הבינה המלאכותית מתגייסת לסייע לחולי ה-ALS

BGN Technologies, חברת מסחור הטכנולוגיה של אוניברסיטת בן-גוריון בנגב, הודיעה היום (ה') על פלטפורמה חדשה המשתמשת בבינה מלאכותי) כדי לנטר ולחזות את ההתקדמות של מחלות ניווניות של מערכת העצבים.

באוניברסיטה הסבירו כי הפלטפורמה תשמש לצורך זיהוי סמנים לטיפולים מותאמים אישית ולשיפור הליך פיתוח התרופות למחלות אלו.

הטכנולוגיה, שפותחה על ידי פרופסור בעז לרנר מהמחלקה להנדסת תעשייה וניהול באוניברסיטה, תתמקד תחילה במחלת ה-ALS (מחלת לו גריג), ומאוחר יותר תותאם למחלות ניווניות אחרות של מערכת העצבים כמו פרקינסון ואלצהיימר.

באוניברסיטה אמרו עוד כי ALS היא מחלה של העצבים המוטוריים שכמעט תמיד מחמירה עם הזמן. המחקר ופיתוח התרופות למחלה נתקלים בקשיים בגלל ההטרוגניות שלה, אשר באה לידי ביטוי בשונות רבה בתסמינים ההתחלתיים, בקצב ובאופן התקדמות המחלה ובמשך ההישרדות.

שיפור הטיפול בחולים ואיכות חייהם.

חלוקה אמינה של החולים לתת-קבוצות הומוגניות וחיזוי מותאם אישית של אופן התקדמות המחלה בתת-הקבוצות השונות, המושגים על ידי הפלטפורמה, ישפרו את הטיפול בחולים ואת איכות חייהם.

הפלטפורמה החדשה יכולה גם לשפר את התכנון של ניסויים קליניים ואת היכולת להעריך את השפעת הטיפול על ידי זיהוי סמנים משותפים לחולים שהגיבו לטיפול, ובאופן זה להגדיל את שיעור ההצלחה של הניסויים.

הפלטפורמה מנתחת נתונים דמוגרפיים וקליניים בעזרת אלגוריתמים של למידת מכונה וכריית נתונים, כדי לייצר מודלים היכולים לחזות את קצב ותבנית התקדמות ה-ALS, לזהות גורמים התורמים לחיזוי כמו למשל בדיקות מעבדה מסוימות או מדדים חיוניים ולקבץ תת-אוכלוסיות מתוך האוכלוסייה ההטרוגנית של אנשים עם ALS. ככל שמתווספים נתונים קליניים עבור כל חולה, כך משתפרים האלגוריתמים וכך משתפרת יכולת חיזוי התקדמות המחלה.

פרופ' לרנר אמר כי "אחד האתגרים הגדולים בתכנון וניהול מחקרים קליניים עבור ALS נובע מהעובדה שלא רק שמדובר במחלה נדירה, אלא גם ההטרוגניות הקלינית שלה מקשה על זיהוי סמנים הנמצאים במתאם עם חומרת המחלה, והמאפשרים ניסויים קליניים מוצלחים".

לדבריו, "כתוצאה מכך, לאחר עשורים של מחקר, עדיין אין תרופה אמיתית ל-ALS ולמחלות ניווניות אחרות של מערכת העצבים, כמו מחלת האלצהיימר. הפלטפורמה החדשה, המשתמשת באלגוריתמים של למידת מכונה, תאפשר לא רק חיזוי מדויק של התקדמות המחלה, מרכיב חיוני בתכנון ניסויים קליניים מוצלחים יותר, אלא גם זיהוי של קשרים בין נתונים דמוגרפיים, מדדים פיזיולוגיים שונים ורמת התפקוד של המטופלים, שיקדם את המחקר של מחלה קשה זו. במקביל להמשך התיקוף של הפלטפורמה ל-ALS בעזרת נתונים קליניים של המטופלים, אנחנו כעת מרחיבים את השימוש בפלטפורמה למחלות ניווניות אחרות של מערכת העצבים, כמו פרקינסון ואלצהיימר".

איציק משיח, פיתוח עסקי ב- BGN Technologies, הוסיף כי "כעת, משביססנו ובחנו את האלגוריתמים המייצרים את המודלים, המימון שקיבלנו לאחרונה מהרשות הישראלית לחדשנות יאפשר לחוקרים לייצר מערכת הניתנת ליישום על מחשבים אישיים, הענן, ואפליקציות סלולריות לצורך ניטור אישי וחיזוי התקדמות המחלה לטובת החולים, הרופאים, המטפלים, חברות התרופות וקופות חולים. אנחנו מחפשים כעת אחר שותף עסקי להמשך פיתוח ומסחור המצאה זו, שהוגשה עבורה בקשת פטנט".