Omemba: Marinka Žitnik

»Redke bolezni so lahko zelo heterogene, tako da se pri različnih ljudeh kažejo na različne načine, posamezniki imajo različne simptome. Zato je zelo težavno pravilno diagnosticirati bolezni. Tudi statistika v ZDA kaže, da bolniki z redkimi boleznimi v povprečju čakajo sedem let do prave diagnoze, v tem času morajo obiskati od štiri do osem specialistov in včasih prejmejo več diagnoz, ki so napačne.«

»Za tistih 485 pacientov, ki še niso bili diagnosticirani, smo podatke vnesli v naš algoritem, in ta je potem za 75 odstotkov teh bolnikov med prvimi petimi rezultati našel pravilni gen, ki povzroča bolezen. To je zelo velik dosežek, ker je algoritem moral preveriti več kot dvajset tisoč genov in najti enega samega, pravega, ki najverjetneje povzroča bolezen. To je bil velik uspeh, ker algoritem deluje izredno hitro, potrebuje manj kot minuto, da po tem, ko dobi podatke pacienta, zgradi napoved zanj.«

»Pri tem poskušamo ugotoviti, ali bi lahko zdravila, ki so že odobrena in na trgu, ali kombinacijo že znanih zdravil, molekul, primerno uporabili, da bi pomagali nekemu pacientu. Gre torej za to, da vzamemo zdravilo in ga repozicioniramo za neko novo bolezen.«

»Seveda je treba z umetno inteligenco sodelovati in ji dajati prava navodila, prave pozive, ampak vendarle.«

»Zagotovo je res, tako kot ste rekli, da je ta preskok v zmogljivosti modelov res impresiven.«

»To deloma izhaja iz generativne umetne inteligence.«

»Gre za vedo, ki se ukvarja s programi, ki se lahko učijo.«

»V zadnjih dneh smo postavili dva konzorcija, AI Cures in COVID-19 Task Force.«

»Z algoritmi, ki sem jih pred kratkim razvila s sodelavci, iščemo najbolj obetavne kandidate za zdravljenje.«

»Za primerjavo, razvoj novega zdravila iz nove molekule traja desetletje, repozicioniranje obstoječega zdravila je mogoče doseči v nekaj mesecih.«

»Najobetavnejši kandidati so na vrhu teh lestvic.«

»V teh časih raziskovalci iz raznih laboratorijev združujemo svoja spoznanja zato, da bi bil napredek čim hitrejši.«

»Študij računalništva je vsekakor izpolnil moja pričakovanja predvsem v tem smislu, da mi je dal temeljna znanja, ki so potrebna, da razumem in razvijam najnovejše pristope na področju umetne inteligence.«

»Na začetku dodiplomskega študija sem začela sodelovati v laboratoriju za bioinformatiko na Fakulteti za računalništvo, kjer sem dobila izjemno podporo in mentorstvo profesorjev.«

»V primerjavi z ameriškimi univerzami je v Ljubljani manj povezanosti med fakultetami.«

»Študentje imajo predmete ne le iz računalništva, ampak tudi iz drugih smeri, kar zagnanim študentom omogoča, da razvijejo svoje potenciale v največji možni meri.«