Искусственный интеллект в фармакологии: огромный потенциал, но внедрять нужно осторожно
Современным фармацевтическим компаниям приходится обрабатывать колоссальные объемы информации на этапах разработки и клинических исследований препаратов. Программные решения позволяют более быстро и качественно структурировать и анализировать данные, поэтому все без исключения представители «Большой фармы» стремятся заполучить в свое распоряжение самые передовые цифровые технологии и системы. Особенно те, которые основаны на искусственном интеллекте. Представители российской фармацевтической отрасли в рамках тематической сессии Startup Village «Pharma. Новые горизонты разработки препаратов» попытались выяснить, как искусственный интеллект может ускорить разработку инновационных препаратов, на каких этапах его применение наиболее обоснованно и какие существуют ограничения.
Фото: Пресс-центр Startup Village.
В России разработка новых фармацевтических препаратов стала как никогда актуальной, учитывая внешние факторы и необходимость импортозамещения. Многие препараты и компоненты поставлялись из-за рубежа, поэтому сегодня перед отечественной отраслью стоят довольно серьезные вызовы. Осложняет ситуацию тот факт, что от начала разработки до выхода препарата на рынок могут пройти десятилетия. Об этом в начале сессии заявил директор направления цифровой медицины Фонда «Сколково» Сергей Воинов. Все дальнейшее обсуждение строилось вокруг того, в каких случаях применение программных решений может сэкономить время и средства разработчиков, чтобы при этом не страдало качество и безопасность.
В научном сообществе сложилось два противоборствующих лагеря — классики и новаторы. Первые предпочитают минимизировать использование алгоритмов искусственного интеллекта. Вторые, наоборот, пытаются встраивать такие системы почти во все этапы разработки и исследований. У разных специалистов есть доводы в пользу своей концепции, поэтому дискуссия вокруг применения ИИ в фармацевтике только набирает обороты. В ходе обсуждений эксперты пришли к выводу, что даже здесь решает золотая середина, как бы банально это ни звучало.
Роман Иванов, директор по развитию инноваций компании «Фармасинтез»: «Еще 10-15 лет назад в России у цифровых систем скрининга была небольшая предсказательная сила. Сегодня в нашей стране появились научные и коммерческие структуры, создающие качественные программные продукты, которые эффективно работают с малыми и даже большими молекулами. Процесс моделирования значительно улучшился. Химикам больше не нужно синтезировать библиотеку из тысячи потенциальных соединений. С ИИ их количество снижается до 50-70, а это уже существенно экономит время и деньги для фармкомпаний».
Любое лекарственное средство проходит несколько этапов разработки. После того как ученые сконструировали молекулу и синтезировали первичные соединения, препарат попадает на стадию доклинических исследований, в том числе на живых организмах. В организме млекопитающего за минуту, по разным данным, происходит от 2 до 20 млн всевозможных химических процессов. По словам Романа Иванова, на данный момент не существует программного решения, которое могло бы достоверно их смоделировать.
С другой стороны, сегодня в США по закону можно не проводить испытания на животных при разработке лекарственных средств, а заменить их на органы с чипом или компьютерное моделирование с применением искусственного интеллекта. Как отмечают эксперты, беспокойство за права животных здесь сочетается с банальным желанием фармкомпаний сэкономить деньги на исследованиях. Противники такой концепции логично отмечают, что если убрать из этой цепочки всех животных, то остается только человек. В таком случае молекула препарата из лаборатории тестируется на человеке на основании статистики и графиков, которые выдает компьютерная программа. Даже далекий от темы человек может понять, что такой подход имеет весьма ощутимые риски. В ходе сессии эксперты сошлись во мнении, что искусственный интеллект можно и нужно использовать в параллельных клинических исследованиях, а в конце сопоставлять результаты. Преимущество ИИ в том, что он способен обучаться, а это значит, что у ученых со временем будут появляться все более точные данные, а предсказательная сила будет повышаться.
Ольга Филон, директор по доклинической и клинической разработке компании «Р-Фарм»: «Искусственный интеллект никогда полностью не заменит клинические исследования, но я уверена, что такие инструменты должны плотно войти в нашу практику. Есть масса лекарственных препаратов, где просто нет валидной животной модели для испытаний, то есть мы не можем использовать мышей или приматов. В данном случае создание любых моделей на основе ИИ будет огромным плюсом».
В настоящее время в фармакологической среде популярность набирают системы искусственного интеллекта для создания клона пациента. С помощью ИИ определяется, насколько данный препарат подходит определенному пациенту или группе пациентов с учетом их геномных данных. Также ИИ идеально подходит для обработки результатов клинических исследований. Уже сегодня ИИ и чат-боты активно привлекаются для создания обширных клинических досье.
Большие перспективы возникают у платформ, в которых есть сразу несколько инструментов для скрининга и обработки информации. Одной из наиболее перспективных в области биоинформатики считается российская компания «Фармпредикт», имеющая статус резидента «Сколково». Проектный менеджер компании Андрей Еремин отметил, что их платформа предлагает умные инструменты, позволяющие перерабатывать колоссальные объемы информации, включая геномные, омиксные и текстовые данные. Искусственный интеллект помогает специалисту в кратчайшие сроки выделить из огромного массива информации самые важные элементы и незамедлительно применить их на практике.