Nobelove nagrade za fiziku i hemiju za 2024. godine prepoznale su ključnu ulogu veštačke inteligencije (AI) u revolucionarizaciji nauke, sa posebnim osvrtom na alate inspirisane neuronaukom. Ovi algoritmi, koji imitiraju ponašanje moždanih ćelija, otvaraju nove mogućnosti za razumevanje biologije, psihijatrije i lečenja mentalnih bolesti.
Jedan od vodećih istraživača u ovoj oblasti, dr Majkl Halasa, vanredni profesor neuronauke na Medicinskom fakultetu Univerziteta Tufts, istražuje kako AI može transformisati proučavanje kognitivnih procesa i lečenje psihijatrijskih poremećaja poput šizofrenije. Njegova laboratorija koristi neurološke podatke za razvoj „modela zasnovanih na bolestima,“ koji simuliraju disfunkcionalne neuronske mreže i omogućavaju preciznije predviđanje odgovora pacijenata na terapiju.
Dr Halasa i njegov tim otkrili su ključnu ulogu talamusa, dela mozga koji pomaže u obradi informacija i donošenju odluka. Njihova istraživanja pokazuju da talamus ne samo da filtrira senzorni ulaz već i funkcioniše kao „sistem glasanja,“ analizirajući pouzdanost informacija i omogućavajući optimalne odluke.
Studije na životinjama su pokazale kako talamus omogućava praćenje konfliktnih informacija i donošenje odluka u složenim situacijama. Ova otkrića nude inspiraciju za razvoj novih AI modela, koji mogu rešavati konflikte i prilagođavati se promenljivim okruženjima, sličnim sposobnostima ljudskog mozga.
Halasa veruje da AI ima ogroman potencijal u psihijatriji, posebno u razumevanju složenih bolesti poput šizofrenije. Modeli inspirisani neuronskim mrežama omogućavaju:
- Preciznu dijagnozu: AI alati mogu prepoznati obrasce moždane aktivnosti povezane sa različitim psihijatrijskim stanjima, omogućavajući ranije i tačnije dijagnoze.
- Predviđanje efekata lečenja: Modeli predviđanja mogu pomoći kliničarima da personalizuju terapije, prateći promene moždane aktivnosti tokom lečenja.
- Razumevanje osnovnih mehanizama: Simulacije disfunkcionalnih neuronskih kola pružaju uvid u to koji su putevi u mozgu najviše pogođeni bolešću.
Istraživanja dr Halase naglašavaju koliko je važno koristiti neurološke podatke za unapređenje AI tehnologija. Razumevanjem kako ljudski mozak segmentira informacije i prilagođava se promenama, naučnici mogu razviti AI alate koji su efikasniji i fleksibilniji. Ovi modeli ne samo da će unaprediti istraživanja, već i omogućiti personalizovanu medicinu koja će transformisati psihijatrijsku praksu.
Kako AI nastavlja da oponaša ljudski mozak, interdisciplinarni napori poput Halasinih približavaju nas novoj eri u kojoj će tehnologija i neuronauka zajedno oblikovati budućnost medicine.
