Найти тему

Как ИИ помогает разрабатывать лекарства и персонализировано подбирать терапию

Нам попалась любопытная статья из журнала MIT Technology Review, автор которой рассуждает о применении ИИ в фармацевтике. Если коротко – автоматизация и алгоритмы машинного обучения способны ускорить и удешевить создание препаратов, а также помочь в подборе лекарственной терапии конкретному пациенту.

Сразу оговоримся, что для открытия новых фармсубстанциий и лекарств с помощью ИИ еще ооочень далеко. Пока что точно определить, какая молекула лекарства может пройти через кишечник или не расщепиться печенью, ИИ не способен. Однако количество инвестиций, вкладываемых в эту сферу, и всеобщий интерес к искусственному интеллекту позволяют предположить, что и такое возможно в будущем.

Сейчас, напомним, основные этапы разработки препарата с нуля можно представить в виде четырех пунктов:

  • выбор мишени в организме, с которой будет взаимодействовать лекарство (допустим, это может быть белок);
  • конструирование молекулы, которая будет способна влиять на мишень (например, изменять ее работу или полностью ее “отключать”);
  • создание этой молекулы в лаборатории и тестирование в ее условиях (делает ли она то, для чего разработана – и ничего больше);
  • тестирование лекарства на людях, чтобы убедиться, что оно эффективно и безопасно.

На разработку нового препарата по такой схеме чаще всего уходит более 10 лет (и миллиарды долларов).

Чем же может помочь искусственный интеллект?
Например, он способен:

  • предсказывать, как потенциальные лекарства поведут себя в организме;
  • “отбрасывать” на этапе анализа нерабочие соединения молекул без необходимости разрабатывать их и тестировать.

В упоминаемой выше статье приведен еще один интересный пример, как ИИ может пригодиться в процессе лечения.

У 82-летнего пациента с онкологией взяли образцы ткани, которые разделили на сотни частей – на нормальные и раковые клетки, – и все их подвергли воздействию различных комбинаций и “коктейлей” из лекарств. За процессом наблюдали, используя роботизированную автоматизацию и компьютерное зрение. В итоге удалось определить, какие лекарства бесполезны для данного пациента, какие эффективны, но слишком сильны, и убивали здоровые клетки тоже. В результате система подобрала препарат, считавшийся ранее неэффективным для того типа рака, который у пациента, однако он подошел, и пациент выздоровел.

Это ли не сказочное будущее?.



Подписывайтесь на наш Telegram-канал о цифровом здравоохранении "Записки Галена" и узнавайте первыми о ключевых разработках и достижениях медицины.