Добавить в корзинуПозвонить
Найти в Дзене
Техносуверен

Искусственный интеллект меняет сроки и качество разработки лекарств в России

Создание нового лекарственного средства традиционно занимает более десяти лет, однако внедрение современных технологий позволяет сократить этот срок примерно на треть, снизить издержки и повысить шансы на успешное завершение всех этапов разработки. Об этом рассказал генеральный директор ООО «Герофарм» Пётр Родионов, подробно описав роль искусственного интеллекта (ИИ) в процессе создания препаратов, от ранних исследований до клинических испытаний, а также значение партнерства с ведущими академическими институтами. По словам Петра Родионова, ИИ активно используется на всех этапах разработки лекарственного средства. На ранней стадии, в доклинических исследованиях in silico, работает комплекс алгоритмов: первый генерирует миллионы потенциальных молекул, от одного до десяти миллионов, а второй анализирует и отбирает наиболее перспективные кандидаты. В итоге лабораторные специалисты синтезируют 40–50 выбранных соединений для проведения in vitro тестов, позволяющих оценить их свойства на клет
   личный архив П.П. Родионова
личный архив П.П. Родионова

Создание нового лекарственного средства традиционно занимает более десяти лет, однако внедрение современных технологий позволяет сократить этот срок примерно на треть, снизить издержки и повысить шансы на успешное завершение всех этапов разработки. Об этом рассказал генеральный директор ООО «Герофарм» Пётр Родионов, подробно описав роль искусственного интеллекта (ИИ) в процессе создания препаратов, от ранних исследований до клинических испытаний, а также значение партнерства с ведущими академическими институтами.

По словам Петра Родионова, ИИ активно используется на всех этапах разработки лекарственного средства. На ранней стадии, в доклинических исследованиях in silico, работает комплекс алгоритмов: первый генерирует миллионы потенциальных молекул, от одного до десяти миллионов, а второй анализирует и отбирает наиболее перспективные кандидаты. В итоге лабораторные специалисты синтезируют 40–50 выбранных соединений для проведения in vitro тестов, позволяющих оценить их свойства на клеточном уровне.

Далее в фармацевтической разработке применяются методы машинного обучения и математического моделирования, которые оптимизируют технологические параметры и способствуют масштабированию производства. Особое значение в клинических испытаниях имеет использование ИИ для подбора оптимального количества пациентов, дозировки и схемы введения препарата. Это позволяет рассчитать необходимое время для подтверждения эффективности и безопасности нового лекарства. Например, в одном из проведённых исследований удалось сократить продолжительность лечения с 50 до 24 недель.

Совокупное применение искусственного интеллекта на всех этапах разработки даёт возможность сократить общий цикл создания лекарства с традиционных десяти до семи лет. При этом фундаментальная наука остаётся ключевым элементом инновационного процесса. Она отвечает за изучение механизмов заболеваний, идентификацию и проверку новых биологических мишеней для лекарств. Из-за высокой капиталоёмкости и длительности исследований государство традиционно финансирует фундаментальные работы, которые затем становятся основой для коммерческих разработок фармацевтических компаний.

ООО «Герофарм» активно сотрудничает с рядом ведущих научных учреждений, среди которых Дальневосточный федеральный университет, Московский физико-технический институт и Национальный исследовательский университет ИТМО. В рамках партнерства эксперты компании проводят оценку научных мишеней и готовых препаратов, анализируют перспективы их разработки и рыночной востребованности. При наличии заинтересованности разработки переходят на стадию реализации уже в рамках компании.

Доступ к уникальному оборудованию академических институтов является ещё одним важным аспектом сотрудничества. Оно позволяет осуществлять как отдельные направления научных исследований, так и полный комплекс фармацевтической разработки, что

расширяет возможности для создания новых эффективных лекарственных средств.

Внедрение искусственного интеллекта и тесное взаимодействие с академической средой создают условия для ускоренного и более эффективного создания лекарств, что актуально в условиях современной фармацевтической индустрии.

Читайте материал целиком здесь.