ក្រុមហ៊ុនចុងក្រោយបង្អស់ដែលវិលចេញពីមន្ទីរពិសោធន៍វេជ្ជសាស្ត្រ Stanford មានបុគ្គលិក 37,000 នាក់ ហើយមិនមែនមួយក្នុងចំណោមពួកគេសុទ្ធតែជាមនុស្សនោះទេ។ មិនមានបន្ទប់ពិសោធន៍ គ្មានប្រាក់បៀវត្សរ៍ និងគ្មានការសម្រាកអាហារថ្ងៃត្រង់។ នៅក្នុងការសិក្សាដែលបានចេញផ្សាយនៅថ្ងៃទី 17 ខែកញ្ញានៅក្នុងទស្សនាវដ្តីវិទ្យាសាស្ត្រ អ្នកស្រាវជ្រាវពិពណ៌នាអំពីក្រុមហ៊ុនជីវបច្ចេកវិទ្យានិម្មិតដែលមានបុគ្គលិក AI ពេញលេញដែលបានវិភាគការសាកល្បងព្យាបាលរាប់ម៉ឺននាក់ បានរកឃើញសញ្ញាជីវសាស្រ្តដែលព្យាករណ៍ថាថ្នាំណានឹងទទួលបានជោគជ័យ និងបានរចនាដោយឯករាជ្យនូវការព្យាបាលជំងឺមហារីកសួតដែលក្រុមហ៊ុនឱសថធំមួយបានមកដល់ដោយខ្លួនឯង។

ក្រុមហ៊ុនឱសថទាំងមូលផលិតដោយភ្នាក់ងារ

គម្រោងនេះគឺជាគំនិតផ្តួចផ្តើមរបស់លោក James Zou សាស្ត្រាចារ្យរងផ្នែកវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យជីវវេជ្ជសាស្ត្រនៅ Stanford Medicine និងនិស្សិតបញ្ចប់ការសិក្សា Harrison Zhang ដែលបានដឹកនាំការងារនេះ។ វាបង្កើតឡើងនៅលើ "មន្ទីរពិសោធន៍និម្មិត" នៃភ្នាក់ងារអ្នកវិទ្យាសាស្ត្រ AI ដែលក្រុមរបស់ Zou បានចាប់ផ្តើមនៅឆ្នាំ 2025 ប៉ុន្តែពេលនេះក្រុមបានទៅបន្ថែមទៀត ដោយបង្កើតក្រុមហ៊ុនទាំងមូលជាមួយនឹងភ្នាក់ងារ AI រាប់ម៉ឺននាក់ដែលត្រូវបានបណ្តុះបណ្តាលដើម្បីគាំទ្រដល់ដំណើរការពេញលេញនៃការអភិវឌ្ឍន៍ថ្នាំ។

"គំនិតរបស់យើងគឺដើម្បីមើលថាតើយើងអាចជំរុញវាដល់កម្រិតណា។ តើយើងអាចបង្កើតក្រុមហ៊ុនជីវបច្ចេកវិទ្យាដែលទទួលយកអ្វីៗគ្រប់យ៉ាងចាប់ពីការស្វែងរកគោលដៅថ្នាំរហូតដល់ការរចនាការសាកល្បងព្យាបាលដែរឬទេ?" Zou បាននិយាយនៅក្នុងសេចក្តីប្រកាសរបស់ Stanford Medicine ។ "តើយើងអាចមានក្រុមហ៊ុនភ្នាក់ងារពេញលេញដែលដោះស្រាយបញ្ហាប្រឈមដ៏ស្មុគស្មាញបំផុតនៃការរកឃើញគ្រឿងញៀនបានទេ?"

