A mesterséges intelligencia nem helyettesíti az orvost, de segíthet legyőzni a rákot

Az onkológia sokak számára a remény és a rettegés sajátos keveréke. Dr. Peták István több mint három évtizede dolgozik azon, hogy a daganatos betegek a lehető legnagyobb eséllyel jussanak hozzá a számukra valóban hatásos kezelésekhez.

Az általa alapított Oncompass Medicine a precíziós onkológia egyik hazai úttörője volt: a vállalat az elmúlt két évtizedben a molekuláris diagnosztikára és a személyre szabott daganatkezelésre épülő módszerek fejlesztésében ért el nemzetközileg is figyelemre méltó eredményeket. Erre az alapra épült később a bostoni székhelyű Genomate Health, egy mesterséges intelligenciára építő egészségügyi start-up, amely az Oncompass több évtizedes tudományos és klinikai tapasztalatát emeli új szintre. A két vállalat 2026 elején egyesült, létrehozva egy európai és amerikai jelenléttel rendelkező nemzetközi precíziós onkológiai vállalatot, amelynek kutatás-fejlesztési központja továbbra is Magyarországon működik. A Genomate AI-alapú platformját idén a Szilícium-völgyben a világ legígéretesebb egészségügyi innovációi közé választották, miközben az Amerikai Rákkutatók Társasága (AACR) áttörő eredményként mutatta be a rendszer klinikai validációját. A kutatóorvossal arról beszélgettünk, valóban új korszak küszöbén áll-e a daganatgyógyítás, miért kellett kutatóként vállalkozóvá is válnia, hogyan lehet Magyarországról globális egészségügyi innovációt és sikeres egészségügyi start-upot építeni, valamint miért érzi úgy, hogy a tudomány legfontosabb mérőszáma továbbra sem a publikációk vagy a befektetések száma, hanem az, hogy hány beteg életét sikerül megmenteni.

A Kékgolyó utcában nap mint nap látni azokat az embereket, akik reménnyel érkeznek az onkológiára. Amikor az önök eredményeiről olvastam, az volt az érzésem, hogy talán közelebb kerültünk egy olyan korszakhoz, amikor a daganatos betegségek kezelése új szintre léphet. Túlzás lenne ezt állítani?

Nem gondolom, hogy túlzás lenne. Sőt, azt hiszem, hogy napjaink egyik legizgalmasabb tudományos és orvosi kérdése éppen az, hogy mikor kezdik el az orvosok a mesterséges intelligenciát olyan módon használni, hogy az valóban segítse a személyre szabott kezelési döntések meghozatalát. Fontos hangsúlyozni, hogy itt nem arról van szó, amiről sokszor a közbeszédben hallunk, hogy majd a mesterséges intelligencia leváltja az orvosokat. Én egyáltalán nem ebben hiszek. Abban hiszek, hogy az orvosok kezébe olyan új eszközök kerülhetnek, amelyek segítenek eligazodni egy olyan tudástérben, amely mára emberi léptékkel szinte áttekinthetetlenné vált. A precíziós onkológia története tulajdonképpen erről szól. Az elmúlt harminc évben lépésről lépésre jutottunk el oda, ahol most tartunk. Először meg kellett értenünk, hogy milyen kapcsolat van a génhibák és a daganatok kialakulása között. Utána bizonyítani kellett, hogy ezek a génhibák nem egyszerűen következményei a daganatnak, hanem sok esetben maguk okozzák azt. Ezt követően ki kellett fejleszteni azokat a gyógyszereket, amelyek képesek ezeket a hibás molekuláris folyamatokat kikapcsolni. A következő nagy lépés a diagnosztika volt. Meg kellett tanulnunk kimutatni ezeket az eltéréseket a betegek daganataiban. Ezután következtek a sokgénes vizsgálatok, majd a teljes genom elemzésének lehetősége. Mára ott tartunk, hogy egyetlen daganatos beteg esetében is hatalmas mennyiségű molekuláris információ áll rendelkezésünkre. A probléma éppen az, hogy ez a tudás olyan gyorsan nőtt, hogy az emberi döntéshozatal kezd lemaradni mögötte. Több száz génhiba, több száz engedélyezett gyógyszer és több mint ezer fejlesztés alatt álló készítmény közül kell kiválasztani azt, ami egy adott beteg számára a legjobb lehet. Én azt gondolom, hogy a mesterséges intelligencia nem egy új történet kezdete, hanem a precíziós onkológia fejlődésének következő logikus állomása.

