פרופ' רגינה ברזילי / צילום: Communications Officer MIT Jameel Clinic
השעה 06:15 בבוסטון ופרופ' רגינה ברזילי כבר אחרי ריצת בוקר והרצאה בזום לאוניברסיטת קיימרידג'. "אפילו הספקתי להאזין לגלגלצ", היא אומרת. העייפות, למרות השעה המוקדמת ולוח הזמנים הצפוף, לא ניכרים על פניה. הכרה שזכתה לה לפני כחודש - בחירתה כאחת הנשים המשפיעות בתחום הבינה המלאכותית של מגזין טיים - נראית כהמשך טבעי לקצב החיים המהיר הזה.
● גם מיזמים של מאסק ברשימה: הזרועות של דוחא מגיעות לתעשיית הטק בארה"ב
● לא רק בשביל העור: האפקט הנסתר של קרם ההגנה
המודל שלה עוסק בחיזוי רפואי והיא נחשבת לפורצת דרך ומובילה עולמית בשני תחומים: הראשון - חיזוי מוקדם של סיכון להתפתחות של מחלת הסרטן; השני - מידול ביולוגי המאפשר לחזות הצלחה של תרופות, שנחשב למתחרה באלפא פולד, המודל זוכה פרס הנובל של גוגל, למרות שפותח בשבריר מהצוות והתקציב. ברזילי התפרסמה בזכות מובל בינה מלאכותית שהיא וצוותה פיתחו, המכונה MIRAI. מודל זה מזהה את הסיכון של מטופלות לפתח סרטן שד בתוך חמש שנים. עד השנה, המודל אומן באמצעות למעלה מ־2 מיליון אבחוני ממוגרפיה ב־22 מדינות בארה"ב.
האלגוריתם שפרופ' ברזילי פיתחה יוטמע בחודשים הקרובים בבית החולים הדסה. "בישראל, אני עובדת עם פרופ' תניר אלוייס מהדסה, אשר רוצה להביא גילוי מוקדם נשים צעירות. אצלן הסרטן אמנם נדיר יותר אבל בדרך כלל יותר אגרסיבי", היא אומרת בראיון ראשון מאז שהתברגה ברשימה היוקרתית של טיים, לצד שמות כמו איילון מאסק, סם אלטמן וג'נסן הואנג. "ההמלצה לביצוע ממוגרפיה בארץ, בהתאם לכלים הקיימים כיום במערכת הבריאות, היא מגיל 50 ומעלה. זאת, להוציא נשאיות BRCA (מוטציות גנטיות הגורמות לעלייה בסיכון לפתח סרטן שד וסרטן שחלה, ג"ו) או נשים עם צפיפות שד גבוהה".
אלא שלדברי ברזילי, מדובר במדד ותיק מאוד ולא מדויק. "זה כמו להמשיך לעבוד עם עגלה וסוס כשיש לך חללית", היא מסבירה בציניות מסוימת. "המודל שלנו, לעומת זאת, נותן מענה טוב יותר באמידת הסיכון לפתח סרטן בטווח של שנה עד 5 שנים מאשר הכלים הקיימים. ההצעה שלנו היא לבצע סריקה אחת בגיל צעיר יותר באמצעות האלגוריתם שלנו; ל־95% יאמרו - 'אל תחזרי לפני גיל 50'. אבל לחלק יגידו - 'יש פה משהו, כדאי לך להתחיל להיבדק'". במערכות בריאות אחרות בעולם, יש למודל שימושים נוספים - במדינות בהן אין בדיקות סקר קבועות (בדיקות הנעשות לאיתור מוקדם של מחלות) או תדירות לכלל האוכלוסייה גם אחרי גיל 50, הוא עוזר לכוון את המשאבים למי שהכי תרוויח מבדיקות כאלה. המודל חינמי, ואינו מאוגד לחברה מסוימת.
