«Insilico Medicine. Доктор Алекс Жаворонков використовує штучний інтелект для виявлення корисних молекул. Це четвертий фільм у шестисерійній серії, яка розповідає про те, як штучний інтелект змінює медичні дослідження та лікування. Під час відеодзвінка Алекс Жаворонков тримає маленький зелений ромбоподібний Його компанія розробила його для лікування рідкісного прогресуючого захворювання легенів», — пишуть на: www.bbc.com
Insilico Medicine
Доктор Алекс Жаворонков використовує ШІ для виявлення корисних молекул
Це четверта функція в серії з шести частин, яка розглядає, як ШІ змінює медичні дослідження та лікування.
Під час відеодзвінка Олексій Жаворонков тримає маленьку зелену таблетку у формі ромба.
Він був розроблений його компанією для лікування рідкісного прогресуючого захворювання легенів, для якого немає відомої причини чи лікування.
Новий препарат ще має бути схвалений, але в невеликих клінічних випробуваннях він продемонстрував вражаючу ефективність у лікуванні ідіопатичного легеневого фіброзу (ІЛФ).
Це одна з нової хвилі наркотиків, де штучний інтелект (ШІ) був невід’ємною частиною його відкриття.
«Ми не можемо сказати, що у нас є перша відкрита та схвалена розроблена молекула ШІ», — каже доктор Жаворонков, співзасновник і генеральний директор американського стартапу Insilico Medicine. «Але ми можемо бути найдальшими на шляху».
Ласкаво просимо до великої гонки ліків зі штучним інтелектом, де безліч компаній використовують потужність ШІ, щоб виконувати те, що традиційно було роботою хіміків-медиків.
Сюди входять як менші, спеціалізовані біотехнологічні компанії, що керуються штучним інтелектом, які виникли протягом останнього десятиліття, так і більші фармацевтичні фірми, які або проводять дослідження самостійно, або в партнерстві з меншими фірмами.
Серед нових гравців Alphabet, материнська компанія Google, яка наприкінці 2021 року запустила британську компанію Isomorphic Labs, що займається розробкою ліків штучного інтелекту.
Її генеральний директор Деміс Хассабіс розділив цьогорічну Нобелівську премію з хімії за модель штучного інтелекту, яка, як очікується, буде корисною для розробки ліків штучного інтелекту.
За словами Кріса Майєра з Boston Consulting Group (BCG), використання штучного інтелекту для відкриття ліків може мати «велике значення» для пацієнтів.
Виведення нового препарату на ринок займає в середньому від 10 до 15 років і коштує понад 2 мільярди доларів (1,6 мільярда фунтів).
Це також ризиковано: близько 90% ліків, які проходять клінічні випробування, виявляються невдалими. Сподіваємося, що використання штучного інтелекту для частини цього процесу, пов’язаної з відкриттям ліків, може скоротити час і кошти та досягти більшого успіху.
Зароджується нова ера, коли штучний інтелект є центром процесу відкриття ліків, каже Шарлотта Дін, професор структурної біоінформатики в Оксфордському університеті, яка розробляє вільнодоступні інструменти штучного інтелекту, щоб допомогти фармацевтичним компаніям та іншим удосконалити пошук ліків.
«Ми тільки починаємо розуміти, наскільки добре це може бути», — каже вона.
Експерти кажуть, що це навряд чи призведе до зменшення кількості вчених-фармацевтів – реальна економія буде, якщо буде менше невдач, але це означатиме співпрацю з ШІ.
Insilico Medicine
Insilico Medicine має шість молекул у клінічних випробуваннях
Нещодавно опублікований аналіз BCG показав, що принаймні 75 «молекул, відкритих штучним інтелектом», потрапили в клінічні випробування, і очікується, що їх буде набагато більше.
«Те, що зараз вони регулярно починають клінічні випробування, є важливою віхою», — каже доктор Мейєр. Наступна – і «ще більша віха» – буде, коли вони почнуть виходити з іншого кінця.
Проте професор Дін зазначає, що ще немає визначення того, що саме вважається «виявленим штучним інтелектом» ліками, і в усіх наведених на сьогоднішній день прикладах все ще багато людей.
