Dragan Primorac o revoluciji u medicini: AI i genetski profil mijenjaju način na koji se liječimo

Jedan od najiščekivanijih govornika je dr. Dragan Primorac, svjetski priznat naučnik u oblasti personalizirane medicine, genomike i regenerativne terapije. On će na centralnoj sceni Narodnog pozorišta u Sarajevu 15. oktobra održati predavanje o jednoj od najznačajnijih transformacija u historiji zdravstva, prelasku s masovne medicine na terapije ukrojene prema genetskom kodu svakog pojedinca.

U ekskluzivnom intervjuu za Klix.ba, Primorac otkriva kako spoj vještačke inteligencije, genomike i matičnih ćelija iz korijena mijenja način na koji se liječimo, gdje leže granice etike i kako će izgledati odlazak ljekaru za samo nekoliko godina.

S kakvom porukom dolazite pred publiku u Sarajevu kada govorimo o personaliziranoj medicini i budućnosti zdravstvene zaštite?

U Sarajevo dolazim s uvjerenjem da svjedočimo prijelazu iz ere u kojoj su se medicinske odluke primarno temeljile na kliničkim karakteristikama i prosječnim odgovorima velikih skupina pacijenata u eru medicine koja se temelji na jedinstvenim biološkim obilježjima svakog pojedinca. To je jedna od najznačajnijih transformacija u povijesti medicine jer nam, zahvaljujući genomici, multiomskim tehnologijama i umjetnoj inteligenciji, omogućuje da prevenciju, dijagnostiku i liječenje sve preciznije prilagodimo konkretnom pacijentu, a ne statističkom prosjeku populacije. U tom procesu genomika, multiomske tehnologije i umjetna inteligencija mijenjaju naše razumijevanje zdravlja i bolesti.

Personalizirana medicina nije samo nova medicinska paradigma niti isključivo rezultat tehnološkog napretka; ona predstavlja temeljnu promjenu u načinu na koji razumijemo biološke osnove zdravlja i bolesti. Zahvaljujući integraciji genomskih i multiomskih podataka s kliničkim informacijama, okolišnim izloženostima (exposome) i čimbenicima životnog stila, danas možemo znatno potpunije razumjeti biološke mehanizme koji utječu na zdravlje i razvoj bolesti kod svakog pojedinca. Suvremena biomedicinska istraživanja pokazala su da je razvoj većine bolesti rezultat složene i dinamične interakcije između genetičkih čimbenika, okoliša, životnog stila i procesa starenja.

Upravo zato personalizirana medicina uvodi pristup u kojem se dijagnoza, procjena rizika, prevencija i terapija sve više temelje na molekularnim mehanizmima bolesti kod pojedinog pacijenta, a ne samo na kliničkoj manifestaciji bolesti ili njezinoj tradicionalnoj klasifikaciji.

Razvoj tehnologija sekvenciranja cijelog genoma, transkriptomike, proteomike, glikomike, metabolomike i drugih multiomskih pristupa omogućio je neusporedivo dublji uvid u biološke procese koji sudjeluju u nastanku i progresiji bolesti. Danas je jasno da mnoga stanja koja smo nekada promatrali kao jedinstvene kliničke entitete zapravo predstavljaju skup molekularno različitih podtipova s različitim biološkim obilježjima, prognozom i terapijskim odgovorom. Rak je jedan od najuvjerljivijih primjera takve biološke heterogenosti, zbog čega molekularno profiliranje tumora postaje ključan element odabira optimalne terapijske strategije.

Jednako važnu ulogu ima i umjetna inteligencija koja omogućuje analizu i integraciju količina podataka koje nadilaze mogućnosti klasičnih analitičkih pristupa. Povezivanjem genomskih podataka, nalaza digitalne patologije, radioloških pretraga, elektroničkih zdravstvenih zapisa, podataka dobivenih nosivim uređajima te stvarnih kliničkih ishoda stvaraju se preduvjeti za precizniju procjenu individualnog rizika, ranije otkrivanje bolesti i donošenje terapijskih odluka temeljenih na sveobuhvatnom razumijevanju biologije pojedinog pacijenta.