Ha jól értem, önök valójában nem új gyógyszert fejlesztenek, hanem azt próbálják megoldani, hogy a meglévő tudást jobban használjuk.

Pontosan. És ez nagyon fontos különbség. A közvélemény általában úgy gondol az orvosi áttörésekre, hogy valaki feltalál egy új gyógyszert. Természetesen erre is szükség van, és ma is fantasztikus kutatások zajlanak ezen a területen. De közben egy másik probléma is létezik: gyakran nem használjuk ki optimálisan azt a tudást és azokat a gyógyszereket, amelyek már rendelkezésünkre állnak. Az Amerikai Klinikai Onkológiai Társaság idei konferenciáján például bemutattunk egy olyan elemzést, amelyben a New York-i Memorial Sloan Kettering Cancer Center húszezer betegének adatait vizsgáltuk. Azt találtuk, hogy a rendszerünk a betegek mintegy 75 százaléka számára tudna célzott terápiás lehetőséget azonosítani, ha minden releváns gyógyszer rendelkezésre állna. Ezzel szemben a valóságban a betegek körülbelül 36 százaléka kapott ilyen kezelést. Ez óriási különbség. Persze nem arról van szó, hogy mindenki rossz ellátást kap. Sokkal inkább arról, hogy a tudomány fejlődése olyan gyors, hogy egyre nehezebb minden lehetőséget figyelembe venni. Ezért gondoljuk azt, hogy a következő nagy áttörés részben a döntéshozatal támogatásából fog érkezni.

Az elmúlt hónapokban több rangos nemzetközi elismerést is kaptak. Miért volt különösen fontos az AACR konferencia?

Azért, mert ott először sikerült független klinikai tapasztalati adatokkal bizonyítani, hogy a megközelítésünk nemcsak elméletben működik, hanem a mindennapi gyakorlatban javíthatja a betegek ellátását. Az AACR, vagyis az Amerikai Rákkutatók Társasága a világ egyik legfontosabb tudományos fóruma. Több tízezer kutató vesz részt rajta minden évben. Amikor egy eredmény bekerül az áttörő innovációkat bemutató szekcióba, az már önmagában komoly szakmai visszajelzés. Mi a párizsi Institut Curie kutatóival együttműködve azt tudtuk bemutatni, hogy azok a betegek, akik olyan célzott kezelést kaptak a molekuláris onkoteam döntése alapján, amelyet rendszerünk támogatott, statisztikailag igazolható módon tovább éltek. Az egészségügyben végső soron ez számít. Lehet beszélni algoritmusokról, mesterséges intelligenciáról vagy innovációról, de a legfontosabb kérdés mindig az, hogy javultak-e a betegek esélyei. Számomra ez azért volt különösen megható pillanat, mert több mint tíz éve dolgozunk ezen a rendszeren. A szabadalmat még 2014-ben nyújtottuk be. Tehát nem egy hirtelenjött ötlet eredményéről van szó, hanem egy 12 éve tartó tudományos kutatás és fejlesztés újabb állomásáról.

Az ön pályáját nézve az a benyomásom, hogy a Genomate valójában egy harmincéves történet legújabb fejezete.

