ШІ-першае адкрыццё лекаў: ці могуць робаты дапамагчы навукоўцам адкрываць новыя фармацэўтычныя прэпараты?

• аўтар:
• імя аўтара

  Quantumrun Foresight
• Жнівень 22, 2022

Кароткі агляд

Высокія выдаткі і ўзровень няўдач пры распрацоўцы традыцыйных лекаў прымушаюць фармацэўтычныя кампаніі інвеставаць у тэхналогіі штучнага інтэлекту (AI), каб павысіць эфектыўнасць даследаванняў і знізіць выдаткі. ШІ трансфармуе галіну, хутка выяўляючы новыя мішэні лекаў і забяспечваючы персаналізаванае лячэнне. Гэты зрух у бок штучнага інтэлекту змяняе фармацэўтычны ландшафт: ад змены патрабаванняў да працы хімікаў да распальвання дэбатаў аб правах інтэлектуальнай уласнасці штучнага інтэлекту.

ШІ-першы кантэкст адкрыцця лекаў

Тыповы праект па распрацоўцы лекаў каштуе 2.6 мільярда долараў. Навукоўцы адчуваюць вялікі ціск, бо 9 з 10 кандыдатаў у тэрапію не атрымалі дазволаў нарматыўных органаў. У выніку фармацэўтычныя кампаніі на працягу 2020-х гадоў актыўна інвестуюць у платформы штучнага інтэлекту, каб павысіць эфектыўнасць даследаванняў і адначасова знізіць выдаткі. 

У адкрыцці лекаў выкарыстоўваюцца розныя тэхналогіі штучнага інтэлекту, у тым ліку машыннае навучанне (ML), апрацоўка натуральнай мовы (NLP) і камп'ютэрны зрок. ML аналізуе дадзеныя з розных крыніц, уключаючы навуковую літаратуру, клінічныя выпрабаванні і запісы пацыентаў. Затым гэтая інфармацыя можа быць выкарыстана для вызначэння мадэляў, якія могуць прапанаваць новыя мішэні лекаў або прывесці да распрацоўкі больш эфектыўных метадаў лячэння. НЛП, заснаваная на мове мадэль прагназавання, выкарыстоўваецца для здабывання дадзеных з навуковай літаратуры, якія могуць вылучыць новыя спосабы распрацоўкі існуючых лекаў. Нарэшце, кампутарны зрок аналізуе выявы клетак і тканак, якія могуць ідэнтыфікаваць змены, звязаныя з хваробамі.

Прыкладам фармацэўтычнай кампаніі, якая выкарыстоўвае AI для распрацоўкі новых лекаў, з'яўляецца Pfizer, якая выкарыстоўвае IBM Watson, сістэму ML, якая можа шырока даследаваць імуна-анкалагічныя лекі. Між тым, французская кампанія Sanofi супрацоўнічае з брытанскім стартапам Exscientia для стварэння платформы штучнага інтэлекту для пошуку метадаў лячэння метабалічных захворванняў. Даччыная кампанія швейцарскай кампаніі Roche Genentech выкарыстоўвае сістэму штучнага інтэлекту ад амерыканскай GNS Healthcare, каб кіраваць пошукам метадаў лячэння рака. У Кітаі біятэхналагічны стартап Meta Pharmaceuticals атрымаў пачатковае фінансаванне ў памеры 15 мільёнаў долараў на распрацоўку метадаў лячэння аутоіммунных захворванняў з выкарыстаннем штучнага інтэлекту. Кампанію інкубавала іншая кампанія па распрацоўцы лекаў з дапамогай штучнага інтэлекту, Xtalpi.

Разбуральнае ўздзеянне

Мабыць, самым практычным прымяненнем першага адкрыцця лекаў ІІ стала распрацоўка першага тэрапеўтычнага прэпарата ад COVID-19, супрацьвіруснага прэпарата пад назвай Рэмдэзівір. Прэпарат першапачаткова быў вызначаны як магчымае лячэнне віруса даследчыкамі Gilead Sciences, біятэхналагічнай кампаніі ў Каліфорніі, з выкарыстаннем штучнага інтэлекту. Кампанія выкарыстала алгарытм для аналізу дадзеных з базы дадзеных GenBank, якая змяшчае інфармацыю аб усіх агульнадаступных паслядоўнасцях ДНК.

Гэты алгарытм вызначыў двух магчымых кандыдатаў, якія Gilead Sciences сінтэзавалі і пратэставалі супраць віруса COVID-19 у лабараторным посудзе. Абодва кандыдаты былі прызнаны эфектыўнымі супраць віруса. Затым адзін з гэтых кандыдатаў быў абраны для далейшай распрацоўкі і выпрабаванняў на жывёл і людзях. Рэмдэзівір быў у канчатковым рахунку прызнаны бяспечным і эфектыўным, і быў ухвалены для выкарыстання Упраўленнем па кантролі за прадуктамі і лекамі ЗША (FDA).