ក្រុមហ៊ុននិម្មិតឆ្លុះបញ្ចាំងតារាងអង្គការនៃជីវបច្ចេកវិទ្យាដែលបានបង្កើតឡើង៖ ប្រធានភ្នាក់ងារវិទ្យាសាស្ត្រដឹកនាំក្រុមស្រាវជ្រាវដែលបែងចែកទៅជាផ្នែកឯកទេសដែលធ្វើការស្របគ្នាលើធាតុស្នូលនៃការរចនាថ្នាំ ចាប់ពីការកំណត់គោលដៅម៉ូលេគុលរហូតដល់ការរចនាការសាកល្បងព្យាបាល។

តើភ្នាក់ងារ 37,000 បានរកឃើញនៅក្នុងការសាកល្បងចំនួន 50,000

បញ្ហាប្រឈមដ៏ធំបំផុតមួយក្នុងការរកឃើញថ្នាំគឺការទស្សន៍ទាយថាតើម៉ូលេគុលមួយណានឹងរស់រានមានជីវិតពីការសាកល្បងព្យាបាល - ដំណើរការកំណត់ចំណាំ Zou អាចចំណាយអស់រាប់សិប ឬរាប់រយលានដុល្លារ ហើយចំណាយពេលច្រើនឆ្នាំ។ ភ្នាក់ងារត្រូវបានចាត់តាំងនូវកិច្ចការដ៏ម៉ត់ចត់មួយ៖ ជាជាងការបោសសម្អាតអក្សរសិល្ប៍វិទ្យាសាស្ត្រយ៉ាងទូលំទូលាយ ភ្នាក់ងារនីមួយៗបានវិភាគលើការសាកល្បងព្យាបាលជាក់លាក់មួយ និងទាញយកទិន្នន័យអំពីសុវត្ថិភាព និងប្រសិទ្ធភាព។ សរុបមក ពួកគេបានធ្វើកាតាឡុកការសាកល្បងប្រហែល 50,000 ក្នុងរយៈពេលតិចជាងមួយសប្តាហ៍ ដែលជាកិច្ចការមួយដែល Zou និយាយថានឹងត្រូវចំណាយពេលច្រើនឆ្នាំអ្នកស្រាវជ្រាវរបស់មនុស្ស។

បន្ទាប់មកភ្នាក់ងារបានពិនិត្យទិន្នន័យម៉ូលេគុលដែលប្រមូលបានក្នុងអំឡុងពេលសាកល្បងទាំងនោះ ហើយបានបង្កើតប្រព័ន្ធដាក់ពិន្ទុចំនួនពីរ។ ទីមួយបានវាស់វែងថាតើថ្នាំកំណត់គោលដៅប្រភេទកោសិកាជាក់លាក់មួយកម្រិតណា ជាជាងប៉ះពាល់ដល់ប្រភេទកោសិកាជាច្រើនយ៉ាងទូលំទូលាយ។ ទីពីរបានវាស់ "bimodality" — ថាតើសកម្មភាពរបស់ហ្សែនគោលដៅមួយមានឥរិយាបទដូចជាកុងតាក់ពន្លឺ បើក និងបិទ ឬដូចជា dimmer ដែលមានកម្រិតមធ្យម។

គំរូ​ដែល​បាន​លេច​ឡើង​គឺ​មាន​ភាព​ទាក់ទាញ។ ឱសថដែលបានកំណត់គោលដៅហ្សែនដូចការផ្លាស់ប្តូរនៅក្នុងវិធីជាក់លាក់កោសិកាគឺ 40% ទំនងជាឈានទៅមុខពីដំណាក់កាលទី 1 ដល់ដំណាក់កាលទី 2 សាកល្បង 48% ទំនងជាឈានដល់ទីផ្សារ និងមាន 32% នៃព្រឹត្តិការណ៍មិនល្អបើប្រៀបធៀបជាមួយនឹងថ្នាំដែលមានសកម្មភាពទូលំទូលាយ។ ឥទ្ធិពលនៅតែបន្តកើតមានលើជំងឺមហារីក ជំងឺខួរក្បាល ជំងឺបេះដូង ជំងឺតម្រងនោម និងសួត។

Zou បាននិយាយថា "វិទ្យាសាស្រ្តដែលភ្នាក់ងារបានរកឃើញគឺពិតជាគួរឱ្យរំភើប ហើយវាបង្ហាញថាលក្ខណៈពិសេសកោសិកាតែមួយទាំងនេះអាចត្រូវបានគេប្រើប្រាស់ដើម្បីធ្វើឱ្យថ្នាំកាន់តែប្រសើរឡើង" Zou បាននិយាយ។ "វាចង្អុលទៅសារៈសំខាន់នៃការប្រមូលទិន្នន័យប្រភេទនេះ។ វាអាចជួយដល់ឧស្សាហកម្មស្វែងរកឱសថទាំងមូល។"

