Тохота за новыми лекарствами часто была больше похожа на игру в рулетку, чем на науку высокого уровня. Но сейчас фармацевтический сектор находится на пороге трансформации, поскольку он углубляется в передовые технологии для разработки новых методов лечения таких заболеваний, как рак, ревматоидный артрит и болезнь Альцгеймера.

Согласно недавнему исследованию аналитической компании GlobalData, искусственный интеллект (ИИ) призван повысить показатели успеха отрасли и ускорить открытие лекарств, потенциально сэкономив миллиарды долларов. ИИ возглавил список технологий, оказывающих наибольшее влияние на сектор в этом году. С 2015 года было заключено почти 100 партнерств между специалистами по ИИ и крупными фармацевтическими компаниями для открытия новых лекарств.

ИИ использует автоматизированные алгоритмы – наборы инструкций, которым следуют компьютеры – для выполнения задач, ранее выполняемых людьми. Он может быстро анализировать большие наборы данных (из клинических исследований и научной литературы), обнаруживать скрытые закономерности и выполнять задачи за секунды, на которые обычно уходят месяцы. Исследование в Ланцет обнаружили, что программное обеспечение ИИ может идентифицировать рак груди, который врачи не заметили при маммографии.

В процессе, известном как машинное обучение, системы искусственного интеллекта используют миллионы возможностей, каждый раз улучшаясь, пока не станут способны работать приемлемо. Результатом этого обучения является алгоритм.

«Открытие лекарств трансформируется за счет использования искусственного интеллекта, который сокращает время, необходимое для сбора огромного количества научных данных, чтобы лучше понять механизмы болезни и определить новые потенциальные кандидаты на лекарства», – говорит Карен Тейлор, директор Центр решений для здравоохранения при бухгалтерско-консультационной группе Deloitte. «Традиционное открытие лекарств было очень фрагментарным, очень неудачным», – добавляет она.

Тейлор говорит, что быстрому развитию вакцин и потенциальных методов лечения Covid-19 способствовало использование методов искусственного интеллекта. «Это позволяет вам в считанные секунды сопоставить множество опубликованной литературы с другими данными».

Китти Уитни, директор тематических исследований GlobalData, считает, что кризис Covid-19 может стать «переломным моментом» для широкого внедрения в фармацевтической отрасли.

По данным американской исследовательской компании Trinity Life Sciences, в прошлом году около 90% крупных фармацевтических компаний инициировали проекты ИИ. AstraZeneca и GSK, два крупнейших производителя лекарств в Великобритании, в ноябре заключили пятилетнее партнерство с Кембриджским университетом для финансирования Кембриджского центра искусственного интеллекта в медицине. Команда из 15 человек будет разрабатывать технологии искусственного интеллекта и машинного обучения для улучшения клинических испытаний, персонализированной медицины и открытия новых лекарств.

Вид Кембриджского университета.
Кембриджский университет сотрудничает с фармацевтическими компаниями AstraZeneca и GSK для разработки технологий искусственного интеллекта. Фотография: Джо Гидденс / Пенсильвания.

GSK ранее открыла исследовательскую базу искусственного интеллекта стоимостью 10 млн фунтов стерлингов в Кингс-Кросс, в центре Лондона, недалеко от лаборатории искусственного интеллекта DeepMind Google. Его глобальная команда экспертов по искусственному интеллекту выросла до 50 человек, а ее количество должно увеличиться вдвое до 100.

Функциональная геномика – новая область науки, которая изучает, почему небольшие изменения в генетическом составе человека могут увеличить риск заболеваний – имеет дело с огромными наборами данных. У каждого человека около 30 000 генов, которые можно комбинировать с другими, как объясняет Хэл Баррон, главный научный сотрудник GSK. «Вы начинаете понимать, что имеете дело с триллионами и триллионами точек данных, даже за эксперимент, и ни один человек не может это интерпретировать, это слишком сложно».

Крупные фармацевтические компании подвергались критике за медлительность с внедрением технологических достижений. У открытия новых лекарств крайне низкий процент успеха: из 10 разрабатываемых лекарств девять обычно не работают; Принятие лекарства посредством исследований и разработок и получения разрешения регулирующих органов в среднем занимает 10–12 лет и требует больших затрат – более 2 млрд долларов.

Открытие обычных лекарств сравнил с «молекулярным казино» Алекс Жаворонков, эксперт по использованию ИИ для разработки новых лекарств, который руководит гонконгской компанией Insilico Medicine.

Бэррон из GSK считает, что использование технологий искусственного интеллекта может как минимум удвоить показатель успеха до 20%, что позволит сэкономить миллиарды долларов, потраченных на разработку лекарств. Другие, такие как Жаворонков, надеются, что показатель успеха может значительно повыситься, потенциально до 50%.

Все 10 ведущих мировых производителей лекарств – швейцарские фирмы Novartis и Roche; американские компании Pfizer, Johnson & Johnson, Merck, AbbVie и Bristol Myers Squibb; Французская Sanofi; а также британские компании AstraZeneca и GSK – теперь инвестируют в ИИ, в основном посредством сотрудничества или приобретения технологий.

Ким Брэнсон, глобальный руководитель отдела искусственного интеллекта и машинного обучения GSK, говорит, что искусственный интеллект используется в поисках методов лечения инфекционных заболеваний, а также болезней, которые труднее поддаются лечению, таких как рак, ревматоидный артрит и аутоиммунные заболевания, такие как болезнь Крона. Болезнь Альцгеймера – «самая сложная из сложных целей» – находится на радаре GSK, но будет решена на более позднем этапе.

Жаворонков говорит, что проблема болезни Альцгеймера и болезни Паркинсона заключается в том, что для их изучения недостаточно данных, отсюда и большое количество неудачных попыток лекарств на сегодняшний день.

Жаворонков и Бэррон выразили уверенность, что серьезный прорыв в борьбе с одним из трудных для исследования заболеваний может быть достигнут с помощью технологий искусственного интеллекта. Бэррон сравнивает возможности с новым микроскопом. «В ближайшие год или два мы можем найти цель, которая действительно может изменить ситуацию».

By admin

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *