Следващото хитово лекарство може да бъде изобретено от изкуствен интелект.
В продължение на години милиарди долари са влагани във въвеждането на изкуствен интелект в процеса на разработване на лекарства. Изглежда, че парите може и да се изплатят, пише Politico.
Лекарствата, разработени от изкуствен интелект за различни заболявания и състояния, вкл. лимфни ракови заболявания, възпалителни заболявания и заболявания на моторните неврони, достигат етап на изпитвания при хора. За мнозина е само въпрос на време да стигнат на рафта в аптеката.
Ако това успее, изкуственият интелект обещава нищо по-малко от революция за фармацевтичната индустрия: технологията може драматично да намали времето, необходимо за разработване на ново лекарство, както и да помогне за идентифицирането на нови лекарствени молекули, които досега са убягвали на учените.
Производителите на лекарства биха спечелили милиарди от това, но това също би означавало, че пациентите могат да имат достъп до повече нови, иновативни лекарства с темпове, невиждани досега.
Годините на чакане за резултат предизвикват скептицизъм у някои хора, че изкуственият интелект наистина ще го постигне. Инвеститорите са много, несъмнено подтикнати от потенциалната възможност, но това няма да продължи, ако медикаменти, разработени от изкуствен интелект, не излязат на пазара.
И все още има едно значително препятствие за преодоляване: наличието на данни.
Предпоставката за използване на AI в откриването и разработването на лекарства е доста ясна: използват се алгоритми за преглеждане на огромни масиви от данни, включително структури на химични съединения, изследвания върху животни и информация от пациенти. Това помага да се идентифицира към какво трябва да се насочи едно бъдещо лекарство, коя молекула би била най-подходяща и как да се създават изцяло нови молекули.
"Абсолютно вярвам, че всички лекарства ще бъдат проектирани по този начин в бъдеще, защото вярвам, че това е много по-ефективен начин за проектиране на молекули", казва Андрю Хопкинс, основателят на Exscientia, която беше една от първите компании, които навлязоха на този пазар. "Въпросът е колко бързо индустрията ще приеме това", допълва той.
Съществуват и някои големи провели в сектора, като например почти колапса на Sensyne Health и Watson на IBM, който не изпълни амбициите си. Това оставя усещане, че изкуственият интелект може да не отговори на очакванията що се отнася до разработването на нови лекарства.
В момента всички погледи са насочени към това дали лекарствата, създадени с изкуствен интелект, ще бъдат безопасни за хората, ще имат желания ефект върху болестите и ще могат да отговорят на строгите регулаторни стандарти, за да бъдат действително одобрени за употреба от хора.
"През следващите няколко години трябва да видим и клиничен успех на проектите, управлявани от изкуствен интелект, в противен случай ще има проблем с ефикасността и безопасността на методите", казва Андреас Бендер, професор по молекулярна информатика в университета Кеймбридж и съосновател на компаниите за откриване на AI лекарства Healx и Pharmenable.
Exscientia например за първи път излезе на пазара през 2020 г. с лекарство, за което се надяваше, че може да лекува обсесивно-компулсивно разстройство. Докато това проучване беше прекратено, след като не успя да достигне очакваните критерии, компанията вече има лекарство за рак и едно за възпалителни заболявания в клинични изпитвания.
Schrödinger има потенциално лекарство за лимфом в клинични изпитвания, Insilico има лекарство за лечение на идиопатична белодробна фиброза, което се очаква да влезе във фаза 2 на изпитвания тази година, а Verge Genomics изпробва нов терапевтик за амиотрофична латерална склероза (ALS).
В някои случаи, като например с лекарството за ALS на Verge, самият процес на разработване на лекарството е обърнат с главата надолу. Традиционно лекарствата се тестват върху животни, преди да преминат към хора. Вместо това платформата на Verge използва човешки данни и човешки модели във фазата на откриване и разработка, процес, за който компанията вярва, че предоставя по-проницателни констатации от животинските модели.
Изобщо не е сигурно обаче, че одобрение на едно лекарство, разработено от изкуствен интелект, ще доведе до лавина от такива одобрения. В различните области, при различните заболявания има различни цели за постигане, което означава, че нещата са напълно различни за всеки медикамент. Ако има успех с едно лекарство, "вероятно ще има обществен шум [и] повече пари, които се вливат в тази област, но това не означава, че всички бъдещи проекти ще бъдат успешни", според Андреас Бендер.
Това, което е необходимо, е по-добро разбиране на това кои данни са предсказуеми и значими в контекста на коя болест, за да се знае кой инструмент ще бъде полезен и в коя ситуация, казва той.
За да може едно лекарство да стигне до клинични изпитвания, системите с изкуствен интелект трябва да могат да го проектират. За да направят това, те се нуждаят от достъп до огромни количества данни. Това включва всичко - от данни за химичния състав на различни молекули до научни статии и данни за пациенти. Без достъп до качествени и обширни данни AI системите няма да предоставят най-точните резултати.
За по-малка компания това може да се окаже голямо препятствие. Такива компании няма да могат да вършат работа в мащаба на голяма фармацевтична компания. Ако обаче има някакво централно хранилище на данни - нещо като Европейското пространство за здравни данни (EHDS), което в момента се договаря от Европейския парламент и Съвета на ЕС, пазарът ще се завържи и малките компании също могат да работят.
Европейското пространство за здравни данни обещава да помогне за създаването на стандарти, да подобри оперативната съвместимост и да позволи достъп до безкрайни набори от данни.
Докато AI обещава да революционизира индустрията, тези, които работят върху него от десетилетия, не го виждат като алгоритъм, който върши цялата работа. По-скоро става дума за "изкуствен интелект на човек в цикъла". Да, това е нов начин на работа, който включва още няколко експерти в стаята.
Тези експерти все повече се използват от Big Pharma. Индустрията хеджира своите залози, за да гарантира, че няма да бъде оставена след стартъпите в биотехнологиите, които никнат като гъби след дъжд. Консултантската компания McKinsey изчислява, че има близо 270 компании, работещи в сферата на откриването на лекарства, управлявано от AI. Макар че мнозинството са в САЩ, в Западна Европа и Югоизточна Азия също се появяват такива центрове.
През 2022 г. Pfizer разшири сътрудничеството си с израелска компания за изкуствен интелект; AstraZeneca разшири сътрудничеството си с Benevolent AI; Sanofi обяви партньорство с Exscientia, както и сделка с Insilico Medicine. Британско-шведският производител на лекарства AstraZeneca разполага с вътрешен екип от експерти, които прилагат широко изкуствен интелект в процеса на откриване на лекарства.
AI инструментите се прилагат в около 70 процента от проектите на компанията за откриване на лекарства, фокусирани върху малки молекули - традиционни лекарства, направени от химични съединения, казва Ола Енгквист, асоцииран директор по изчислителна химия, научни изследвания и развойна дейност в AstraZeneca. Те също така започват да се използват извън малките молекули, в по-сложни проекти, като дизайн на антитела.
Вече има успехи в няколко проекта, казва Енгквист. Въпреки че AI все още не е създал ново лекарство от началото до края, "може би се насочваме" натам, допълва експертът.
Още за иновациите във фармацевтичния сектор можете да научите на предстоящото събитие Healthcare&Pharmacy Summit. Подробности за събитието можете да видите тук.
