The medical potential of AI and metabolites | Leila Pirhaji

Translator: Daban Q. Jaff Reviewer: Zhila Mawlood

لە ساڵی 2003 دا،

کاتێک جیناتی مرۆڤمان زنجیرە کرد،

پێمان وابوو وەڵامێکمان بۆ چارەسەرکردنی زۆر نەخۆشی دەبێت.

In 2003,

بەڵام ڕاستییەکە لەوەوە دوورە،

when we sequenced the human genome,

we thought we would have the answer to treat many diseases.

چونکە سه‌ڕه‌ڕای جیناتمان،

ژینگەکەمان و شێوازی ژیانمان، دەورێکی گرنگی هه‌یه‌

But the reality is far from that,

لە بەرەو پێشچونی چەند نەخۆشییەک.

because in addition to our genes,

وەکو نموونەیەک بۆ ئەوە نەخۆشی چەوری جگەرە،

our environment and lifestyle could have a significant role

کە لەسەدا٢٠ ی دانیشتوان لەسەر ئاستی جیهان توشی دەبن،

in developing many major diseases.

One example is fatty liver disease,

و هیچ چارەسەرێکی نییە و دەبێت بە شێرپەنجەی جگەر

یان لە ئیش کەوتنی جگەر.

which is affecting over 20 percent of the population globally,

کەواتە زنجیرەکردنی دی ئێن ئەی بە تەنها زانیاری تەواومان ناداتێ

and it has no treatment and leads to liver cancer

بۆ دۆزینەوەی چارەسەرە کاریگەرەکان.

or liver failure.

لە لایەکی دیکەوە، چەند گەردێکی دیکە لەناو لەشماندا هەن.

So sequencing DNA alone doesn't give us enough information

لە ڕاستیدا، سەروو ١٠٠،٠٠٠ ماددە زیندەگییەکان هەیە.

to find effective therapeutics.

ماددە زیندەگییەکان، ئەو گەردانەن کە قەبارەیان ئەوپەڕی بچووکە.

On the bright side, there are many other molecules in our body.

In fact, there are over 100,000 metabolites.

گلوکۆز، فرەکتۆز(جۆرەکانی شەکر) و کۆلیسترۆل نموونەی ناسراون--

Metabolites are any molecule that is supersmall in their size.

شتانێک ئێمە هەموکات دەیبیستین.

ماددە زیندەگییەکان بەشدارن لەکرداری مێتابۆلیزم.

Known examples are glucose, fructose, fats, cholesterol --

ئەوانیش وەک دی ئێن ئەین،

things we hear all the time.

کەواتە زانیاریەکان لە جینات و شێوازی ژیانمانەوە وەردەگرن.

Metabolites are involved in our metabolism.

They are also downstream of DNA,

تێگەیشتنی ماددە زیندەگییەکان بنچینەیە بۆ دۆزینەوەی چارەسەری زۆربەی نەخۆشییەکان.

so they carry information from both our genes as well as lifestyle.

من هەمیشە چارەسەری نەخۆشەکانم ویستووە.

Understanding metabolites is essential to find treatments for many diseases.

بێجگە لەوەش، ۱٥ساڵ لەمەوبەر وازم لەخوێندنی پزیشکی هێنا،

وەک چۆن بیرکاریم لە دەستدا.

I've always wanted to treat patients.

هەر زوو دوای ئەوە، باشترین شتم دۆزیەوە:

Despite that, 15 years ago, I left medical school,

دەتوانم بیرکاری بەکار بهێنم بۆ خوێندنی دەرمانسازی.

as I missed mathematics.

لەو کاتەوە، ئالگۆریزمەکانم بۆ شیکردنەوەی داتا زیندەوەرزانییەکان گەشەپێدا.

Soon after, I found the coolest thing:

I can use mathematics to study medicine.