לאחרונה, המודל של ברזילי מרחיב את יכולותיו מעבר לזיהוי סרטן השד, ומתמחה גם באבחון מוקדם של סרטן הריאות - תחום שהיא מזהה כבעיה עוד יותר גדולה. "בשנים האחרונות ישנה עלייה משמעותית בשיעור החולים המאובחנים עם סרטן ריאות גם בקרב אנשים שלא מעשנים", היא מסבירה. "בארה"ב 45% ממי שאובחנו עם סרטן ריאות מעולם לא עברו בדיקות סקר. אבל מצד שני, הרחבת הבדיקות למחלה שנחשבת לדי נדירה, יוצרות הצפה מיותרת של המערכת בממצאים חשודים שבסוף מתבררים כשליליים. אלגוריתם שמדייק את הבדיקה - עשוי להיות הפתרון".
האירוע הקשה שהוביל אותה לחקור את התופעה
ברזילי עלתה לישראל ממולדובה בגיל 20 ביחד עם משפחתה, אבל היא החליטה להתגורר לבדה בקיבוץ גבע שבעמק יזרעאל, דרומית לעפולה. "עשיתי שם דברים שלא עשיתי אף פעם לפני או אחרי כן, כמו לגדל שקדים ולעבוד במפעל", היא משחזרת בחיוך.
משם, היא החלה את לימודי התואר הראשון שלה באוניברסיטת בן גוריון: "מאוד נהניתי שם. אולי אחזור אליה יום אחד". לאחר הלימודים האקדמיים, ברזילי עבדה כמורה למתמטיקה בדימונה, ולאחר מכן התקבלה לדוקטורט בעיבוד שפה באוניברסיטת קולומביה, כשהתחום היה בראשיתו. באותה תקופה, היא בכלל עסקה בתחום בלשנות, הרחק ממה שהיא עוסקת בו כיום, ובין השאר פיתחה אלגוריתמים לפענוח של השפה האוגרית (שפה שמית צפון־מערבית שדוברה בעיר הנמל אוגרית שבסוריה במאות ה־14 עד ה־13 לפנה"ס).
בשנת 2013 היא אובחנה כחולה בסרטן השד, ממנו החלימה בהמשך. "אחרי שאובחנתי, הגעתי לבית החולים מאס ג'נרל, אחד מבתי החולים הטובים בעולם. לא היו שם כלי בינה מלאכותית בכלל ומערכות המידע היו מאוד חסרות. למשל, שאלתי אותם מה צפוי לאישה בגילי עם המחלה המסוימת שלי, ולא ידעו מה לענות. עבורי זה היה ביזאר".
מחלתה של ברזילי גרמה לה להבין, כמו רבים אחרים, כיצד השמרנות של העולם הרפואי משאירה אותו פעמים רבות מאחור ולא מאפשרת לו לאמץ טכנולוגיות חדשות. היא החליטה להקדיש את המחקר שלה לתחום הרפואי. "התחלתי לגשת לרופאים ולשאול אותם כל מיני שאלות, כמו 'אפשר לעזור לכם עם כלי תוכנה מתקדמים?'. ברוב המקרים התשובה שלהם הייתה קצרה וברורה: 'לא תודה, אנחנו מסתדרים'". למרות האתגרים, היא החלה לכתוב הצעת מחקר לשימוש ב־AI בכימיה תרופתית, ובסופו של דבר החליטה להקדיש את הקריירה שלה לנושא.
לזהות את הטיפול הראוי, לפני שיהיה מאוחר
לאחרונה ברזילי זכתה במענק הממשלתי ADAPT (Advanced Research Projects Agency for Health) בסכום של 11.3 מיליון דולר, במטרה לפתח מודל שיסייע בהתאמת טיפול רפואי לחולי סרטן גרורתי - לגביהם, היא אומרת, קיים מעט מאוד מידע. המטרה שלה היא לזהות כיצד הטיפול משפיע על המטופל, ואם לא - לשנות את הטיפול לפני שיהיה מאוחר מידי. אחרי זיהוי הסיבה מדוע הטיפול לא עובד, ניתן יהיה להשתמש בנתונים שהתגבשו כדי לנסות להבין ממה נבע ההבדל לעומת טיפול שכן. הנתונים הללו יכולים להוביל לגילויים חדשים בביולוגיה של הסרטן ובתקווה לפיתוח תרופות חדשות.
