Лекарства будут разрабатываться в четыре раза быстрее: как ИИ изменил фармацевтическую отрасль.

      От смеха к реальности

      Развитие технологий искусственного интеллекта происходит удивительно стремительными темпами. Как отмечает Вадим Витальевич Негребецкий, директор Института фармации и медицинской химии Пироговского университета, ещё год назад многие скептически оценивали перспективы ИИ в фармацевтике, однако сегодня «сказка становится реальностью».

      Если раньше создание оригинального лекарства занимало минимум 10–15 лет и обходилось почти в миллиард долларов, то теперь существуют примеры выхода на клинические испытания всего за полтора года. При этом затраты, как денежные, так и трудозатраты, значительно сократились.

      Где ИИ уже оказывает помощь

      Наиболее очевидное применение — это разработка новых молекул, но не ограничивается только этим. Искусственный интеллект активно применяется для выявления паттернов в больших данных: нахождения достоверной информации о медикаментах, систематизации клинических данных по эффективности и безопасности.

      На основе этих данных функционируют системы поддержки принятия врачебных решений. По словам Вадима Витальевича, ИИ позволяет врачу «увидеть то, что раньше было невидимо». Анализ миллионов историй болезней пациентов помогает генерировать данные для создания инновационных препаратов, и персонализированная медицина выходит на новый уровень.

      Экономика: сокращение затрат в 4 раза и времени в 2 раза

      Фармацевтическая индустрия, как поясняет эксперт, не заинтересована в разработке препарата «Аспирин_2» — с незначительно более высокой эффективностью, но с колоссальными затратами. Оптимальный путь — значительно повысить эффективность лекарств, одновременно оптимизируя расходы.

      Лекарства на основе «малых молекул» вероятно достигли предела своей эффективности. Тем не менее, они могут быть востребованы в областях неудовлетворённого спроса: болезни Паркинсона и Альцгеймера, когнитивные расстройства, тревожно-депрессивные состояния, восстановление после инсульта.

      Главный вклад ИИ на сегодняшний день — ускорение начального этапа разработки, например, «рисование» исходной молекулы-лидера. Все последующие этапы (доклинические исследования и три фазы клинических испытаний на безопасность и эффективность) кандидат в лекарства всё равно будет проходить «вживую». Однако оптимизация этих этапов, включая протоколы клинических испытаний, с помощью машинного обучения и нейросетей вполне возможна.

      Согласно имеющимся данным, ожидается сокращение инвестиций в разработку лекарств благодаря применению ИИ как минимум в 4 раза, а времени вывода на рынок — не менее чем в 2 раза.

      Первые результаты: 70 препаратов на первой фазе

      На конец прошлого года около 70 лекарственных препаратов, созданных с использованием ИИ, вышли на первую фазу клинических испытаний.

      Это очень неплохой результат, однако пока неизвестно, сколько из них пройдет тесты на безопасность и эффективность. Предполагая, что процент выхода на рынок останется традиционным (около 12%), это всё равно положительно.

      Более перспективная область: генная инженерия

      По мнению эксперта, более перспективной областью для ИИ является не «малые молекулы», а методы генной инженерии. Недавний пример — препарат от болезни Бехтерева «сенипрутуг» (инновационная разработка российских учёных), представляющий собой рекомбинантное человеческое моноклональное антитело.

      Здесь ИИ может помочь создать эффективные методы лечения ранее неизлечимых заболеваний.

      Главное ограничение: без человеческого участия — никак

      Вадим Витальевич подчеркивает: даже в будущем ИИ не сможет самостоятельно создать готовое к выходу на рынок лекарство.

      Без участия человеческого сознания невозможно будет осуществлять эксперименты в реальном мире, проверять и интерпретировать полученные данные, выполнять доклинические и клинические испытания, проводить регуляторные исследования и многое другое.

      Искусственный интеллект уже сегодня значительно ускоряет и удешевляет начальные этапы разработки лекарств — в 4 раза по затратам и в 2 раза по времени. Он позволяет врачам видеть то, что раньше было невидимо, и обрабатывать большие объемы данных. Тем не менее, клинические испытания на людях всё ещё необходимо проводить, и окончательное решение остаётся за человеком.