کەواتە، وا دیارە ئاسانە:

با زانیاری لە هەموو ماددە زیندەگییەکانی ناو لەشمان کۆبکەینەوە،

Since then, I've been developing algorithms to analyze biological data.

گەشەپێدانی نموونە بیرکارییەکان بۆ ڕوونکردنەوەی چۆنییەتی گۆڕانیان بۆ نەخۆشی

So, it sounded easy:

let's collect data from all the metabolites in our body,

و دەست خستنە ناو ئەو گۆڕانانە بۆ چارەسەر کردنیان.

develop mathematical models to describe how they are changed in a disease

دواتر درکم بەوە کرد بۆچی تا ئێستە کەس ئەمەی نەکردووە:

and intervene in those changes to treat them.

ئەمە ئەوپەڕی سەختە.

(پێکەنین)

زۆرماددەی زیندەگی لە جەستەماندا هەیە.

Then I realized why no one has done this before:

هەر یەک لەوی تر جیاوازە.

بۆ هەندێک ماددەی زیندەگی، دەتوانین ڕێژەی گەردەکانیان بپێوین

it's extremely difficult.

(Laughter)

There are many metabolites in our body.

بە بەکارهنێانی ئامێری ڕێژە پێوی سپێکترۆمیتری.

Each one is different from the other one.

بەڵام، لەبەر ئەوەی بەهەمان ڕێژە، هێندەی ١٠ گەرد دەبوون،

For some metabolites, we can measure their molecular mass

بە تەواوەتی نازانین ئەوان چین،

using mass spectrometry instruments.

و ئەگەر دەتەوێت بەڕوونی ئەوان بناسێنیت،

But because there could be, like, 10 molecules with the exact same mass,

دەبێت تاقیکردنەوەی زیاتر بکەیت، کە ئەوەش چەند ساڵێکی دەوێت

و بلیۆنان دۆلاریش.

we don't know exactly what they are,

and if you want to clearly identify all of them,

هەروەها ئێمە پەرەمان بە زیرەکییەکی دەستکرد دا، یان سەکۆی ئەی ئای، بۆ کردنی ئەوە.

you have to do more experiments, which could take decades

and billions of dollars.

ئێمە سودمان لە گەشەسەندنی زانیارییە زیندەوەرییەکان وەرگرت

So we developed an artificial intelligence, or AI, platform, to do that.

و بنیاتنانی داتابەیسێک بۆ هەر زانیاریەک کە دەربارەی ماددە زیندەگییەکان هەیە

و کارلێک کردنیان لەگەڵ گەردەکانی تر.

We leveraged the growth of biological data

و هەموو ئەم زانیاریانەمان یەکخست وەکو تۆڕێکی گەورە.

and built a database of any existing information about metabolites

دواتر، لە شانە یان خوێنی نەخۆشەکانەوە،

and their interactions with other molecules.

ڕێژەی ماددە زیندەگییەکانمان پێوا

We combined all this data as a meganetwork.

و ئەو ڕێژانەمان دۆزییەوە کە دەگۆڕان بۆ نەخۆشی.

Then, from tissues or blood of patients,

بەڵام، وەکو پێشتر ئاماژەم پێدا، ئێمە بە تەواوی نازانین ئەوان چین.

we measure masses of metabolites

گەردی قەبارە ١٨٠لەوانەیە، گلوکۆز، گالاکتۆز یان فرەکتۆز بێت.

and find the masses that are changed in a disease.

But, as I mentioned earlier, we don't know exactly what they are.

هەموویان ڕێژەیەکی تەواو وەک یەکیان هەیە

بەڵام ئەرکی جیاواز لە لەشماندا.

A molecular mass of 180 could be either the glucose, galactose or fructose.

سیستەمی ئەی ئای ئەلگۆریزمەکەمان ڕەچاوی هەمو ئەو ناڕوونیانەی کردووە.

دواتر ئەو تۆڕە گەورەی بەکارهێنا

They all have the exact same mass

but different functions in our body.

