Штучний інтелект в медицині та фармгалузі – тренд, який набирає обертів

Штучний інтелект як революційний чинник

ШІ змінює медицину вже сьогодні — від діагностичної до хірургічної точності. Алгоритми машинного навчання виявляють незначні переломи на рентгенограмах, прогнозують прогресування пухлин та передбачають післяопераційні ускладнення. Робототехніка на основі ШІ підвищує точність імплантації при замінах суглобів і операціях на хребті. Поза операційною ШІ оптимізує планування та підвищує ефективність комунікації лікарів з пацієнтами. Ці інструменти — не футуристична мрія, вони вже інтегровані в сучасне програмне забезпечення. І їхні переваги вже активно оцінює більш консервативна фармацевтична галузь…

З фокусом на розробку нових терапевтичних сполук

Співробітництво між «фармою» та розробниками моделей штучного інтелекту активізується дедалі швидше. Загалом, співпраця виробників ліків з ШІ-компаніями зосереджена на онкології, рідкісних захворюваннях та імунології, що відображає глобальні пріоритети галузі. Нижче для прикладу наведено низку дорогих угод, підписаних у 2024–2025 роках фармацевтичними виробниками та компаніями, що розвивають платформи на основі ШІ.

Колаборації фармкомпаній з розробниками штучного інтелекту, утворені за останній час

Sanofi та Insilico Medicine. Французький фармгігант підписав великий контракт у листопаді 2024 року, зацікавившись успіхами американсько-азійської компанії з красномовною назвою Insilico Medicine. За умовами угоди, Sanofi інвестує у співпрацю з Insilico Medicine до $1,2 млрд ($150 млн авансом), аби та прискорила відкриття нових лікарських молекул за допомогою своєї платформи Pharma.AI. Sanofi отримує доступ до шести нових сполук, але її партнер збереже права на їх спільну розробку та комерціалізацію в Азії. Терапевтичний фокус угоди: онкологія, аутоімунні захворювання та рідкісні генетичні розлади.

Incyte та Genesis Therapeutics. На початку цього року сторони посилили стратегічне партнерство, спрямоване на дослідження, відкриття та розробку нових низькомолекулярних препаратів, новою угодою, що передбачає пошук двох мішеней за вибором Incyte. Для створення нових препаратів буде використовуватися унікальна платформа Genesis Therapeutics під назвою Genesis Exploration of Molecular Space (GEMS). Це свого роду штучний інтелект, «заточений» на відкриття та оптимізацію низькомолекулярних сполук з максимальним терапевтичним потенціалом.

Novartis та Isomorphic Labs. Авторитетний швейцарський фармвиробник теж піддався тренду й уклав на початку поточного року угоду з Isomorphic Labs – компанією, афілійованою з Google DeepMind, отримавши таким чином доступ до нейромережі для моделювання структури і дизайну білків AlphaFold. Примітно, що в цей же стартап значні кошти інвестувала Eli Lilly.

AstraZeneca та BenevolentAI. Прагнучи зупинити важкі захворювання на будь-якій стадії, навіть термінальній, британсько-шведська фармацевтична компанія уклала чимало угод з фахівцями в галузі розробки ШІ та машинного навчання. Один з її найперспективніших партнерів, британська BenevolentAI, що створила унікальну платформу для аналізу біомедичних даних, може отримати $600 млн, включаючи авансовий платіж у $80 млн за розробку низькомолекулярних сполук для потенційного застосування в ревматології.

Bristol Myers Squibb та Insitro. Обидві американські компанії мали доволі довгу історію співпраці в галузі онкології та лікування нейродегенеративних захворювань, яку вони вирішили поглибити у липні 2024 року новою угодою, сфокусованій на розробці інноваційних ліків проти бічного аміотрофічного склерозу (БАС). Insitro використовує для ідентифікації нових терапевтичних мішеней запатентовану платформу для аналізу генетичних і клінічних даних.

Перспективи впровадження штучного інтелекту: амбітні плани на майбутнє

Обговорюючи найбільш трансформуюче застосування штучного інтелекту в розробці ліків, вчені виділяють особливо амбітну мету: розробку моделей штучного інтелекту, які можуть імітувати фармакокінетику і фармакодинаміку в організмі людини з використанням тільки попередніх лабораторних даних. Цей прорив може докорінно змінити методи розробки і перевірки нових лікарських засобів, адже для розуміння цих аспектів сьогодні від виробників вимагають проводити у кілька етапів масштабні та дорогі клінічні дослідження, які залишаються одним з найбільших вузьких місць в розробці ліків — як з точки зору часу, так і витрат.

Надійне прогнозування фармакокінетики та фармакодинаміки експериментальних ліків за допомогою штучного інтелекту було б революційним в декількох аспектах. По-перше, це різко скоротило б потребу в тестуванні на тваринах, вирішивши як етичні, так і модельні проблеми. По-друге, це дозволило б дослідникам виявляти потенційні проблеми з безпекою набагато раніше в процесі розробки, перш ніж вкладати кошти в дорогі клінічні дослідження. По-третє, це дозволило б спонсорам більш ефективно планувати клінічні дослідження та точніше обирати ефективні діапазони доз – і фармкомпанії отримали б змогу зосередити свої ресурси на кандидатах з найбільшою ймовірністю успіху.

Однак розробка таких складних моделей повʼязана з величезними технічними проблемами. Вони повинні враховувати неймовірно складну біологію людини, включаючи відмінності в генетиці, метаболізмі, а також численні фактори навколишнього середовища. Крім того, ШІ-моделі також повинні демонструвати надійну прогностичну здатність для різних класів препаратів і терапевтичних галузей.