המודלים שלך מוצעים לשימוש חופשי. מדוע לא רואים אותו מוטמעים בכל מקום?
"מה שמגביל את ההטמעה של המודל לעומת הפוטנציאל הטמון בו, הוא מערכות הבריאות שצריכות לפתח פרוטוקולי בדיקה וטיפול חדשים, וזה לא תמיד פשוט. נניח שמישהי מזוהה כעת על ידי האלגוריתם שלי כבעלת סיכון גבוה לסרטן השד - אז מה עכשיו? שולחים אותה ל־MRI? מגבירים את תדירות צילומי החזה שלה? זה דורש שינוי בדפוסי העבודה של מערכת הבריאות, שהם מעבר לאימוץ הטכנולוגיה ויותר קשים לה".
"טעויות אנוש - סיבת מוות מובילה"
המודל של ברזילי מבוסס על טכנולוגיית בינה מלאכותית מתקדמת, שמטרתה לשפר ולייעל את תהליכי האבחון הרפואי. אולם, כשמסיטים מבט כולל על המערכת הרפואית, עולה תמונה מורכבת יותר - נדמה שהיא מתקשה לעמוד בקצב ההתפתחויות הטכנולוגיות המהירות בתחום הרפואה העולמית ובמידה רבה מדשדשת מאחור.
"חוקרים מסטנפורד בחנו לאחרונה כמה טכנולוגיות AI נמצאות בשימוש ברפואה, וזאת על פי חשבונות הגביה שהוגשו לחברות הביטוח. מתוך חשבוניות בסכום כולל של 9 מיליון דולר - 100 אלף בלבד היו עבור טכנולוגיות בינה מלאכותית", מספרת ברזילי על הבעיות בתחום.
גם בהנחיות של האיגודים המקצועיים לרופאים, מהן גוזרים רוב הרופאים את פרוטוקולי הטיפול, קשה למצוא היום הנחיות להשתמש בכלי AI. "מקסימום הם מציינים 'נבחן את זה בעתיד'. מתוך 500 כלי בינה מלאכותית שכבר אושרו על ידי FDA, כלומר עברו בדיקת יעילות ובטיחות מקיפה, רק 16 מהם בשימוש ורק ארבעה כבר ניתנו להגדרה כמוצר רפואי מצליח". שתיים מתוך ארבע הטכנולוגיות המצליחות הן בתחום של מידול הלב ועורקיו למניעה וטיפול בהתקף לב, אחת היא לאבחון פגיעה בעיניים אצל חולי סוכרת באמצעות ניתוח אוטומטי של תמונה ואחרת אלגוריתם לניתוח תמונות של הכבד לזיהוי מחלות כבד.
לדבריה, מיעוט השימוש בבינה מלאכותית הוא פספוס. "טעויות אנוש הן היום סיבת מוות מובילה בתחום. זה לא שאנחנו משווים את הבינה לחלופה מושלמת. כרגע נראה שה־AI יכולה להיות בתחומים רבים הרבה יותר מדויקת מרופא, או לעזור מאוד לרופא לדייק את עצמו".
לעומת זאת, בתחום הטיפול בסרטן הגרורתי, עבורו היא כאמור קיבלה את מענק לאחרונה, מתגלה תפיסה מנוגדת לחלוטין ביחס ליישום בינה מלאכותית. כדבריה: "הקהילה האונקולוגית המתמחה בטיפול במחלה מתקדמת מפגינה הבנה עמוקה של הצורך הקיומי בפתרונות טכנולוגיים מהירים".