بۆ دۆزینەوەی ئەوەی چۆن ڕێژەی ماددە زیندەگییەکان پێکەوە دەبەسترێن

Our AI algorithm considered all these ambiguities.

کە دەرئەنجامەکەی دەبێت بە نەخۆشی.

It then mined that meganetwork

و بەهۆی ئەو ڕێگەیەی پێکەوە بەستراون،

to find how those metabolic masses are connected to each other

دەتوانین بۆمان دەربکەوێت، ڕێژەی هەر ماددە زیندەگییەک چەندە،

that result in disease.

وەکو ئەوە کە ١٨٠ دەبێت لێرە شەکری گلوکۆز بێت،

And because of the way they are connected,

و، لەوە گرنگتر، بۆ دۆزینەوەی ئەمەیە:

then we are able to infer what each metabolite mass is,

چۆن گۆڕان لە گلوکۆز و گەردە زیندەگییەکانی تر

like that 180 could be glucose here,

دەبن بە نەخۆشی.

ئەم تێگەیشتنە نوێیەی ڕێگەکانی کارکردنی نەخۆشی

and, more importantly, to discover

how changes in glucose and other metabolites

دواتر وامان لێدەکات چارەسەرە کاریگەرەکان بۆ ئەو مەبەستە بدۆزینەوە.

lead to a disease.

This novel understanding of disease mechanisms

کارگەیەکی تازەمان بۆ هێنانە بازاڕی ئەو تەکنەلۆژیایە پێک هێنا

then enable us to discover effective therapeutics to target that.

و کار دەکاتە سەر ژیانی خەڵک.

ئێستا من و تیمەکەم لە (ڕیڤایڤمێد) كارده‌كه‌ین بۆ دۆزینەوەی

So we formed a start-up company to bring this technology to the market

چارەسەر بۆ زۆربەی نەخۆشی، کە کلیلەکەیان ماددە زیندەگییەکانە،

and impact people's lives.

Now my team and I at ReviveMed are working to discover

وەکو نەخۆشی چەوری جگەر،

لەبەر ئەوەی هۆکارەکەی کەڵەکەبوونی چەورییەکانە،

therapeutics for major diseases that metabolites are key drivers for,

کە لە جۆری ماددە زیندەگییەکانن لە ناو جگەردا.

وەکو پێشتر ئاماژەم پێدا، درمێکی زۆر گەورەیە بە بێ چارەسەر.

like fatty liver disease,

because it is caused by accumulation of fats,

و نەخۆشی چەوری جگەر تەنها نموونەیەکە.

which are types of metabolites in the liver.

بە بەردەوامبوون، ڕووبەڕووی سەدان نەخۆشی دیکە دەبینەوە

As I mentioned earlier, it's a huge epidemic with no treatment.

بە بێ بوونی چارەسەر.

And fatty liver disease is just one example.

و بە کۆکردنەوەی زانیاری زیاتر و زیاتر دەربارەی ماددە زیندەگییەکان

Moving forward, we are going to tackle hundreds of other diseases

و تێگەیشتن لەوەی ماددە زیندەگییەکان چۆن دەگۆڕێن

with no treatment.

دەبن بە نەخۆشی گەشەسەندوو،

And by collecting more and more data about metabolites

بەمەش سیستەمە ئەلگۆریزمەکەمان زیرەکترو زیرەکتر دەبێت

and understanding how changes in metabolites

بۆ دۆزینەوەی چارەسەری گونجاو بۆ نەخۆشی گونجاو.

leads to developing diseases,

our algorithms will get smarter and smarter

و ئێمە لە گەیشتن بە وەشانی پاراستنی ژیانی

خۆمان نزیکتر دەبینەوە لە هەر هێڵێکی کۆد.

to discover the right therapeutics for the right patients.

سوپاس.

And we will get closer to reach our vision

(چەپڵەی ئامادەبوان)

of saving lives with every line of code.

Thank you.

(Applause)