ШІ-перше відкриття ліків: чи можуть роботи допомогти вченим відкривати нові фармацевтичні препарати?

• Автор:
• ім'я автора

  Quantumrun Foresight
• Серпень 22, 2022

Короткий огляд

Високі витрати та рівень невдач у розробці традиційних ліків спонукають фармацевтичні компанії інвестувати в технології штучного інтелекту (ШІ), щоб підвищити ефективність досліджень і знизити витрати. Штучний інтелект трансформує галузь, швидко виявляючи нові ліки та забезпечуючи персоналізоване лікування. Цей зсув у бік штучного інтелекту змінює фармацевтичний ландшафт: від зміни вимог до роботи для хіміків до розпалу дебатів щодо прав інтелектуальної власності ШІ.

Штучний інтелект - перший контекст відкриття ліків

Типовий проект розробки ліків коштує 2.6 мільярда доларів США. Тиск для вчених є високим, оскільки 9 із 10 терапій-кандидатів не досягають схвалення регуляторних органів. У результаті фармацевтичні компанії активно інвестують у платформи штучного інтелекту протягом 2020-х років, щоб підвищити ефективність досліджень і одночасно знизити витрати. 

У відкритті ліків використовуються різні технології ШІ, зокрема машинне навчання (ML), обробка природної мови (NLP) і комп’ютерне зір. ML аналізує дані з різних джерел, включаючи наукову літературу, клінічні випробування та записи пацієнтів. Потім ця інформація може бути використана для виявлення закономірностей, які можуть запропонувати нові мішені ліків або призвести до розробки більш ефективних методів лікування. НЛП, прогностична модель на основі мови, використовується для отримання даних із наукової літератури, які можуть підкреслити нові способи розробки існуючих ліків. Нарешті, комп’ютерний зір аналізує зображення клітин і тканин, які можуть ідентифікувати зміни, пов’язані з хворобами.

Прикладом фармацевтичної компанії, яка використовує ШІ для розробки нових ліків, є Pfizer, яка використовує IBM Watson, систему машинного навчання, яка може широко досліджувати імуноонкологічні ліки. Тим часом французька компанія Sanofi співпрацює з британським стартапом Exscientia для створення платформи ШІ для пошуку методів лікування метаболічних захворювань. Дочірня компанія швейцарської компанії Roche Genentech використовує систему штучного інтелекту від американської GNS Healthcare, щоб вести пошук засобів лікування раку. У Китаї біотехнологічний стартап Meta Pharmaceuticals отримав початкове фінансування в розмірі 15 мільйонів доларів США для розробки методів лікування аутоімунних захворювань за допомогою ШІ. Компанію інкубувала інша компанія з розробки ліків за допомогою ШІ, Xtalpi.

Руйнівний вплив

Мабуть, найбільш практичним застосуванням винаходу першого ліки ШІ стала розробка першого терапевтичного препарату від COVID-19, противірусного препарату під назвою Ремдесивір. Спочатку препарат був визначений як можливий засіб лікування вірусу дослідниками Gilead Sciences, біотехнологічної компанії в Каліфорнії, за допомогою ШІ. Компанія використовувала алгоритм для аналізу даних з бази даних GenBank, яка містить інформацію про всі загальнодоступні послідовності ДНК.

Цей алгоритм визначив двох можливих кандидатів, які Gilead Sciences синтезувала та протестувала проти вірусу COVID-19 у лабораторному посуді. Обидва кандидати виявилися ефективними проти вірусу. Потім один із цих кандидатів був обраний для подальшої розробки та тестування на тваринах і людях. Зрештою, Ремдесивір ​​було визнано безпечним і ефективним, і його схвалило для використання Управління з контролю за продуктами й ліками США (FDA).

Відтоді компанії та організації співпрацюють, щоб знайти більше методів лікування COVID-19 за допомогою систем ШІ. У 2021 році 10 компаній об’єдналися, щоб створити IMPECCABLE (Integrated Modeling PipelinE for COVID Cure by Assessing Better Leads). Ці організації включають Рутгерський університет, Університетський коледж Лондона, Міністерство енергетики США, Суперкомп’ютерний центр Лейбніца та корпорацію NVIDIA.

Проект являє собою конвеєр моделювання ШІ, який обіцяє прискорити перевірку потенційних кандидатів на ліки від COVID-19 у 50,000 XNUMX разів швидше, ніж поточні методи. IMPECCABLE поєднує різноманітну обробку даних, моделювання на основі фізики та технології машинного навчання для створення штучного інтелекту, який використовує шаблони в даних для побудови прогнозних моделей. На відміну від типового методу, коли вчені повинні ретельно думати та розробляти молекули на основі своїх знань, цей конвеєр дозволяє дослідникам автоматично відбирати величезну кількість хімічних речовин, різко збільшуючи ймовірність знаходження ймовірного кандидата.

Наслідки першого відкриття ліків ШІ

Більш широкі наслідки прийняття галуззю методологій відкриття ліків ШІ можуть включати: 

• Платформи штучного інтелекту, які виконують завдання, якими традиційно займаються хіміки-початківці кар’єри, вимагаючи від цих професіоналів набути нових навичок або змінити кар’єрний шлях.
• Великі фармацевтичні компанії, які використовують роботів-вчених для очищення великої кількості генетичних даних, даних про хвороби та лікування, прискорюючи розробку терапії.
• Сплеск партнерства між біотехнологічними стартапами та відомими фармацевтичними фірмами для відкриття ліків за допомогою ШІ, що залучає більше інвестицій від організацій охорони здоров’я.
• Сприяння індивідуальному лікуванню осіб з унікальними біологічними характеристиками, особливо тих, хто має незвичайні аутоімунні розлади.
• Посилення регулятивних дискусій щодо прав інтелектуальної власності ШІ на відкриття ліків і відповідальності за помилки, пов’язані зі штучним інтелектом, у фармацевтичному секторі.
• Індустрія охорони здоров’я відчуває значне скорочення витрат на розробку ліків, що дозволяє зробити доступніші ціни на ліки для споживачів.
• Динаміка зайнятості у фармацевтичному секторі змінюється з наголосом на науці про дані та досвіді штучного інтелекту замість традиційних фармацевтичних знань.
• Потенціал для покращення глобальних результатів охорони здоров’я завдяки швидшому та ефективнішому процесу відкриття ліків, особливо в країнах, що розвиваються.
• Уряди, можливо, запровадять політику, щоб забезпечити справедливий доступ до ліків, виявлених штучним інтелектом, запобігаючи монополії та сприяючи ширшим перевагам для здоров’я.
• Зменшення впливу на навколишнє середовище, оскільки відкриття ліків за допомогою ШІ зменшує потребу в ресурсомістких лабораторних експериментах і випробуваннях.

Питання для розгляду

• Як ще, на вашу думку, відкриття перших ліків ШІ змінить охорону здоров’я?
• Що можуть зробити уряди, щоб регулювати розробку ліків на основі ШІ, зокрема ціноутворення та доступність?