Leveraging generative AI to prioritize drug repurposing candidates for Alzheimer’s disease with real-world clinical validation
https://www.nature.com/articles/s41746-024-01038-3
2024, nature npj digital medicine brief communications, 55 citation
LLM 기반으로 어떻게 novel link 예측 성능을 향상시켰는지 확인하기 위함.
약물 재창출(Drug repurposing)은 신약 개발의 막대한 비용과 긴 시간을 대체할 매력적인 대안으로, 특히 알츠하이머병(AD)과 같이 효과적인 치료법이 제한적인 심각하고 광범위한 질환에서 더욱 그러하다. ChatGPT와 같은 최신 생성형 인공지능(GAI) 기술은 과학적 지식의 검토 및 요약을 신속하게 처리(the promise of expediting)할 가능성을 보여주고 있다. 본 연구에서는 약물 재창출 후보를 시벽하는데 있어 GAI의 타당성(feasibility)을 조사하기 위해, ChatGPT에 AD를 위한 가장 유망한 약물 20개를 반복적으로 제안하도록 과업을 부여했다. 그중 상위 10개의 약물을 대상으로 두 개의 대규모 임상 데이터셋, (1) vanderbilt university medical center, (2) all of us 을 활용해 65세 이상의 약물 노출군과 비노출군의 AD 발병 위험을 테스트했다. chatgpt가 제안한 후보 중 metformin, simvastain. losartan은 메타 분석 결과 낮은 AD위험과 관련있는 것으로 나타났다. 이런 결과는 GAI기술이 광범위한 인터넷 기반 탐색 공간에서 과학적 통찰을 흡수(assimilate)하여, 약물 재창출 후보의 우선순위를 정하고 질병 치료를 촉진하는 데 도움을 줄 수 있음을 시사한다.
Idea
두 개의 프롬프트로 구성
- 첫 번째 프롬프트는 약물 재활용 후보 물질 생성 지침을 설명하도록함.
- 두 번째 프롬프트는 ChatGPT에게 이전 프롬프트의 출력 결과를 스스로 수정하도록 요청
- Prompt 1: Please provide a list of the 20 most promising drugs for repurposing in the treatment of Alzheimer’s disease based on their potential efficacy, and indicate the diseases they were originally developed to treat. Please rank them in descending order of potential effectiveness and use the JSON format to include the “Drug” and “Disease” keys.
- Prompt 2: Please check if the generated list meets the requirement: (1) exclude the drugs that were originally designed for Alzheimer’s disease, (2) 20 distinct drugs, (3) in JSON format, (4) rank in descending order according to the potential effectiveness. If not, please regenerate the list that meets the requirement.
Evaluation & Findings
Take away
- 그냥 프롬프트를 준 것만으로 20개중에서 4개는 맞을 가능성이 높다.라는 추론까지 낼 수 있었음.
- 이게 gpt 만으로 충분히 새로운 약물 추천이 가능하다고 말할 수 있을까 싶긴함.
- 이걸 보면서 느낀점은 왜 설명가능한 모델이 필요한지임. 이게 왜 되는지 설득이 안됨.
- 단, 기존에 알려진 AD 약물은 포함하지 않도록함.
- 평가 및 검증 방식에 대한 의문이 듦.
