Cerebras Systems se une à Clínica Mayo em modelo genético para prever o tratamento da artrite
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Afiliado à Cerebras Sistemas Clínica Mayo Desenvolver um modelo baseado em genes de IA que preveja o melhor tratamento médico para pessoas com artrite reumatóide.
Também poderia ser útil para prever o melhor tratamento para pessoas com câncer e doenças cardiovasculares, disse Andrew Feldman. Sistemas cerebraisEm entrevista ao GameSpeed.
A Mayo Clinic, em parceria com a Cerebras Systems, anunciou hoje um progresso significativo no desenvolvimento de ferramentas de inteligência artificial para melhorar o atendimento ao paciente na Conferência JP Morgan Healthcare em São Francisco.
Como parte do compromisso da Mayo Clinic de transformar os cuidados de saúde, o instituto liderou o desenvolvimento de um modelo de base genómica de classe mundial concebido para apoiar médicos e pacientes.
Assim como a Nvidia e outras empresas de semicondutores, a Cerebras está focada na supercomputação de IA. Mas a sua abordagem difere da da Nvidia, que depende de processadores de IA individuais. A Cerebras Systems projeta um wafer completo – com vários chips em um único wafer de silício – que resolve grandes problemas de IA e outras tarefas de computação, juntamente com um consumo de energia muito baixo. De acordo com Feldman, dezenas de milhares desses sistemas foram necessários para calcular o modelo de base genética durante vários meses. No entanto, leva muito menos tempo, esforço, energia e custo do que as soluções informáticas tradicionais, disse ele. O Pitchbook previu recentemente que a Cerebras poderia fazer um IPO em 2025.
Com base na liderança da Mayo Clinic em medicina de precisão, o modelo foi projetado para melhorar o diagnóstico e personalizar a seleção de tratamento, com foco inicial na artrite reumatóide (AR). O tratamento da AR apresenta um desafio clínico significativo, exigindo múltiplos esforços para encontrar medicamentos eficazes para pacientes individuais.
As abordagens tradicionais que examinam marcadores genéticos únicos mostraram sucesso limitado na previsão da resposta ao tratamento.
O modelo genético do conjunto foi treinado combinando dados do genoma humano de referência disponíveis publicamente com os extensos dados do exoma do paciente da Mayo. O genoma humano de referência é uma sequência digital de DNA que representa uma versão composta e “idealizada” do genoma humano. Serve como uma estrutura padrão com a qual os genomas humanos individuais podem ser comparados, ajudando os investigadores a identificar variantes genéticas.
Em contraste com os modelos treinados exclusivamente no genoma de referência humano, o modelo baseado no genoma da Mayo demonstra resultados significativamente melhores na classificação da variação genética porque foi treinado em dados obtidos de 500 pacientes da Clínica Mayo. À medida que mais dados de pacientes são incorporados ao exercício, a equipe espera uma melhoria contínua na qualidade do modelo.
A equipe projetou novos parâmetros de referência para avaliar capacidades clinicamente relevantes, como o diagnóstico de condições clínicas específicas a partir de dados de DNA, abordando lacunas nos critérios disponíveis publicamente e concentrando-se principalmente na identificação de elementos estruturais, como regiões regulatórias ou funcionais.
O modelo da Mayo Clinic Genomic Foundation demonstra precisão de última geração em diversas áreas principais: precisão de 68-100% nas definições de AR, precisão de 96% na previsão do câncer e precisão de 83% na previsão do fenótipo cardiovascular. Esses recursos se alinham à visão da Mayo Clinic de oferecer cuidados de saúde líderes mundiais por meio da tecnologia de IA. Mais testes precisam ser feitos para verificar os resultados, disse Feldman.
“A Mayo Clinic está comprometida em usar a mais avançada tecnologia de IA para treinar modelos que mudam fundamentalmente os cuidados de saúde”, disse o diretor médico da Mayo Clinic, Matthew Kallstrom, chefe de estratégia e radiologia da Mayo Clinic, em comunicado. “Nossa colaboração com a Cerebras nos permitiu desenvolver um modelo de IA de última geração para genômica. Dentro de um ano, desenvolvemos ferramentas de IA promissoras que ajudarão nossos médicos a tomar decisões mais informadas com base em dados genéticos.