Posebno mjesto u Vašem radu zauzimaju mezenhimske matične stanice (MSC). Dokle se stiglo u njihovoj primjeni?

Među brojnim područjima personalizirane medicine želio bih posebno istaknuti istraživanja i kliničku aplikaciju mezenhimskih matičnih stanica, području u kojem je moj tim tijekom posljednjih godina ostvario zapažen znanstveni i klinički doprinos. Mezenhimske stromalne stanice (MSC) danas predstavljaju jedan od najperspektivnijih alata regenerativne medicine zahvaljujući svojoj sposobnosti modulacije upalnih procesa, regulacije imunološkog odgovora te poticanja cijeljenja i regeneracije oštećenih tkiva. Iako se u laboratorijskim uvjetima mogu diferencirati u različite tipove stanica, sve je više dokaza da se njihov glavni terapijski učinak temelji na lučenju bioaktivnih molekula, uključujući citokine, čimbenike rasta i izvanstanične vezikule, koji djeluju na okolne stanice i tkivni mikrookoliš te potiču procese regeneracije.

U području mišićno-koštanih bolesti, osobito osteoartritisa, naša klinička istraživanja pokazala su značajne koristi intraartikularne primjene autolognog mikrofragmentiranog masnog tkiva bogatog mezenhimskim stromalnim stanicama. Rezultati su pokazali poboljšanje kliničkih ishoda, smanjenje boli i poboljšanje funkcije zgloba, uz povoljne promjene biomarkera povezanih s metabolizmom i očuvanjem zglobne hrskavice. Pozitivni učinci zabilježeni su i u drugim kliničkim indikacijama, uključujući liječenje perianalnih fistula u bolesnika s Crohnovom bolešću te pojedine primjene u liječenju teških upalnih stanja.
Međutim, unatoč vrlo ohrabrujućim rezultatima, smatram da je za punu kliničku validaciju MSC terapija nužno provesti dodatna velika, randomizirana i kontrolirana klinička ispitivanja. Takva istraživanja omogućit će precizniju procjenu njihove dugoročne učinkovitosti i sigurnosti te doprinijeti standardizaciji terapijskih protokola, što je preduvjet njihove šire primjene u rutinskoj kliničkoj praksi. Unatoč otvorenim pitanjima — od izvora stanica do regulatornih zahtjeva — MSC terapije ostaju jedno od najperspektivnijih područja regenerativne i personalizirane medicine.

Personaliziranu medicinu gledam kroz model 5P jer predstavlja spoj prediktivne, preventivne, precizne (personalizirane), participativne i proaktivne medicine. Njezin je cilj prijeći s liječenja bolesti na aktivno očuvanje zdravlja, koristeći genomske podatke, naprednu molekularnu dijagnostiku, kliničke podatke i umjetnu inteligenciju kako bi se svakom pojedincu omogućila najbolja moguća prevencija, dijagnostika i terapija u pravom trenutku.

Kako će izgledati odlazak ljekaru za pet do 10 godina? Hoće li genetski podaci postati dio svakodnevne prakse i šta to znači za prosječnog pacijenta?

U razdoblju koje je pred nama, medicina će se sve više oslanjati na integraciju individualnih bioloških, kliničkih i okolišnih podataka svakog pacijenta. Genomski podaci postupno će postajati sastavni dio medicinske dokumentacije, osobito u područjima poput onkologije, rijetkih nasljednih bolesti, nutrigenomike, farmakogenomike i procjene individualnog rizika za razvoj složenih bolesti. Međutim, njihova najveća vrijednost neće biti u samom sekvenciranju genoma, nego u kliničkoj interpretaciji dobivenih podataka i njihovoj integraciji s drugim relevantnim informacijama o pacijentu. To je koncept koji već danas provodimo u Specijalnoj bolnici Sv. Katarina u suradnji s Međunarodnim centrum za primjenjena biološka istraživanja i kolegama s američkog sveučilišta Dartmouth.

