USPJEŠNO REALIZOVAN PROJEKT „Predviđanje rizika pojave lijek-lijek interakcija putem neuronskih mreža“
Kako spojiti farmaciju, vještačku inteligenciju i računarske tehnologije u cilju sigurnije primjene lijekova?
Upravo je to bio cilj projekta „Predviđanje rizika pojave lijek-lijek interakcija putem neuronskih mreža“, sufinansiranog od strane Federalnog ministarstva obrazovanja i nauke, koji je realizovan kroz saradnju Univerziteta u Sarajevu – Farmaceutskog fakulteta i Naučnog instituta Verlab. Voditeljica projekta je bila je dr. sci. Naida Omerović Ćorović, s Katedre za farmakologiju i kliničku farmaciju.
U okviru projekta je realizovana edukacija u Naučnom institutu Verlab, koja je obuhvatila teorijski pristup neuronskim mrežama, metodama vještačke inteligencije i mašinskog učenja, kao i praktičan rad na računaru visokih performansi (HPC).
Kao najvažniji rezultat je razvijena proof-of-concepthibridna platforma koja kombinuje farmaceutsko ekspertno znanje i metode mašinskog učenja. Cilj platforme je procjena težine lijek-lijek interakcija, predikcija mogućeg smjera promjene laboratorijskih parametara te kontekstualizacija rizika u odnosu na pojedinačnog pacijenta.
U istraživanje je uključeno 200 hospitalizovanih pacijenata, uz praćenje 14 laboratorijskih parametara i 41 terapijske grupe kroz tri vremenske tačke. Ukupno je generisan 6691 par pacijent-kandidat lijek.
Razvijeni modeli su pokazali visoku sposobnost prepoznavanja kategorija lijek-lijek interakcija, kao i uspješnu predikciju smjera promjene praćenih laboratorijskih parametara. Za većinu laboratorijskih parametara, modeli su pokazali optimalne rezultate, dok su rijetki ishodi zahtijevali dodatne metode za poboljšanje stabilnosti predikcija. Poseban segment projekta je bio posvećen primjeni HPC infrastrukture, pri čemu je pokazano da više računarskih resursa ne znači uvijek i bolje performanse. Optimalno korištenje HPC infrastrukture zavisi od karakteristika samog istraživačkog workflow-a.
Jedan od rezultata projekta je i napisan naučni rad koji proizlazi iz provedenog istraživanja.
Razvijena platforma predstavlja istraživački prototip, a ne gotov klinički alat. Ovaj projekt predstavlja korak ka povezivanju farmacije, vještačke inteligencije, mašinskog učenja i HPC infrastrukture u razvoju novih pristupa za sigurniju primjenu lijekova i smanjenje rizika povezanih s polifarmacijom.