Доктор Мейєр пояснює, що в процесі відкриття ліків ШІ використовується на двох етапах.
Перший полягає у визначенні на молекулярному рівні терапевтичної мішені, для корекції якої призначено ліки, наприклад певного гена чи білка, зміненого хворобою так, як це не повинно бути.
У той час як традиційно вчені експериментально перевіряють потенційні мішені в лабораторії, виходячи з того, що вони розуміють про хворобу, штучний інтелект можна навчити добувати великі бази даних, щоб встановити зв’язки між основною молекулярною біологією та хворобою та зробити пропозиції.
Другий, більш поширений, полягає в розробці препарату для корекції мішені.
Це використовує генеративний штучний інтелект, який також є основою ChatGPT, щоб уявити молекули, які можуть зв’язуватися з мішенню та працювати, замінюючи дорогий ручний процес хіміків, які синтезують багато сотень варіацій однієї молекули та намагаються знайти оптимальну.
Insilico Medicine, заснована в 2014 році і яка отримала понад 425 мільйонів доларів США, використовувала штучний інтелект для обох етапів, а також для прогнозування ймовірності успіху в клінічних випробуваннях, яку потім повертає у свою роботу з розробки ліків.
Наразі фірма має шість молекул у клінічних випробуваннях, у тому числі для лікування IPF, для якої планується наступна фаза випробувань.
Крім того, чотири молекули отримали дозвіл на випробування, а майже 30 інших є перспективними.
Усі вони були «відкриті з нуля за допомогою генеративного ШІ», каже доктор Жаворонков. «Наші машини мріють, поки не створять ідеальний препарат, який відповідає всім нашим критеріям».
Нова молекула для лікування IPF була розроблена генеративним програмним забезпеченням AI компанії після того, як їй було поставлено завдання інгібувати білок під назвою TNIK, який ніколи раніше не використовувався для лікування IPF, але був запропонований іншим набором програмного забезпечення компанії AI як швидше за все регулятор хвороби.
Можливості, пропоновані системою, були потім синтезовані та перевірені.
Процес відкриття був набагато швидшим і простішим, ніж стандартний для промисловості, зауважує доктор Жаворонков.
Це зайняло 18 місяців і вимагало синтезу та тестування 79 молекул, де зазвичай очікується, що це займе близько чотирьох років і принаймні синтез 500. Інші молекули Insilco мають ще менші цифри, каже він.
Рекурсивна фармацевтика
Recursion має найшвидший суперкомп’ютер, який належить фірмі, що займається продажем ліків
Експерти кажуть, що брак даних, на яких ШІ може навчатися, залишається найбільшою проблемою для галузі в цілому.
Це стосується як ідентифікації мішені, так і дизайну молекули, і потенційно може викликати упередження.
Американська компанія Recursion Pharmaceuticals каже, що її підхід пом’якшує проблеми обмежених даних.
Завдяки автоматизованим експериментам він генерує величезну кількість даних, пов’язаних із усім набором молекул, з яких складається людське тіло. Потім він навчає інструменти ШІ розуміти ці дані та знаходити несподівані зв’язки.
Щоб допомогти зробити це, цього року компанія встановила найшвидший суперкомп’ютер, яким володіє та керує будь-яка фармацевтична компанія.
Це мало певний успіх. Молекула, розроблена компанією для лікування як лімфоми, так і солідних пухлин, зараз тестується на хворих на рак на ранніх стадіях клінічних випробувань.
Він був розроблений після того, як штучний інтелект виявив новий спосіб націлювання на ген, який, як вважають, має важливе значення для розвитку цих ракових захворювань, але який раніше ніхто не зламував, як націлюватися сам по собі.
Співзасновник і генеральний директор Recursion Кріс Гібсон каже, що найважливішим у цій галузі є те, що ні Recursion, ні будь-хто інший ще не показали: що ці відкриті штучним інтелектом молекули можуть пройти клінічні випробування та що з часом вони забезпечують підвищену ймовірність успіх у порівнянні з традиційними методами.
Коли це станеться, каже доктор Гібсон, «світу стане очевидно, що це шлях».