Pontosan így látom én is. Amikor 2003-ban az első olyan tüdőrákos betegeket kezeltük, akiknél molekuláris eltérések alapján választottunk terápiát, még nagyon kevesen hittek ebben a megközelítésben. A világon az elsők között mutattuk be, hogy egy adott génhiba alapján kiválasztott célzott kezelés valóban működhet. Ezt akkor a Journal of Clinical Oncology közölte. Később a Harvardhoz és a Massachusetts General Hospitalhoz hasonló intézményekkel gyakorlatilag versenyfutásban dolgoztunk a sokgénes diagnosztikai módszereken. Ha ma valaki rákeres ezekre a vizsgálatokra, azt látja, hogy évente több millió beteg esetében használják őket világszerte. Akkor azonban még kutatási kérdés volt, hogy egyáltalán van-e értelmük. Számomra a Genomate ugyanennek a történetnek a folytatása. A cél nem változott. Mindig ugyanaz a kérdés foglalkoztatott: hogyan lehet biztosítani, hogy a beteg a számára legjobb kezelést kapja meg. A technológia változott. Először molekuláris diagnosztika volt, aztán sokgénes vizsgálatok, most pedig mesterséges intelligencia. De a probléma ugyanaz maradt.

Ön gyakran beszél arról, hogy eredetileg nem vállalkozónak készült.

Valóban nem. Ha harminc évvel ezelőtt megkérdezik, hogy szeretnék-e startupot alapítani, valószínűleg azt válaszolom, hogy biztosan nem. Én kutató akartam lenni. Egyetemi professzor. A tudományos pálya vonzott. Aztán a gyakorlat felülírta ezt. A kettes számú Gyermekklinikán dolgoztam, közben pedig kutattam. Tulajdonképpen két világban éltem egyszerre. Az egyik nap a laboratóriumban foglalkoztam molekuláris biológiai kérdésekkel, a másik nap pedig olyan gyerekekkel találkoztam, akiknek az életéről kellett dönteni. És ezek a gyerekek nem tudományos problémákat láttak maguk előtt. Ők azt kérdezték, hogy lesz-e gyógyszer. Lesz-e másik lehetőség. Meg lehet-e gyógyulni. Nagyon nehéz élmény, amikor az ember egy kutatási eredményen dolgozik, és közben pontosan látja, hogy a betegeknek nincs idejük kivárni azt a tíz-tizenöt évet, amíg egy tudományos felismerésből rutinszerű orvosi gyakorlat lesz. Emlékszem olyan beszélgetésekre, amelyek egész életemben velem maradtak. Egy gyermeknél például felmerült, hogy amputációra lehet szükség. A család természetesen azt kérdezte, van-e más lehetőség. Mit tud erre mondani egy kutató? Hogy talán egyszer majd lesz? Hogy dolgozunk rajta? Ezek szakmailag igaz válaszok lehetnek, emberileg azonban szinte elviselhetetlenek. Azt hiszem, ebből a feszültségből született meg bennem az a felismerés, hogy a kutatás önmagában nem elegendő. Meg kell találni annak a módját is, hogyan jutnak el az eredmények minél gyorsabban a betegekhez.

Innen vezetett az út az Oncompass megalapításához?

Igen, tulajdonképpen igen. A tudományos felfedezés és a betegágy között van egy hatalmas szakadék. Egyetemen lehet kutatni, lehet pályázati pénzekből alapkutatást végezni, lehet publikálni a világ legjobb folyóirataiban, de attól még egyetlen beteg sem fog automatikusan hozzáférni az eredményekhez. Amikor egy diagnosztikai módszert vagy egy orvosi technológiát szeretnénk a gyakorlatba átültetni, akkor már teljesen más világba lépünk. Minőségbiztosításra van szükség, szabályozási megfelelésre, klinikai validációra, finanszírozásra, üzleti modellre. Ez az a pont, ahol a vállalkozás már nem opcionális lehetőség, hanem szinte szükségszerűség. Sokan úgy gondolnak a startupokra, mint fiatal emberek gyors növekedésre épülő vállalkozásaira. Az egészségügyi innováció azonban más műfaj. Itt gyakran egy évtized vagy még több idő telik el az első ötlettől a klinikai alkalmazásig. A befektetőknek is egészen más türelemre van szükségük.