“O modelo de base genética da Mayo estabelece um novo padrão para modelos genéticos que se destacam não apenas em tarefas padrão, como prever as propriedades funcionais e regulatórias do DNA, mas também permitem a descoberta de conexões complexas entre variantes genéticas e condições clínicas”, disse Natalia Vasilieva, CTO de campo da Cerebras. sistemas, em um comunicado. “Ao contrário das abordagens atuais que se concentram em associações de variante única, este modelo permite a descoberta de ligações onde coleções de variantes contribuem para uma condição específica”.
O rápido desenvolvimento desses modelos — normalmente um esforço de vários anos — foi acelerado pelo treinamento dos modelos personalizados da Mayo Clinic na plataforma Cerebras AI. O modelo da MyoGenomic Foundation representa passos significativos para melhorar o suporte à decisão clínica e avançar na medicina de precisão.
O principal produto da Cerebras é o CS-3, equipado com o Wafer-Scale Engine-3.
IA avançada para radiografias de tórax
Separadamente, a Mayo Clinic se uniu hoje à Microsoft Research e à Cerebras Systems para anunciar colaborações inovadoras separadas no campo da inteligência artificial (IA), projetadas para personalizar o atendimento ao paciente, acelerar significativamente o tempo de diagnóstico e melhorar a precisão.
Anunciados durante a conferência JP Morgan Healthcare, os projetos se concentram no desenvolvimento e teste de modelos básicos personalizados para uma variedade de aplicações, aproveitando o poder das imagens e dados de radiologia multimodal (incluindo tomografias computadorizadas e ressonâncias magnéticas) e dados de sequenciamento genético com a Cerebras por meio da Microsoft Research.
As descobertas têm o potencial de mudar a forma como os médicos abordam o diagnóstico e o tratamento, levando, em última análise, a melhores resultados para os pacientes.
Os modelos Foundation AI são modelos grandes e pré-treinados que são capazes de adaptar e executar várias tarefas com o mínimo de treinamento adicional. Eles aprendem com enormes conjuntos de dados, adquirindo conhecimentos gerais que podem ser usados em diversas aplicações. Essa adaptabilidade os torna blocos de construção eficientes e versáteis para muitos sistemas de IA.
A Mayo Clinic e a Microsoft Research estão trabalhando juntas para desenvolver modelos fundamentais que integram texto e imagens. A Mayo e a Microsoft Research estão colaborando para explorar o uso de IA generativa em radiologia usando a tecnologia de IA da Microsoft Research e os dados de raios X da Mayo Clinic.
Melhorar os médicos com acesso instantâneo às informações de que necessitam está no centro deste projeto de pesquisa. A Clínica Mayo pretende desenvolver um modelo que possa gerar relatórios automaticamente, avaliar a colocação de tubos e linhas em radiografias de tórax e detectar alterações em imagens anteriores. Este modelo de prova de conceito busca melhorar o fluxo de trabalho do médico e o atendimento ao paciente, fornecendo análises mais eficientes e abrangentes de imagens radiográficas.
A Clínica Mayo tem 76.000 pessoas que atendem um grande número de pacientes anualmente.
“Estamos lançando uma parceria para levar a tecnologia de IA para a saúde. Isso nos permitiu combinar sua experiência no domínio, seu big data, nossa experiência em IA e nossa computação”, disse Feldman.
Ele disse que grandes modelos de linguagem preveem palavras, mas modelos genéticos preveem nucleotídeos. Quando um nucleotídeo é invertido em uma mutação ou erro de transcrição, ele pode causar uma doença ou prever o início de uma doença.
Os modelos existentes só podem perguntar se a inversão de um único nucleotídeo prediz uma doença. Mas a Cerebras analisa a inversão de mais de um nucleotídeo e apresenta um modelo mais preciso.
“Juntamente com a Clínica Mayo, estamos usando isso para prever qual medicamento funcionará para um paciente específico”, disse Feldman.
É um modelo básico de bilhões de parâmetros, ou 10 vezes maior que o Alphafold, e é treinado em um trilhão de tokens. É mais preciso, disse Feldman.
Freqüentemente, os pacientes precisam passar por um processo de tentativa e erro para descobrir qual medicamento funciona. Mas com este modelo, Feldman espera ser capaz de prever qual medicamento funcionará para uma determinada pessoa. O primeiro alvo é a artrite reumatóide, que afecta 1,3 milhões de americanos.
“Embora ainda seja cedo, o que conseguimos mostrar é que conseguimos prever com uma precisão impressionante qual medicamento funcionará para um determinado paciente”, disse ele.
Na gota, a precisão da previsão é de 87%. Os dados ainda não foram publicados e revisados.
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