ЛЕКАРСТВА НА СКОРОСТЬ
Dx.media, Москва, 27 ноября 2019
Возможности применения искусственного интеллекта (Artificial Intelligence, AI) сегодня безграничны. Эта технология уже прошла стадию первичного изучения и "обкатки" и сейчас с успехом применяется в различных сферах, особенно там, где требуются чрезвычайные скорости обработки информации.
В здравоохранении это направление вообще имеет фантастические перспективы и уже сейчас используется для диагностики, роботизированных операций и упрощения административных функций. Но самые впечатляющие результаты ИИ демонстрирует в сфере исследований, поскольку позволяет генерировать и проверять новые гипотезы, анализируя чрезвычайно сложные наборы данных. И в этих возможностях сегодня остро нуждается фармацевтическая промышленность.
Аналитики и бизнесмены готовы вкладывать инвестиции в эту отрасль, которую в бли
жайшее время ждет впечатляющий рост. Так, согласно прогнозу MarketsandMarkets,
Емкость глобального рынка технологий ИИ в сфере здравоохранения к 2025 году должна увеличиться до 36,1 млрд долл., то есть в несколько раз от сегодняшних показателей (в 2018 г. рынок оценивался в 2,1 млрд долл.). Крупное вложение на сумму 43 млн долл. в эту отрасль осуществила еще 2 года назад GlaxoSmithKline. Тогда же исследования в области поиска новых лекарств посредством ИИ начали Merck & Co, Johnson & Johnson и Sanofi. Сегодня все больше компаний, в основном из США и Азии, начинают обращаться к этой теме.
Огромный потенциал для ИИ ученые видят в области исследований и создания новых лекарств (называемой на Западе Drug Discovery). Уже сейчас различные вычислительные инструменты помогают фармацевтическим компаниям и ученым разрабатывать для пациентов более эффективные препараты. Процесс производства лекарств также может стать гораздо дешевле и менее трудоемким благодаря инновациям.
Александр Жаворонков, основатель и генеральный директор Insilico Medicine, гонконгской компании в области искусственного интеллекта, исследующей методы открытия новых лекарств, разработку биомаркеров и старение, в своем интервью рассказал о том, что на создание лекарства для лечения определенного заболевания и его вывод на рынок требуется более 2,6 млрд долл. При этом время, необходимое для открытия и развития молекулы нового препарата, составляет около десяти лет.
Поиск молекулы - первый основной этап создания лекарства, предполагающий проведение тысяч тестов и экспериментов. Благодаря тому, что ИИ позволяет использовать продвинутые вычислительные мощности и производить моделирование молекулярной динамики, этот процесс может быть значительно ускорен. Второй основной этап, в течение которого проводится ряд исследований, подается заявка на IND (исследование нового лекарства) с FDA, чтобы получить молекулу в клинических испытаниях, тесты на животных и людях, также может быть значительно сокращен по времени благодаря участию машин.
По словам Жаворонкова, ИИ может помочь на любой стадии создания лекарства: с моделью гипотезы, идентификацией малых молекул, а также с виртуальным скринингом, созданием новых молекул с особыми свойствами, с клиническими испытаниями и прогнозированием результатов. Очень важна роль искусственного интеллекта в агрегации различных данных о проекте (литературы, любых источников, баз данных). Компьютер может найти и обработать такой объем информации, с которым мозг одного человека или даже команды специалистов никогда бы не справился.
Рис. 1. Машинное обучение может объединять несколько параметров, собранных при имитации реального процесса, для создания модели, которая отличает биохимически активные молекулы от биохимически неактивных (источник - Relay Therapeutics).