“ AI科学家”发现，合并后常见的非癌症药物会杀死癌细胞

尽管AI已经改变了图像识别和翻译等领域，但研究人员现在正在探索其在发现驱动的任务中的潜力，并探索了不同的药物如何与癌细胞相互作用。

最令人兴奋的应用之一是假设产生，这曾经被认为是人类好奇心的领域。

最近的一项研究，由剑桥大学与伦敦国王学院和Arctoris Ltd，测试了这个想法。

可以建议治疗用于使用最初不打算与癌症作斗争的药物的乳腺癌？这些建议会导致实验室中的真实，可测试的突破吗？结果表明答案可能是肯定的。

人工智能找到了癌症的新毒品想法

该研究的重点是GPT-4，这是一种大量互联网文本的大型语言模型（LLM）。该团队设计了提示，要求GPT-4生成一对可以针对MCF7乳腺癌细胞但不会损害健康细胞的药物（MCF10A）。

他们还限制了该模型使用已知的癌症药物，并指示其优先考虑负担得起并已批准用于使用的期权人类。

``这不是替代科学家的自动化，而是一种新的合作，”伦敦国王学院的赫克托·齐尼尔（Hector Zenil）博士说。

在专家提示和实验反馈的指导下，AI像不懈的研究合作伙伴一样运作，迅速浏览了巨大的假设空间，并提出了将人类独自一人延长的想法。

在第一轮中，GPT-4提出了12种独特的药物组合。有趣的是，所有组合都包括传统上与癌症治疗相关的药物。

其中包括针对高胆固醇，寄生虫感染和酒精依赖性等疾病的药物。

即便如此，这些组合也不是任意的。GPT-4为每种配对提供了理由，通常以意想不到的方式将生物途径绑在一起。

有些连击效果很好

下一步是测试实验室中的药物对。科学家测量了两件事：每种组合攻击MCF7细胞的效果以及对MCF10A细胞造成了多少损害。

他们还评估了药物对是否比单独共同起作用，这是一种称为协同作用的特性。

三种组合比标准癌症疗法更好。一个涉及辛伐他汀和二硫酸氢蛋白酶。

另一个配对的二吡啶胺与甲苯达唑。三分之一涉及伊曲康唑和阿替洛尔。这些药物对不仅有效地针对MCF7细胞，而且它们在没有过度损害健康细胞的情况下起作用。

剑桥化学工程和生物技术系罗斯·金（Ross King）教授说，监督的LLM提供了可扩展的科学探索层，可以帮助我们探索我们以前没有想到的新道路。”

AI和人类共同提高想法

在第一组结果之后，研究人员要求GPT-4分析有效的方法并提出了新想法。

他们分享了实验室发现的摘要，并提示了人工智能提出另外四种药物组合，包括一些涉及已知癌症的药物等药物。

这次，AI返回的组合，例如二硫酸二硫酸和甲丁那烷和甲分酰胺的组合。四个新建议中的三个再次显示出有希望的协同成绩。

最有效的组合之一是与辛伐他汀的二硫兰素，在HSA量表上以超过10的比例达到了整个研究中最高的协同作用得分。

反馈循环，AI提出想法，人类对其进行测试，然后将结果馈回AI，代表了一种新型的科学方式。

该过程不再向一个方向移动。取而代之的是，随着机器和人类从每次迭代学习时，它都会循环进行调整和改进。

AI发现令人惊讶的癌症组合

在十二个原始组合中，有6个显示了MCF7癌细胞的正协同成绩。这些包括异常的配对，例如速尿，甲苯二唑或二硫仑和羟基氯喹。

重要的是，这十二种组合对MCF7细胞的影响比对MCF10A细胞具有更大的影响，这表明特异性良好。

一些对MCF7细胞的最毒性药物包括二硫酸，喹啉，烟酰胺和二吡啶胺。二硫仑的IC50值最低，这意味着仅需要一小剂量才能降低细胞活力。

GPT-4的能力找到这种有效的非癌症药物并将其配对，甚至使研究人员感到惊讶。

这项研究表明，如何将AI直接编织到科学发现的迭代循环中，从而实现适应性的，数据信息的假设产生和验证，” Zenil说。

幻觉是创造性的

GPT-4有时会犯错误。这些称为幻觉，其培训数据不支持陈述。在大多数情况下，幻觉是缺陷。但是在假设产生中，它们可以提高生产力。

在这项研究中，一种这样的幻觉涉及伊曲康唑影响人类细胞中细胞膜完整性的说法。

尽管对真菌是如此，但人类细胞不使用相同的生物途径。然而，这个有缺陷的想法仍然导致了成功的实验。

金说：`

AI可能有助于量身定制癌症治疗

研究小组认为人工智能实验室自动化最终可以降低个性化医学的成本。

癌症治疗可能有一天涉及每个患者的定制研究项目。可以实时测试和量身定制疗法，而不是一般处方。

运行实验室的成本仍然很高，但是像GPT-4这样的AI大幅度减少了产生有用的假设所需的时间和精力。随着机器人技术的进一步发展，物理测试过程也可能会变得更便宜。

作者总结说，我们的经验结果表明，GPT-4在形成新颖和有用的假设方面取得了成功。”

这对未来的科学意味着什么

这项研究表明，AI可以做的不仅仅是总结或分析。它可以参与产生新的科学知识。

GPT-4不只是紧缩数字。它提供了意想不到的想法，从结果中学到了，并改善了其建议。

它提出的组合仍然需要临床试验。他们远非成为批准的治疗方法。但是他们在实验室环境中的成功凸显了重新利用安全，现有药物以供新用途的潜力，这可以节省多年的发展时间。

该研究发表在 皇家学会界面杂志和arxiv。

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