יש עוד תחומים בתוך הרפואה בהם השימוש הוטמע בצורה מהירה יותר?
"בתכנון תרופות. גם אנחנו פיתחנו כלי שהתעשייה משתמשת בו באופן רחב היקף. תעשיית התרופות מתוגמלת על פיתוח תרופות מהיר, זול ואפקטיבי יותר. מבנה התמריצים הרבה יותר פשוט וההחלטות שלהם הרבה יותר מחוברות לתמריצים האלה". למעשה, אף שהיא זוכה להכרה רחבה בעקבות פיתוח אלגוריתמי הניבוי הרפואי, התחום הזה של פיתוח תרופות הוא התחום בו ברזילי מחזיקה בעמדת מובילות עולמית יוצאת דופן. במאמר שפרסמה קבוצתה בכתב העת המוביל Cell, הוצגו שמונה מולקולות חדשות לגמרי שיכולות לשמש כאנטיביוטיקה.
מתחרה ראש בראש בגוגל עם מודל קוד פתוח
לפני שנה חברת גוגל זכתה בפרס נובל עבור המודל הממוחשב אלפא פולד. מודל זה מבוסס על הבנה של מבנה מולקולות בגוף האדם ובחיידק, וספציפית חלבונים, והבנת האינטאקציה בין מולקולות שעשויות להיות תרופה לבין מולקולות בגוף.
המודל שלכם הוא בעצם כמו אלפא פולד אבל בקוד פתוח, לא?
"אלפא פולד הצליחו לראשונה להראות מה יהיה המבנה התלת ממדי של חלבון, מתוך קריאת הרצף של הגן שמקודד אותו. לפני שנה הצגנו את Boltz - מוצר שלנו שדומה לאלפא פולד אבל הוא קוד פתוח, וגם עם פיצ'רים חדשים. למשל אנחנו יודעים לומר מה יכולה להיות עוצמת הקשר בין שתי מולקולות וגם להבין האם התרופות הפוטנציאליות שהמודל מציע אחרי שבחן את האינטראקציות, הוא חומר הגיוני מבחינה פיזית וכימית. בין השאר, באנבידיה ממש התלהבו מהמוצר הזה ועזרו לנו ליצור גרסה שלו שרצה מאוד מהר, וכיום כולם בתעשייה משתמשים בו".
ויש כבר תרופות שנמצאות בשוק שאת יכולה להצביע עליהן ולומר - את זה עשו בטכנולוגיה שלי וזה מציל אנשים?
"אני יודעת שישנן אנטיביוטיקות שפותחו בכלים שלי ונמצאות בניסויים קליניים. בתחומים אחרים, אני לא יודעת וכנראה לעולם לא אדע. אלה סודות מסחריים של החברות. הכלי שלנו הוא כלי שמאפשר לעשות זאת באופן חופשי, אבל הוא לא חלק מהפטנט של התרופה. אנחנו כן עובדים בצמידות עם חברות גדולות שנותנות לנו משוב ואומרות לנו מה לשפר. מהתגובות שלהן אנחנו יודעים שהכלי הוא חלק מהיום יום שלהם".
הפיתוח שלך שווה לחברה כזו הרבה מאוד כסף. מה לגבי הנתח שלך?
"אני לא רוצה להיות מוגבלת במחקר שלי ליישום מסחרי מסוים של הטכנולוגיה. אני לא רוצה כרגע להקים חברה מסחרית, למרות שאני יושבת בדירקטוריונים של חברות רבות. סטודנטים שלי הקימו חברה סביב המוצר בולט והם מאוד שמחים על כך. ישנן דוגמאות רבות למוצרים מסחריים שיש להם דם גרסת קוד פתוח. גם Boltz נותן את היכולות הבסיסיות, והחברה יכולה לפתח כלים שיקלו על השימוש בו וישפרו אותו עבור תעשיית הפארמה".