Magyarországról nehéz ilyen céget építeni?

Kétségtelenül kihívás. Mindig azt szoktam mondani, hogy Magyarország tudományos szempontból rendkívül erős ország. Kiváló kutatóink vannak, nagyszerű egyetemeink vannak, és hagyományosan erős a gyógyszeriparunk is. Ha megnézzük az egy főre jutó Nobel-díjasokat, vagy akár a nemzetközi tudományos teljesítményt, akkor láthatjuk, hogy a tehetség és a tudás jelen van. Ami viszont kevésbé fejlett, az a két világ közötti híd. Nagyon sok olyan ország van, ahol a kutatási eredményekből viszonylag természetes módon születnek technológiai vállalatok. Magyarországon ez még mindig ritkább jelenség. Pedig óriási szükség lenne rá. Nemcsak gazdasági szempontból, hanem azért is, mert a tudományos eredmények így tudnak valódi társadalmi hasznot teremteni. Nekem mindig fontos volt, hogy ne egyszerűen publikációkat hozzunk létre. Az volt a cél, hogy olyan megoldásokat fejlesszünk, amelyek valóban eljutnak a betegekhez.

Közben azonban meg kellett tanulnia befektetőkkel tárgyalni, céget vezetni, pénzt szerezni. Kutatóként ez mennyire volt komfortos terep?

Őszintén? Egyáltalán nem volt komfortos. A mai napig nem ez a kedvenc része a munkámnak. A kutató alapvetően problémákat akar megoldani. A befektetői világ logikája viszont más. Ott növekedési tervekről, finanszírozási körökről, üzleti modellekről kell beszélni. Persze értem, hogy erre szükség van. Sőt, ma már azt is látom, hogy rendkívül fontos. De attól még nem lett kevésbé nehéz. Különösen azért, mert az ember folyamatosan érzi a felelősséget. Egy egészségügyi technológiánál nem egyszerűen arról van szó, hogy sikeres lesz-e egy vállalkozás. Sokkal többről van szó. A kérdés az, hogy eljut-e egy olyan megoldás a betegekhez, amely segíthet rajtuk. Amikor befektetőkkel tárgyalok, sokszor ez jár a fejemben. Hogy valójában nem önmagáért a cégért küzdünk. Hanem azért, hogy egy tudományosan bizonyított lehetőség ne maradjon a laboratórium falai között.

A beszélgetés során többször is visszatértünk a betegekhez. Érezhető, hogy ez ma is nagyon személyes ügy.

Mert az is. Az ember egy idő után megtanul együtt élni a veszteségekkel, de megszokni soha nem tudja őket. Nemrég volt egy eset Spanyolországban. Egy két éves kisfiúnál rendkívül agresszív daganatot diagnosztizáltak. Sok szakember dolgozott az ügyön, mi is bekapcsolódtunk. Sikerült azonosítani egy olyan terápiás lehetőséget, amely ígéretesnek tűnt. De már késő volt. A daganat addigra túl nagyra nőtt. Napokig nem tudtam szabadulni ettől a történettől. Nem azért, mert bárki hibázott volna. Hanem azért, mert újra szembesültem azzal, mennyire fontos az idő. Miért nem történt meg korábban a molekuláris vizsgálat? Miért nem jutottak el hamarabb a megfelelő információkhoz? Miért nem kapta elsőként azt a kezelést, amelynek a legnagyobb esélye lett volna? Ezek a kérdések minden ilyen eset után ott maradnak az emberben. És azt hiszem, ezek adják a legerősebb motivációt is. Mert miközben a tudományban szeretünk publikációkról, konferenciákról és innovációkról beszélni, a végén mindig emberekről van szó.

