Dzięki technologii AI pacjent zdołał przeanalizować skuteczność stosowanych leków, w tym inhibitorów JAK, oraz zrozumieć ich wpływ na interleukiny IL-6 i IL-17, kluczowe w chorobach zapalnych. Dodatkowo przeprowadził przegląd literatury naukowej dotyczącej wpływu tych interleukin na choroby autoimmunologiczne, takie jak łysienie plackowate, atopowe zapalenie skóry, zaburzenia psychiatryczne i neurologiczne (np. narkolepsja), a także nowotworowe, w tym niedrobnokomórkowy rak płuca. Analiza wskazała na korelacje między łysieniem plackowatym a zwiększoną suicydalnością oraz zaburzeniami lękowymi, co podkreśla kompleksowy wpływ tych chorób na zdrowie psychiczne pacjentów.

Choć pacjent nie jest ekspertem w dziedzinie immunologii, za pomocą AI, w tym modeli językowych, udało mu się przeanalizować ponad 200 prac badawczych, wygenerować hipotezy na temat molekularnych interakcji i odkryć potencjalne synergie między lekami z grupy SSRI/SNRI a inhibitorami JAK. Autor opracował również mechanizm akcji (MoA), który polega na synergii immunosupresji IL-6 i IL-17 z antydepresantami. W wyniku tych analiz wygenerował potencjalną molekułę, która może blokować te interleukiny, co otwiera nowe perspektywy w leczeniu chorób zapalnych i psychicznych.

Taka sytuacja stawia przed nami nowe pytania: Czy AI może stać się mostem między specjalistycznymi badaniami a powszechnym dostępem do wiedzy? Czy pacjenci, którzy wykorzystują AI do analizy swoich chorób, mogą przyczynić się do bardziej zindywidualizowanych terapii? Jak AI może zmienić podejście do badań interdyscyplinarnych i współpracy między pacjentami a naukowcami?

W kontekście leczenia chorób zapalnych, takich jak łysienie plackowate, inhibitory JAK (np. upadacitinib, baricitinib, ritlecitinib) odgrywają coraz większą rolę w modulowaniu odpowiedzi immunologicznej. Dzięki AI pacjenci stosujący te leki mogą nie tylko zrozumieć, jak działają na ich organizm, ale także jak wpływają na specyficzne interleukiny.

AI pozwala na szybsze przetwarzanie danych z badań klinicznych i literatury medycznej, co może pomóc pacjentom w lepszym zrozumieniu swojego leczenia. Takie podejście może optymalizować terapie, umożliwiając pacjentom lepszy kontakt z lekarzami i dostosowanie terapii do ich indywidualnych potrzeb.

Autor tej analizy poszukuje pomocy prawnej w kwestiach patentowych związanych z immunosupresją IL-6, IL-17 i synergii z antydepresantami, by udostępnić swoje potencjalne odkrycia szerokiemu gronu specjalistów i pacjentów. Jeśli interesujecie się AI w medycynie, immunologią oraz demokratyzacją badań, zapraszamy do zapoznania się z tą analizą. Wnioski, które mogą mieć ogromne znaczenie dla przyszłości terapii autoimmunologicznych, autor chciałby opublikować na platformie arXiv. Autorem pracy jest Tomasz Walasik.