ការធ្វើតេស្ត B7-H3៖ ពីការទស្សន៍ទាយរហូតដល់សុពលភាព

សំណួរដែលសម្រេចចិត្តគឺថាតើក្រុមហ៊ុន AI ទាំងអស់អាចរចនាថ្នាំពិតប្រាកដបានដែរឬទេ? ដើម្បីស្វែងយល់ ក្រុមការងារបានចង្អុលបង្ហាញភ្នាក់ងារនៅ B7-H3 ដែលជាប្រូតេអ៊ីនដែលចាប់អារម្មណ៍យ៉ាងខ្លាំងចំពោះអ្នកស្រាវជ្រាវជំងឺមហារីកសួត។ ភ្នាក់ងារបានវិភាគការសិក្សា និងឃ្លាំងទិន្នន័យជីវវេជ្ជសាស្ត្រ ហើយបានរកឃើញ B7-H3 បង្ហាញយ៉ាងច្បាស់នៅក្នុង fibroblasts ដែលជាកោសិកាជាលិកាភ្ជាប់ដែលជារឿយៗរស់នៅក្បែរកោសិកាដុំសាច់។ ការជីកចូលទៅក្នុងទិន្នន័យ spatial transcriptomic ពួកគេបានរកឃើញថា B7-H3-expressing fibroblasts ទាំងនេះកំពុងផ្តល់សញ្ញាដល់កោសិកាភាពស៊ាំដែលនៅក្បែរនោះ និងទប់ស្កាត់ពួកវា ដោយមានប្រសិទ្ធភាពបិទបាំងដុំសាច់ពីការការពារធម្មជាតិរបស់រាងកាយ។

បន្ទាប់មកភ្នាក់ងារបានរចនាអង្គបដិបក្ខ-ថ្នាំផ្សំ ដែលជាប្រូតេអ៊ីនគោលដៅដែលរស់នៅក្នុងកោសិកាដែលផ្ទុក B7-H3 ច្រើនក្រៃលែង ហើយបញ្ជូនបន្ទុកព្យាបាលដោយគីមីដោយផ្ទាល់ទៅពួកគេ។ សំខាន់ ការរចនានេះពឹងផ្អែកតែលើព័ត៌មានដែលមានមុនខែមករា ឆ្នាំ 2025។ ប៉ុន្មានខែក្រោយមក ក្នុងខែសីហា ឆ្នាំ 2025 ក្រុមហ៊ុនឱសថដែលបានបង្កើតឡើងដោយឯករាជ្យបានបង្កើតយុទ្ធសាស្ត្រផ្សំថ្នាំប្រឆាំងនឹងមេរោគដូចគ្នាប្រឆាំងនឹង B7-H3 ។ ការព្យាបាលនោះបានបន្តទទួលបានការណែនាំអំពីការព្យាបាលដ៏ទម្លាយពី FDA បន្ទាប់ពីបង្ហាញពីប្រសិទ្ធភាពក្នុងការសិក្សារបស់មនុស្ស - លទ្ធផល Zou ពិពណ៌នាថាជាការបញ្ជាក់ដោយឯករាជ្យ និងភាគីទីបីនៃការរចនាជីវបច្ចេកវិទ្យានិម្មិត។

Zou មិនបន្តស្វែងរក B7-H3 បន្ថែមទៀតទេ ដោយសារក្រុមហ៊ុនមួយផ្សេងទៀតកំពុងឃ្វាលវាឆ្ពោះទៅកាន់គ្លីនិក។ ប៉ុន្តែ​លោក​និយាយ​ថា បច្ចេកវិទ្យា​ជីវវិទ្យា​និម្មិត​បាន​បង្ហាញ​ពី​គោលដៅ​បេក្ខជន​ផ្សេង​ទៀត​ដែល​ត្រូវ​បាន​រចនា​ឡើង​ក្នុង​វិធី​ដូចគ្នា។