A technológia mögött azonban nemcsak tudományos, hanem szabályozási kihívások is állnak. Egy egészségügyi AI-rendszernél nyilván nem lehet egyszerűen azt mondani, hogy működik, és holnaptól használjuk.

Pontosan. És szerintem ez nagyon helyes is így. Az egészségügyben nem engedhetjük meg magunknak azt a szemléletet, amely sok technológiai területen elfogadott: hogy először piacra dobunk valamit, aztán menet közben javítgatjuk. Egy közösségi alkalmazásnál ez működhet. Egy olyan rendszer esetében, amely kezelési döntésekre lehet hatással, már nem. Ezért fordítunk rendkívül sok energiát a klinikai validációra, a minőségbiztosításra és a szabályozási megfelelésre. Az elmúlt években megszereztük azokat a minőségbiztosítási tanúsítványokat, amelyek az orvosi szoftverek fejlesztéséhez szükségesek. Ilyen például az ISO 13485, amely az orvostechnikai eszközök minőségirányítási rendszerére vonatkozik, vagy az ISO 27001, amely az információbiztonságot szabályozza. Ezek kívülről talán száraz, adminisztratív részleteknek tűnnek, de valójában alapvető jelentőségűek. Ha azt mondjuk, hogy egy rendszer segíthet meghatározni egy beteg kezelését, akkor annak minden elemét ugyanazzal a precizitással kell megtervezni, mint magát az algoritmust.

Hol tartanak most az amerikai engedélyezési folyamatban?

Nagyon fontos mérföldkőhöz érkeztünk. Az Egyesült Államokban folyamatos egyeztetés zajlik az FDA-val. A szabályozó hatóság álláspontja egyébként rendkívül érdekes, és szerintem szakmailag nagyon megalapozott. Ők azt mondják: egy ilyen rendszer használható, de az orvosnak értenie kell, hogy miért jutott arra a következtetésre, amelyet javasol.  Ez azt jelenti, hogy nem lehet egy fekete doboz. Nem elegendő azt mondani, hogy „a mesterséges intelligencia ezt ajánlja”. Az onkológusnak látnia kell az érvelést, az adatokat, a tudományos bizonyítékokat, amelyek alapján a rendszer egy adott terápiát előnyösebbnek tart egy másiknál. Őszintén szólva én mindig is ebben hittem. Az orvos és a mesterséges intelligencia együttműködésében, nem pedig az egyik vagy a másik kizárólagosságában.

Ez talán választ ad az egyik leggyakoribb félelemre is: hogy a mesterséges intelligencia tévedhet.

Természetesen tévedhet. Ahogy az ember is tévedhet. A kérdés nem az, hogy hibázik-e valaha egy rendszer. A kérdés az, hogy összességében jobb döntéseket eredményez-e, mint amiket nélküle hoznánk. A modern onkológia már most is elképesztően összetett. Egyetlen szakorvos sem képes fejben követni az összes új klinikai vizsgálatot, az összes molekuláris összefüggést és az összes új gyógyszer eredményeit. A mesterséges intelligencia itt tud segíteni. Nem azért, mert bölcsebb az embernél, hanem azért, mert képes olyan mennyiségű információt feldolgozni, amelyre mi nem vagyunk képesek. Az orvos továbbra is az, aki vállalja a felelősséget a betegért. A rendszer pedig egy rendkívül fejlett tanácsadó.

A közelmúltban elindították az amerikai másodvélemény-platformot is, ami azt jelenti, hogy egy daganatos beteg egy független, magas szintű szakértői véleményt is kérhet egy olyan orvostól, aki már használja a Genomate támogatását. Miért fontos ez?