Liječnik budućnosti sve će češće imati pristup integriranom zdravstvenom profilu koji će, uz konvencionalne kliničke podatke, uključivati genomske i druge multiomske informacije, podatke o mikrobiomu, životnim navikama te informacije prikupljene digitalnim zdravstvenim tehnologijama. Integracija takvih podataka omogućit će precizniju procjenu individualnog rizika za razvoj bolesti, ranije otkrivanje patoloških procesa te odabir preventivnih i terapijskih strategija prilagođenih biološkim obilježjima pojedinog pacijenta.

Umjetna inteligencija pritom neće zamijeniti liječnika, nego će postati njegov ključni suradnik. Njezina će uloga biti integracija i analiza golemih količina podataka koje ljudski um samostalno ne može istodobno obraditi, čime će liječnicima pomagati u donošenju bržih, preciznijih i na dokazima utemeljenih odluka.

Takav pristup predstavlja temelj prediktivne i preventivne medicine, čiji cilj nije samo liječiti bolest nakon što se razvije, nego prepoznati rizik na vrijeme i djelovati prije nego što nastane nepovratno oštećenje organizma.

Na koji način umjetna inteligencija već danas pomaže u predviđanju i ranom otkrivanju ozbiljnih bolesti, čak i prije simptoma?

Sekvenciranje cijelog genoma danas (WGS) predstavlja najopsežniji oblik genetičke analize dostupan u kliničkoj medicini. Za razliku od ciljanih testova koji analiziraju ograničen broj gena ili specifične genomske regije, WGS omogućuje analizu cjelokupnog genskog zapisa pojedinca. Takav pristup omogućuje precizniju identifikaciju uzroka rijetkih bolesti, otkrivanja nasljednih predispozicija za razvoj brojnih poremećaja te preciznijeg odabira preventivnih i terapijskih postupaka. Poseban značaj ove tehnologije dolazi do izražaja u područjima poput onkologije, kardiologije i neurologije, gdje genomski podaci sve češće postaju sastavni dio kliničkog odlučivanja. Istodobno, farmakogenomske analize omogućuju procjenu individualnog odgovora na lijekove, čime se povećava učinkovitost liječenja i smanjuje rizik od nuspojava.

U Specijalnoj bolnici Sv. Katarina, u suradnji s Međunarodnim centrom za primijenjena biološka istraživanja i američkim Dartmouth Healthom, u rujnu 2024. godine pokrenuli smo jedan od prvih globalnih programa implementacije analize cijelog ljudskog genoma u svakodnevnu medicinsku praksu. Sve to bilo bi nezamislivo bez naprednih softverskih platformi temeljenih na strojnome učenju i umjetnoj inteligenciji, koje koristimo i koje su presudne za klinički primjenjivu analizu složenih genomskih podataka. Time je Hrvatska napravila važan iskorak prema uključivanju genomike u rutinsku zdravstvenu skrb te zauzela svoju poziciju među institucijama koje aktivno oblikuju budućnost personalizirane i genomske medicine.

Često govorim o farmakogenomici, ili razumijevanju odgovora na lijekove. Upravo koncept 'Prava terapija za pravog pacijenta u pravo vrijeme' oslanja se na činjenicu da genetička varijabilnost, zajedno s kliničkim čimbenicima i okolišem, može bitno utjecati na odgovor na lijekove. Stoga je to jedna od temeljnih polazišnih točaka farmakogenomike: razumjeti kako varijante u tzv. farmakogenima mogu doprinijeti individualnim razlikama u učinkovitosti i sigurnosti terapije. U kliničkoj praksi farmakogenomika pomaže objasniti zašto dio pacijenata ne postiže očekivani terapijski odgovor, zašto nekima treba niža ili viša doza lijeka, te tko ima povišen rizik od nuspojava, koje u pojedinim slučajevima mogu biti ozbiljne, pa i fatalne. Između ostaloga, takve razlike proizlaze iz varijanti u genima koji kodiraju enzime metabolizma lijekova, transportere i farmakološke mete (npr. receptore), a jasne preporuke za kliničku primjenu farmakogenomskih rezultata postoje kroz međunarodne smjernice.

