Історія з Розі: як ШІ допоміг, але не створив ліки від раку
Створіть обліковий запис, щоб зберегти свої статті.Додати в GoogleДодайте Decrypt як джерело за замовчуванням, щоб бачити більше наших історій у Google.
Коротко
- Вірусне твердження, що ChatGPT допоміг вилікувати рак у собаки, надто спрощує складну наукову роботу.
- Людські дослідники, а не ШІ, секвенували геном, розробили мРНК-вакцину та провели лікування.
- Інструменти ШІ допомагали в дослідженнях та аналізі даних, але не розробляли терапію від раку, попри заголовки.
Співзасновник OpenAI Грег Брокман поширив історію, яка набула вірусного характеру, про собаку, вилікувану персоналізованою мРНК-вакциною проти раку, розробленою за допомогою ChatGPT. Цей випадок привернув увагу в технологічних спільнотах та спільноті ШІ.
Історія стосується Розі, семирічного шарпея, власником якого є австралійський ШІ-консультант Пол Конінгем.
Згідно з повідомленнями, що циркулюють в Інтернеті, Розі залишалося лише кілька місяців життя, перш ніж вона отримала експериментальне лікування, яке, за словами Конінгема, було розроблено за допомогою чат-бота ШІ.
«Ще у 2022 році я помітив дивні нарости на її голові, — написав Конінгем у листопаді 2024 року, документуючи весь шлях. — Те, що ветеринар назвав ‘просто бородавками’, виявилося раком на пізній стадії». Ветеринари оцінили, що Розі залишилося від одного до шести місяців, і повідомили Конінгему, що нічого більше зробити не можна.
Розповідь швидко поширилася після того, як Брокман поділився нею зі своїми сотнями тисяч підписників, що призвело до висвітлення цієї історії в кількох технологічних виданнях.
Хоча саме лікування виглядає реальним, роль ChatGPT у розробці вакцини викликала дискусії. Деякі дослідники ставлять під сумнів, наскільки реально велика мовна модель могла б впоратися з цим процесом.
Рухаючись вперед
Конінгем не здався. Він вирішив створити дослідницький процес, використовуючи споживчі інструменти ШІ. Почав з ChatGPT, використовуючи його для розробки плану дій.
Модель підказала йому необхідність геномного секвенування, один зразок здорової тканини та один з пухлини, а також вказала на конкретні інститути та обладнання.
«Найіронічніше, що в попередній сесії чату з ChatGPT, він запропонував мені зв’язатися з Елітою або доктором Мартіном і використати машину Illumina», — написав він тоді.
Так він пішов цим шляхом.
Директор UNSW зв’язав його з доктором Мартіном Смітом, керівником Ramaciotti Centre for Genomics, який погодився секвенувати геном Розі приблизно за 3000 доларів.
Десять днів. Тридцятикратна глибина секвенування в здоровій тканині, 60-кратна — в пухлині: вищий показник необхідний для виділення мутацій, що спричиняють рак. Центр повернув 320 гігабайт сирих даних.
Геномна інформація виражається у послідовностях літер A, T, C і G. Експерти отримали стек із 700 000 двосторонніх сторінок, заповнених лише цими чотирма літерами. Такий результат був представлений Університетом Нового Південного Уельсу (UNSW) у червні минулого року. Це був геном Розі, її біологічний відбиток.
Потім він зосередився на c-KIT, білку, який добре задокументований у науковій літературі щодо мастоцитомних пухлин у собак.
Використовуючи AlphaFold від Google, він змоделював версію білка c-KIT у Розі та порівняв її зі здоровим зразком. Білок виглядав неправильно, мутований у спосіб, що відповідав літературним даним. Потім він шукав існуючі сполуки, які могли б атакувати c-KIT або подібні до нього білки, і знайшов одну: препарат, який вже використовується в США для лікування іншого виду раку у людей.
«Ми взяли її пухлину, секвенували ДНК, перетворили її з тканини на дані, використали це для виявлення проблеми в її ДНК, а потім розробили ліки на основі цього, — розповів Конінгем австралійському виданню Today Show у суботу. — ChatGPT допомагав протягом усього цього процесу».
Справжня роль ШІ
Тим не менш, існує велика прірва між тим, щоб ChatGPT знайшов ліки від раку, і тим, щоб він допомагав у дослідженнях.
Зрештою, Конінгем зв’язався з професором Паллі Тордарсоном, директором Інституту мРНК UNSW. «Професор @martinalexsmith провів секвенування ДНК/РНК, щоб перетворити тканину Розі на сирі дані, — написав Конінгем. — Професор @PalliThordarson зібрав мРНК-вакцину», — додав він у іншому твіті.