היתרון שהיא מזהה ברפואה בישראל
פחות משנה חזר דונלד טראמפ לחדר הסגלגל בבית הלבן ומאז הוא הספיק להקפיא וקצץ תקציבי מכונים, להותיר חוקרים ללא עבודה ולעורר חרדה בקרב האוניברסיטאות ובמדענים ברחבי העולם. לצד קיצוץ בתקציבים לרפואה ולמדע הבסיסי, נראה כי הממשל האמריקאי מערער את האמון במדע.
האם לדעתך הצעדים הללו ימנעו בעתיד בהצלחות מהסוג שהיו לך?
"אני ממשיכה בדרכי ומאמינה שכל משבר הוא הזדמנות. להתקפות על מדע צריך לענות בעוד מדע. תעשיית התרופות צריכה להבין מזה שהיא צריכה להיות הרבה יותר מדויקת וברורה בשיח שלה עם הציבור. אם נעשה עבודה שאי אפשר להתווכח איתה, אז ההתנגדויות יפחתו. כך נתמודד עם זה.
"כשאנחנו הולכים לרופאים אנחנו רואים יותר ויותר שהם לא תמיד יודעים, אז בואו נמנף את ההתנגדויות, תהיה סיבתן מה שתהיה, כדי לשאול אם אנחנו יכולים לעשות יותר טוב. היום חולים מחפשים מידע רפואי ב־ChatGPT ובטיקטוק, ואני אומרת לעולם הרפואה - תהיה צעד אחד לפניהם".
לאחרונה, מספרת ברזילי, היא החלה לכתוב על מדיניות בריאות, על רגולציה של בינה מלאכותית מול כלים אחרים, בתקווה שעם האימוץ של רגולציה מסודרת בתחום יהיה גם קל יותר להטמיע את הכלים. "חשוב לעשות את זה בצורה בטוחה. למשל, ידוע שהדיוק של כלי AI יורד עם הזמן, כי העולם משתנה או כי המכונה משתנה. אז איך אנחנו יכולים לבקר זאת ולתקן את השגיאות למרות שאנחנו לא מבינים בדיוק מה המכונה עושה?
"בעבר דגלתי ברעיון של שקיפות של טכנולוגיות הבינה, אבל שיניתי את דעתי. זו שאיפה בלתי אפשרית כי הגענו למצב שבו לאדם אין סיכוי להבין איך המכונה חשבה. כמו שכלבים יכולים להריח את מה שאנשים לא מריחים ולא היו יכולים להסביר לבני אדם מה הם הריחו בשפה שלנו, גם לו היו יכולים לדבר. אז אנחנו צריכים להבין איך אנחנו מנטרים, מבקרים ומתקנים את הכשלים של המכונה, עם המגבלה הזו".
ולסיום, מה דעתך על האופן שבו הרפואה בישראל משלבת את ה־AI?
"ישראל מאוד מעניינת בתחום הזה. יש לכם התמחות במה שנקרא 'ניסויי תאומים' שבהם מתאימים באמצעות אלגוריתם מכונה, הרבה אנשים מאוד דומים מבחינת המון פרמטרים למעט אחד, שאת השפעתו רוצים לבדוק. זה מתאפשר אם יש לך את הדאטה, ולישראל יש. ישנו יתרון ישראלי גם בהטעמת כלים דיגיטליים, כי מודל קופות החולים משמעותו שהתמריצים מיושרים בין מי שמטפל למי שמשלם.
"בארץ יש כמה חברות ישראליות שמאוד הצליחו בתחום הבריאות הדיגיטלית, וכך גם בבינה מלאכותית בביוטק. יש בזה הזדמנות להיות חלוצים ומובילים בתחום של AI בפיתוח תרופות, כי זה תחום מאוד זריז, ללא מעבדות ענק. זה מאוד מתאים לאופי הישראלי".