APABILA kita menyebut kecerdasan buatan atau artificial intelligence (AI), ramai mungkin membayangkan robot, chatbot atau teknologi yang mampu menjawab soalan dalam beberapa saat.
Namun, AI kini berkembang jauh melangkaui dunia teknologi maklumat. Dalam bidang perubatan dan bioteknologi, AI mula memainkan peranan penting dalam memahami penyakit, menganalisis sel, mencari calon ubat dan merancang rawatan yang lebih diperibadikan.
Pada masa yang sama, bidang sel stem dan perubatan regeneratif juga berkembang dengan pesat. Gabungan kedua-dua bidang ini membuka satu persoalan yang menarik: Adakah masa depan perubatan akan dipandu oleh AI?
Jawapannya mungkin Ya, tetapi AI tidak akan menggantikan doktor atau saintis. Sebaliknya, AI berpotensi menjadi “rakan kerja” yang membantu manusia membuat keputusan berasaskan data yang jauh lebih kompleks.
Apabila berjuta-juta data sel perlu difahami
Tubuh manusia mempunyai trilion sel, dan setiap sel boleh mempunyai fungsi serta tindak balas yang berbeza. Dalam penyelidikan sel stem, kejuruteraan tisu dan perubatan regeneratif di DTERM, Fakulti Perubatan, UKM, saintis perlu memahami bagaimana sel berubah, berkomunikasi dan bertindak balas terhadap persekitarannya.
Teknologi single-cell analysis membolehkan saintis melihat ciri setiap sel dengan lebih terperinci, bukan sekadar melihat sel secara berkumpulan.
Jika terdapat sejuta sel, AI boleh membantu menganalisis data yang sangat besar ini dengan cepat seperti mencari corak dan mengenal pasti “personaliti” setiap sel dalam lautan sel.
Dengan bantuan AI, saintis berpotensi mengenal pasti jenis sel yang berbeza, melihat perubahan dalam gen dan meramalkan bagaimana sel mungkin bertindak balas terhadap rawatan tertentu.
Daripada “melihat” sel kepada meramal tingkah lakunya
Inilah salah satu potensi terbesar AI dalam biologi. Sel stem tidak sentiasa memberikan respons yang sama. Keadaan persekitaran, faktor pertumbuhan, biobahan, isyarat molekul dan interaksi dengan sel lain boleh mempengaruhi nasib sesuatu sel.
Dengan menggabungkan data daripada eksperimen terdahulu, AI berpotensi membantu penyelidik meramalkan corak tingkah laku sel.
AI + organoid: “mini organ” untuk menguji penyakit dan ubat
Gabungan AI dan organoid, iaitu struktur 3D yang menyerupai sebahagian fungsi organ manusia, membuka peluang baharu dalam penyelidikan. “Mini organ” ini boleh digunakan untuk mengkaji penyakit dan melihat bagaimana sel bertindak balas terhadap ubat.
Dengan bantuan AI, data daripada ribuan sel boleh dianalisis dengan lebih pantas untuk memahami perubahan yang berlaku. Pendekatan ini berpotensi menyokong konsep “test before treat” sebelum rawatan diuji pada pesakit.
Namun, organoid masih mempunyai keterbatasan dan bukan pengganti sepenuhnya kepada organ manusia, sebaliknya menjadi satu lagi alat penting dalam penyelidikan.
Daripada “satu rawatan untuk semua” kepada rawatan diperibadikan
Salah satu impian besar perubatan moden ialah 'personalised medicine' atau perubatan diperibadikan atau persendirian khusus untuk pesakit.
Setiap pesakit mempunyai genetik, keadaan tubuh dan tindak balas terhadap rawatan yang berbeza, walaupun mengalami penyakit yang sama. Genetik, umur, gaya hidup, persekitaran, keadaan sistem imun dan ciri sel individu boleh mempengaruhi respons terhadap sesuatu rawatan.
AI boleh membantu menganalisis pelbagai data pesakit untuk mengenal pasti rawatan yang lebih sesuai secara individu.
Dalam perubatan regeneratif, pendekatan ini membawa kita daripada persoalan “Apakah rawatan terbaik untuk penyakit ini?” kepada “Apakah rawatan terbaik untuk pesakit ini?”
Tetapi bolehkah kita mempercayai AI?
Di sinilah kita perlu berhati-hati. AI sangat bagus dalam mengenal pasti corak daripada data. Tetapi corak tidak semestinya bermaksud sebab-akibat. AI mungkin meramalkan bahawa sesuatu kombinasi sel atau molekul berpotensi memberikan hasil yang baik.
Namun, ramalan tersebut masih perlu dibuktikan melalui eksperimen. AI yang menghasilkan keputusan tepat pada satu set data tidak semestinya akan menghasilkan keputusan yang sama tepat apabila digunakan pada populasi yang berbeza.
'Black box' dalam perubatan
Satu lagi cabaran ialah konsep AI 'black box'. Sesetengah sistem AI boleh memberikan ramalan yang sangat tepat tetapi sukar menjelaskan bagaimana keputusan tersebut dibuat.
Dalam bidang seperti perubatan, perkara ini sangat penting. Jika AI mencadangkan sesuatu rawatan kepada pesakit, doktor dan saintis perlu memahami asas keputusan tersebut.
Keputusan klinikal tidak boleh bergantung kepada: “AI kata begini.”
Sebaliknya, AI perlu membantu manusia menjawab: “Berdasarkan data dan bukti yang ada, mengapa pendekatan ini mungkin sesuai?”
Justeru, pembangunan explainable AI atau AI yang lebih mudah ditafsirkan menjadi semakin penting dalam bidang bioperubatan.
AI bukan pengganti saintis
Walaupun AI mempunyai keupayaan menganalisis data pada skala yang sangat besar, ia masih memerlukan manusia. Saintis menentukan persoalan yang perlu dijawab.
AI membantu mencari corak. Eksperimen menguji ramalan tersebut. Dan akhirnya, bukti klinikal menentukan sama ada sesuatu pendekatan benar-benar selamat dan berkesan.
Dengan kata lain: AI boleh membantu kita mencari jawapan dengan lebih pantas, tetapi ia tidak menentukan apa yang benar. Kebenaran saintifik masih perlu dibuktikan melalui kajian dan bukti klinikal.
Masa depan perubatan mungkin bukan 'AI menggantikan manusia', tetapi 'AI bersama manusia'. Gabungan AI dengan sel stem, single-cell analysis, organoid dan teknologi penemuan ubat berpotensi membantu kita memahami penyakit dengan lebih mendalam dan membangunkan rawatan yang lebih tepat serta diperibadikan.
Namun, aspek keselamatan, etika, kawalan kualiti dan pengesahan klinikal tetap menjadi tanggungjawab manusia. Ringkasnya, AI mungkin bukan doktor atau saintis masa depan, tetapi doktor dan saintis masa depan mungkin bekerja bersama AI.
* Dr Manira Maarof ialah Ketua Jabatan & Pensyarah di Jabatan Kejuruteraan Tisu & Perubatan Regeneratif (DTERM), Fakulti Perubatan, UKM. Beliau merupakan pakar dalam bidang kejuruteraan tisu dan perubatan regeneratif, serta sistem pengurusan kualiti bagi penghasilan sel dan tisu untuk tujuan rawatan dan kajian klinikal mengikut piawaian Amalan Pengilangan Baik. E-mel: manira@ukm.edu.my