Jesteśmy w miejscu, gdzie nikt nie był

Jak przekonać do współpracy Petera Thiela i Yanna LeCuna?

Oczywiście jest w tym sporo szczęścia, jednak ostatecznie takie osobistości inwestują w firmy tylko wtedy, gdy potencjał na rozwój rzeczywiście jest ogromny. I tak było w naszym przypadku – przekonaliśmy inwestorów, że Ataraxis nie jest wyłącznie iteracją obecnie dostępnych rozwiązań. Tym, co próbujemy osiągnąć jest całkowita zmiana paradygmatu leczenia.

W jaki sposób?

Obecnie, kiedy jesteś pacjentem, idziesz do lekarza i okazuje się, że masz raka – jakiegokolwiek – to po początkowym szoku zwykle przychodzi nadzieja, że lekarz mocno przemyśli twój przypadek. Poobserwuje, zastanowi się, a następnie dokładnie spersonalizuje leczenie. Niestety, personalizacja terapii nowotworowych to obecnie mrzonka ograniczająca się najczęściej do działań typu: jesteś starszy, więc dostaniesz nieco więcej leków.

Wy chcecie spersonalizować ścieżkę leczenia od A do Z?

Tak, z pomocą sztucznej inteligencji, która jest w stanie wywnioskować to, czego nie jest w stanie zrobić człowiek – czyli chociażby, czy dany lek na ciebie zadziała. To niezwykle skomplikowane tematy, pytania, na które jak na razie nie znała odpowiedzi żadna dostępna technologia.

AI zna te odpowiedzi?

Jesteśmy już w stanie budować systemy, które potrafią odpowiedzieć dopiero na pierwsze, pojedyncze pytania. Ataraxis jest takim systemem – na podstawie danych pacjenta wyciągamy wzorce niemożliwe do zauważenia przez człowieka, a następnie przekładamy na rekomendacje dla lekarzy. Zmieniamy rolę lekarzy z detektywów zastanawiających się, czy dany sposób leczenia zadziała, w koordynatorów całego procesu. Jak na razie ogłosiliśmy produkt do walki z rakiem piersi, ale nasze rozwiązanie może być skalowalne również na inne nowotwory – choć w naszym przypadku to bardziej złożony problem niż chociażby podczas skalowania rozwiązań software’owych.

Jest wiele rodzajów raka, gdzie nie mamy problemu z dostępnością opcji leczenia, lecz zaczynamy mieć problem z wyborem opcji leczenia – w samym raku piersi dopuszczonych na rynek jest od 50 do 100 leków. Tymczasem w praktyce pacjentki są leczone kilkoma tymi samymi lekami, ponieważ brakuje narzędzi, które szybko i dokładnie mogłyby sprawdzić pozostałe opcje. Myślę, że do 10 lat nie tylko będziemy w stanie działać w zakresie diagnostyki i terapii, ale również dostarczymy odpowiedzi na fundamentalne pytania związane z biologią nowotworów.

Wszyscy podkreślają, że w sztucznej inteligencji kluczowe są dane – ich ilość i jakość. Jak wy pozyskujecie niezbędne informacje do trenowania modeli?

Zapraszamy naukowców i lekarzy z całego świata do współpracy naukowej nad walidacją opracowywanych produktów. Nasza działalność ma oczywiście warstwę biznesową, jednak fakt, że tego typu inicjatywy raczej nie były wcześniej podejmowane...