-4 a sélectionné des médicaments basés sur l'interaction entre le raisonnement biologique et les modèles cachés dans la littérature scientifique.
Ce n'est pas l'automatisation qui remplace les scientifiques, mais un nouveau type de collaboration. Guidé par des invites d'experts et des commentaires expérimentaux, l'IA a fonctionné comme un partenaire de recherche infatigable naviguant rapidement dans un immense espace d'hypothèse et proposant des idées qui prendraient les humains seuls à atteindre. «
Dr Hector Zenil, co-auteur du King's College London
Les hallucinations – normalement considérées comme des défauts – sont devenues une caractéristique, générant des combinaisons non conventionnelles qui valent la peine d'être testées et valides en laboratoire. Les scientifiques humains ont inspecté les raisons mécanistes que la LLM a trouvées suggérer ces combinaisons en premier lieu, alimentant le système dans les deux sens dans de multiples itérations.
En explorant des synergies subtiles et des voies négligées, le GPT-4 a aidé à identifier six paires de médicaments prometteurs, tous testés à travers des expériences de laboratoire. Parmi les combinaisons, la simvastatine (couramment utilisée pour abaisser le cholestérol) et le disulfiram (utilisées dans la dépendance à l'alcool) se sont distinguées contre les cellules cancéreuses du sein. Certaines de ces combinaisons montrent un potentiel de recherche plus approfondie de la réutilisation thérapeutique.
Ces médicaments, bien qu'ils ne soient pas traditionnellement associés aux soins contre le cancer, pourraient être des traitements potentiels contre le cancer, bien qu'ils devraient d'abord subir des essais cliniques approfondis.
« Cette étude montre comment l'IA peut être tissée directement dans la boucle itérative de la découverte scientifique, permettant une génération et une validation d'hypothèses adaptatives et informées des données en temps réel », a déclaré Zenil.
« La capacité des LLM supervisées à proposer des hypothèses entre les disciplines, à intégrer des résultats antérieurs et à collaborer à travers les itérations marque une nouvelle frontière dans la recherche scientifique », a déclaré le roi. « Un scientifique de l'IA n'est plus une métaphore sans validation expérimentale: elle peut maintenant être un collaborateur dans le processus scientifique. »
La recherche a été soutenue en partie par la Fondation Alice Wallenberg et le UK Engineering and Physical Sciences Research Council (EPSRC).