Trenutno moj tim i ja razvijamo i u kliničkom radu primjenjujemo najnaprednije tehnologije za molekularno profiliranje tumora, analizirajući sve protein kodirajuće gene (njih više od 19.000) i njihove transkripte. Suvremena onkologija postupno napušta koncept jedinstvenog terapijskog pristupa za sve bolesnike s istom dijagnozom te se okreće precizno usmjerenim strategijama koje u središte stavljaju pojedinca. Temelj takvog pristupa čine genetski profil pacijenta, molekularna arhitektura tumora i specifični biološki markeri, čime liječenje postaje u cijelosti personalizirano. Ova promjena ne predstavlja samo evoluciju terapijskih protokola, nego i duboku transformaciju našeg razumijevanja tumorske biologije — procesa koji su iznimno kompleksni, dinamični i jedinstveni za svakog bolesnika.

Kad govorimo o konkretnim iskoracima o primjeni AI u kliničkoj praksi navest ću jedan primjer. Nedavno je moj tim iz Specijalne bolnice Sv. Katarina, u suradnji s kolegama iz Dartmouth Health-a razvijao AI‑softver OncoOrigin za identifikaciju primarnog sijela u pacijenata oboljelih od tumora nepoznatog primarnog sijela. Analizom preko 20.000 metastatskih uzoraka i varijanti u više od 600 gena, model je postigao vrijednost 0,97 (pri čemu vrijednost 1 označava teorijski savršenu klasifikaciju), što upućuje na iznimnu prediktivnu točnost i potencijalnu veliku kliničku korisnost. Sve donedavno, bez AI to je bilo nemoguće napraviti.

Gdje prestaje tehnologija, a počinje etika? Gdje vidite etičku granicu između primjene umjetne inteligencije i genetike u svrhu spašavanja života te očuvanja privatnosti i ljudskog dostojanstva?

Nedvojbeno je da tehnologija mora služiti čovjeku, a ne obrnuto. Upravo zato svaki napredak u području genetike i umjetne inteligencije mora biti praćen jasnim etičkim načelima i snažnim sustavima zaštite privatnosti.

Genetski podaci među najosjetljivijim su informacijama koje pojedinac posjeduje. Njihova uporaba mora biti temeljena na informiranom pristanku, transparentnosti i najvišim standardima sigurnosti. Jednako je važno spriječiti svaku mogućnost diskriminacije temeljem genetskih obilježja, bilo u području zapošljavanja, osiguranja ili društvenog života.
Vjerujem da umjetna inteligencija nikada ne smije postati zamjena za ljudsku prosudbu, empatiju i odgovornost. Konačne odluke koje utječu na život i zdravlje pacijenata moraju ostati u rukama liječnika. Umjetna inteligencija može biti iznimno moćan alat, ali ljudsko dostojanstvo, pravo na privatnost i dobrobit pacijenta moraju ostati apsolutni prioriteti.

Šta sve donosi ovogodišnji "Kiss the Future"?

Kiss the Future se održava pod pokroviteljstvom Predsjedništva BiH, uz podršku UniCredit Banke, Ambasade Velike Britanije u Sarajevu i Ministarstva prometa i komunikacija BiH. Više od 2.500 posjetilaca na šest stageova Narodnog pozorišta, Bosanskog kulturnog centra i Pozorišta mladih pratit će 60+ svjetskih govornika. Uz predavanje dr. Primorca u Narodnom pozorištu, centralna tema bit će utjecaj AI-ja na radna mjesta i šanse za BiH. U Sarajevo 15. i 16. oktobra, u organizaciji Blum instituta i uz podršku Bloomteqa,  dolaze predstavnici vodećih globalnih kompanija poput The Adecco Group, Cursor, GitHub, ElevenLabs, Supabase, Databricks, Red Hat, Bolt, Elastic i mnogi drugi. Ulaznice za samit dostupne su u prodaji putem sistema Entrio.ba.