З тых часоў кампаніі і арганізацыі супрацоўнічаюць, каб знайсці больш метадаў лячэння COVID-19 з дапамогай сістэм штучнага інтэлекту. У 2021 годзе 10 кампаній аб'ядналіся, каб стварыць IMPECCABLE (Integrated Modeling PipelinE for COVID Cure by Assessing Better Leads). Гэтыя арганізацыі ўключаюць Універсітэт Рутгерса, Універсітэцкі каледж Лондана, Міністэрства энергетыкі ЗША, Суперкампутарны цэнтр імя Лейбніца і карпарацыю NVIDIA.

Праект уяўляе сабой канвеер мадэлявання штучнага інтэлекту, які абяцае паскорыць праверку патэнцыйных кандыдатаў на лекі ад COVID-19 у 50,000 XNUMX разоў хутчэй, чым сучасныя метады. IMPECCABLE спалучае розныя апрацоўкі даных, мадэляванне і сімуляцыю на аснове фізікі, а таксама тэхналогіі ML для стварэння штучнага інтэлекту, які выкарыстоўвае шаблоны ў даных для стварэння прагнастычных мадэляў. У адрозненне ад тыповага метаду, дзе навукоўцы павінны старанна думаць і распрацоўваць малекулы на аснове сваіх ведаў, гэты канвеер дазваляе даследчыкам аўтаматычна адбіраць велізарную колькасць хімічных рэчываў, рэзка павялічваючы верагоднасць знайсці верагоднага кандыдата.

Наступствы штучнага інтэлекту - першага адкрыцця лекаў

Больш шырокія наступствы прыняцця ў прамысловасці метадалогій адкрыцця лекаў у якасці ІІ могуць уключаць: 

• Платформы штучнага інтэлекту, якія бяруць на сябе задачы, якія традыцыйна выконвалі хімікі-пачаткоўцы кар'еры, што патрабуе ад гэтых спецыялістаў набываць новыя навыкі або змяняць кар'еру.
• Буйныя фармацэўтычныя кампаніі выкарыстоўваюць навукоўцаў-робатаў для ачысткі шырокіх генетычных дадзеных, дадзеных аб хваробах і лячэнні, паскараючы развіццё тэрапіі.
• Усплёск партнёрства паміж біятэхналагічнымі стартапамі і вядомымі фармацэўтычнымі кампаніямі для адкрыцця лекаў з дапамогай штучнага інтэлекту, што прыцягне больш інвестыцый ад арганізацый аховы здароўя.
• Садзейнічанне індывідуальнаму лячэнню для людзей з унікальнымі біялагічнымі асаблівасцямі, асабліва з незвычайнымі аутоіммуннымі захворваннямі.
• Інтэнсіўныя нарматыўныя дыскусіі аб правах інтэлектуальнай уласнасці штучнага інтэлекту на адкрыццё лекаў і адказнасці за памылкі, звязаныя з штучным інтэлектам, у фармацэўтычным сектары.
• Індустрыя аховы здароўя перажывае значнае скарачэнне выдаткаў на распрацоўку лекаў, што дазваляе зрабіць больш даступныя цэны на лекі для спажыўцоў.
• Дынаміка занятасці ў фармацэўтычным сектары змяняецца з акцэнтам на навуцы дадзеных і вопыту штучнага інтэлекту, а не на традыцыйных фармацэўтычных ведах.
• Патэнцыял для паляпшэння глабальных вынікаў аховы здароўя дзякуючы больш хуткім і эфектыўным працэсам адкрыцця лекаў, асабліва ў краінах, якія развіваюцца.
• Магчыма, урады прымуць меры па забеспячэнні роўнага доступу да лекаў, знойдзеных штучным інтэлектам, прадухілення манаполій і спрыяння большай карысці для здароўя.
• Змяншэнне ўздзеяння на навакольнае асяроддзе па меры адкрыцця лекаў з дапамогай штучнага інтэлекту зніжае патрэбу ў рэсурсаёмістых лабараторных эксперыментах і выпрабаваннях.

Пытанні для разгляду

• Як яшчэ, на вашую думку, адкрыццё першага ІІ лекаў зменіць ахову здароўя?
• Што могуць зрабіць урады, каб рэгуляваць распрацоўкі лекаў, у першую чаргу AI, у прыватнасці цэны і даступнасць?