Тордарсон підтвердив це у своєму треді: «Я пишаюся тим, що @UNSWRNA була залучена та створила мРНК-ЛНП для Розі, — написав він у X у неділю. — Перетин технологій РНК, геноміки та ШІ відкриває можливості для зміни підходів до медицини та забезпечення більш справедливого доступу».
Але доктор Сміт був не просто людиною за екраном ChatGPT. Він був професором, який керував університетським інститутом РНК, роблячи те, для чого була створена його лабораторія.
І коли Конінгем визначив фінальну конструкцію вакцини — конкретний молекулярний шаблон, який буде закодовано в мРНК — він розкрив, який інструмент його розробив. Не AlphaFold. Не ChatGPT. «Фінальна конструкція вакцини для Розі була розроблена Grok».
При цьому він визнав в окремому пості, що «Gemini виконав багато роботи».
ChatGPT використовувався для перегляду наукових статей та ідентифікації дослідників, які могли б допомогти. Чат-бот вказав на Ramaciotti Centre та запропонував обладнання для секвенування, придатне для цього завдання, функціонуючи переважно як інструмент для навігації в науковій літературі. Така роль може бути корисною, але вона відрізняється від розробки вакцини чи виконання наукового аналізу.
AlphaFold, система глибокого навчання від Google DeepMind, прогнозує тривимірні структури білків на основі амінокислотних послідовностей. Це не перша модель, навчена на біологічних даних: інші відкриті ініціативи, такі як Ankh або AlphaGenome, працюють за подібними принципами.
Конінгем використовував AlphaFold для моделювання білка c-KIT у Розі. Рейтинг достовірності моделювання становив 54,55, що, як публічно зазначила структурний біолог UNSW доктор Кейт Мічі, є низьким показником.
Вона зазначила, що AlphaFold «може помилятися» і що для підтвердження будь-яких результатів потрібна значна лабораторна робота. Доктор Сміт, директор з геноміки UNSW, публічно підтвердив у тому ж треді, що AlphaFold насправді взагалі не використовувався для розробки мРНК-вакцини.
Доктор Тордарсон також був обережний у формулюваннях.
«Це могло не вилікувати Розі, — написав він у X. — Часу це точно додало, але деякі пухлини не відповіли».
Його команда зараз перевіряє, чи мутували ці пухлини по-різному, що могло б пояснити, чому частини лікування спрацювали, а інші — ні. Вакцина також не діяла ізольовано.
«Лікування потребувало супутнього введення інгібітора контрольних точок, — зазначив Тордарсон, — ймовірно, це буде стосуватися всіх персоналізованих вакцин проти раку».
iii) It is difficult to estimate real cost in research projects as we all put in a lot of inkind time and resources. iv) the treatment required co-admin of a checkpoint inhibitor (likely to be with all personalised cancer vaccine). V) overall costs are thus quite high./3
— Palli Thordarson (@PalliThordarson) March 15, 2026
Використання ШІ для лікування раку не завжди було успішним.
У 2017 році внутрішні документи IBM показали, що Watson for Oncology, який позиціонувався як система, що може рекомендувати лікування раку краще за лікарів-онкологів, генерував рекомендації, які його власні інженери класифікували як «небезпечні та неправильні».
MD Anderson Cancer Center відмовився від проєкту, витративши на нього 62 мільйони доларів. IBM повністю продала Watson Health у 2022 році.
Випадок з Розі не належить до категорії невдач ШІ. Ніхто не постраждав, базова наука є усталеною, а залучені дослідники мають визнані кваліфікації.
Сама мРНК-платформа підтримується клінічними дослідженнями. Невдоволення викликає радше те, як була подана історія. Коли інструменти ШІ отримують визнання за роботу, виконану вченими та дослідницькими інститутами, це може спотворити громадське розуміння того, чим насправді займається технологія.
Дослідники, які виконували секвенування, виробляли вакцину та керували протоколами безпеки, ризикують залишитися в тіні.
Цей епізод слугує нагадуванням про те, що ШІ може допомагати у таких завданнях, як навігація в науковій літературі, але він залишається далеким від заміни експертизи та інфраструктури, необхідних для розробки та виробництва медичних препаратів.
Погляд Crypto Top: Інтеграція ШІ в біомедичні дослідження, як показано на прикладі з Розі, підкреслює потенціал децентралізованих обчислень для масштабування таких процесів. У Web3 це може означати нові моделі фінансування досліджень через токенізацію, де успішні проєкти винагороджуються, а доступ до інноваційних рішень стає більш прозорим та демократичним.
Джерело: decrypt.co