មនុស្សនៅតែជាផ្លូវ

ទោះបីជាមានទំហំនៃកម្លាំងភ្នាក់ងារក៏ដោយ Zou គឺច្បាស់លាស់អំពីដែនកំណត់។ គាត់បាននិយាយថា "មនុស្ស ការពិសោធន៍រាងកាយ និងសុពលភាពនឹងតែងតែជាបំពង់ដែល AI បង្កើតផលប៉ះពាល់" ។ ជំហានបន្ទាប់របស់ក្រុមគឺកំពុងផ្លាស់ប្តូរការរកឃើញថ្មីរបស់ជីវបច្ចេកវិទ្យានិម្មិតទៅក្នុងមន្ទីរពិសោធន៍ពិតប្រាកដ ដើម្បីសាកល្បងថាតើមានផ្ទុកចំនួនប៉ុន្មាននៅក្នុងពិភពរូបវន្ត។

ការស្រាវជ្រាវនេះត្រូវបានផ្តល់មូលនិធិដោយអាហារូបករណ៍ Knight-Hennessy វិទ្យាស្ថានជាតិសុខភាព មូលនិធិវិទ្យាសាស្ត្រជាតិ និង Chan Zuckerberg Biohub ដោយមានការគាំទ្របន្ថែមពីនាយកដ្ឋានវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យជីវវេជ្ជសាស្ត្ររបស់ Stanford ។

ហេតុអ្វីវាសំខាន់

ការសិក្សានេះបានមកដល់ចំពេលមានការផ្លាស់ប្តូរកាន់តែទូលំទូលាយនៅក្នុងរបៀបដែល AI ត្រូវបានអនុវត្តចំពោះវិទ្យាសាស្ត្រ - ពីគំរូដែលសង្ខេបការស្រាវជ្រាវទៅប្រព័ន្ធភ្នាក់ងារដែលរៀបចំផែនការពិសោធន៍ វិភាគទិន្នន័យ និងស្នើការព្យាបាលបែបប្រលោមលោក។ ការគ្របដណ្តប់នៃការងារដោយ The New York Times និងសារព័ត៌មានឧស្សាហកម្មហ្សែនបានគូសបញ្ជាក់ការយកចិត្តទុកដាក់នៃក្របខ័ណ្ឌ "ជីវបច្ចេកវិទ្យានិម្មិត" កំពុងគូរ។

ប្រសិនបើលទ្ធផលនៃការរចនាមុនពេលមានសុពលភាពនៅលើ B7-H3 គឺជាការចង្អុលបង្ហាញណាមួយ ឧស្សាហកម្មឱសថមានឧបករណ៍ស្រាវជ្រាវថ្មីមួយដើម្បីវាយតម្លៃ៖ អង្គការនៃភ្នាក់ងារ AI ដែលអាចបង្រួមការពិនិត្យឡើងវិញអក្សរសិល្ប៍ជាច្រើនឆ្នាំ និងការវិភាគសាកល្បងទៅជាថ្ងៃ។ សំណួរបើកចំហ - ក្រុមមួយរបស់ Zou ឥឡូវនេះកំពុងធ្វើតេស្ត - តើចំនួនប៉ុន្មាននៃអ្វីដែលភ្នាក់ងារស្នើឱ្យរស់រានមានជីវិតទំនាក់ទំនងជាមួយកៅអីមន្ទីរពិសោធន៍រាងកាយ។

នាំមុខ AI

AI កំពុងបំប្លែងការស្រាវជ្រាវនៅគ្រប់កម្រិត ចាប់ពីការរកឃើញថ្នាំ ទៅជារូបវិទ្យាមូលដ្ឋាន។ សម្រាប់ព័ត៌មាន និងការវិភាគ AI ដ៏ទៃទៀតនៃការស្រាវជ្រាវដែលបង្កើតវិស័យនេះ អានបន្ថែម AI news →។

---

Stay Ahead of AI

Get the latest AI news, analysis, and breakthroughs — all in one place.

Read more AI news →