Mert nem szeretnénk megvárni, amíg minden szabályozási és finanszírozási kérdés végleg rendeződik. A beteg, aki ma kap diagnózist, nem öt év múlva beteg. Nem tíz év múlva van szüksége segítségre. Hanem most. Ezért indítottuk el azt a szolgáltatást, amelynek segítségével a betegek amerikai onkológusok szakvéleményét kérhetik ki a Genomate elemzése alapján. Ez számunkra egyfajta átmeneti megoldás is. Valódi segítséget nyújthat azoknak, akik már most szeretnének minél több információ birtokában dönteni a kezelésükről, addig is, amíg a Genomate beépül az egészségügyi ellátás klinikai folyamataiba.

Beszélgetésünk során többször is szóba került Magyarország. Mennyire fontos önnek, hogy ez a történet magyar történet maradjon?

Nagyon fontos. Miközben a vállalat ma már nemzetközi, amerikai jelenléttel, nemzetközi kutatókkal és globális együttműködésekkel működik, a gyökerei egyértelműen Magyarországon vannak. Én mindig büszke voltam arra, hogy magyar kutatóként dolgozhatok a világ élvonalában. Arra is büszke vagyok, hogy számos kiváló magyar kolléga vesz részt ezekben a fejlesztésekben. Szeretném, ha Magyarország nem csupán követője lenne az egészségügyi mesterséges intelligencia fejlődésének, hanem alakítója is. Megvan hozzá a tudásunk, megvan hozzá a tehetségünk, és szerintem egyre inkább megvannak azok a nemzetközi kapcsolataink is, amelyek ehhez szükségesek. Nem véletlen, hogy együttműködünk magyar egyetemekkel, kutatóintézetekkel, és ezért tartom különösen fontosnak a kőszegi kezdeményezéseket vagy azokat a programokat, amelyek az egészségügyi innovációt próbálják erősíteni.

Ha előre tekintünk tíz évet, mit lát maga előtt?

Azt látom, hogy a precíziós onkológia még mindig csak az út elején jár. Sokan úgy beszélnek róla, mintha már célba értünk volna, pedig szerintem éppen most kezd igazán megvalósulni. Egyre több génhibát értünk meg. Egyre több célzott gyógyszer jelenik meg. Egyre pontosabb diagnosztikai eszközeink vannak. És közben megjelenik egy teljesen új eszköztár, a mesterséges intelligencia. Én abban bízom, hogy tíz év múlva már természetes lesz az, ami ma még különlegesnek számít. Hogy egy daganatos beteg teljes molekuláris profilját elemzik, hogy egy intelligens rendszer segít a kezelési lehetőségek rangsorolásában, és hogy az orvos ezek alapján választja ki a számára legjobb terápiát. Azt is remélem, hogy sokkal kevesebb különbség lesz a világ különböző részei között. Hogy egy betegnek ne azért legyen rosszabb esélye, mert rossz helyen született, vagy mert nem egy vezető rákközpont közelében él.

Harminc éve dolgozik ugyanazon a problémán. Mi az a cél, amiről azt mondaná: ezért érdemes volt végigcsinálni ezt az utat?

Erre mindig ugyanazt a választ szoktam adni. A tudományban nincsen olyan pillanat, amikor hátradőlhetünk, és azt mondhatjuk, hogy készen vagyunk. Mindig lesz egy újabb kérdés. Mindig lesz egy újabb probléma, amit meg kell oldani. Mindig lesz egy újabb beteg, akinek segíteni kell.  De ha egyszer eljutunk oda, hogy egyetlen beteg sem azért veszti el az életét, mert nem kapta meg időben a számára megfelelő kezelést, akkor azt hiszem, közel kerülünk ahhoz, amit győzelemnek lehet nevezni. Valójában harminc éve ugyanazért dolgozunk. A technológia változik, a módszerek változnak, a vállalatok neve változik. De a cél ugyanaz marad: Hogy a tudomány ne önmagáért létezzen, hanem azokért az emberekért, akiknek szükségük van rá. És ha ebben akár csak egy kicsit is sikerül előrébb lépnünk, akkor már érdemes volt belevágni ebbe az egész történetbe.