Благодаря искусственному интеллекту медицина в ближайшее время может перейти на качественно новый уровень
Современные компьютерные технологии с каждым годом все больше проникают в сферу медицины. По мнению экспертов, это приведет к тому, что уже в ближайшее десятилетие нас ждет серьезный скачок в развитии медицинских технологий. Особенно важную роль в этом играет развитие искусственного интеллекта. В качестве одной из самых перспективных отраслей, где возможности ИИ будут наиболее востребованы, называют фармакологию. Более того, некоторые фармакологические компании уже сейчас используют машинное обучение и нейросети для разработки лекарственных препаратов. Одним из наиболее ярких примеров использования возможностей искусственного интеллекта в фармакологии является разработка вакцин против COVID-19, которая заняла всего несколько месяцев вместо нескольких лет.
Как нейросети помогут фармацевтам создавать лекарства
В настоящее время создание нового лекарственного препарата занимает около десяти-пятнадцати лет. При этом большую часть времени занимает тестирование медикаментов. Каждый новый препарат необходимо вначале протестировать на клеточных культурах. Часто тестированию подвергаются десятки или даже сотни химических соединений. Затем препарат длительное время проверяется на живых организмах.
Но тестирование — это не только долгая, но и крайне дорогостоящая процедура. Затраты составляют от 1 до 2,5 миллиардов долларов. При этом, согласно статистике, из всех веществ, которые участвующих в доклинических разработках, только 2% проходят тестирование и получают разрешение на запуск производства.
Клинические исследования препаратов отнимают длятся многие годы и отнимают миллиарды долларов США
Остальные оказываются недостаточно эффективными либо не могут пройти тестирование из-за сильных побочных эффектов. Как правило, их разработка прекращается или начинается с самого начала. Машинное же обучение позволит заранее выяснить насколько препарат будет эффективным и безопасным.
Это позволит не только сэкономить миллиарды долларов, но и сократится время на разработку лекарственных средств как минимум в два раза. При этом вероятность успешного прохождения тестирования препаратов, по оценкам экспертов, повысится до 80%.
Искусственный интеллект работает над созданием препаратов уже сейчас
В настоящее время существует уже порядка 30 крупных фармакологических проектов, в которых задействован ИИ. Самый же известный проект, как мы сказали выше — разработка вакцин от коронавируса. Обычно этот процесс длится не менее трех лет, однако современные технологии позволили сократить срок до нескольких месяцев.
Быстро создать вакцины от коронавируса удалось благодаря ИИ
По сути, мы стали свидетелями того, как самообучающиеся сети совершили очередную революцию в науке, решая одни из самых сложных ее проблем. К таким проблемам относится предсказание структуры неизвестных ранее новых белков. Именно эта помощь ИИ сыграла ключевую роль в быстрой разработке вакцин.
В данном случае мы говорим об использовании мРНК, которая обеспечивает иммунную систему способностью бороться с вирусом SARS-CoV-2, не затрагивая при этом ДНК человека. То есть данные о структуре белка важны как для изучения новых вирусов и их схемы поведения, так и разработки эффективных вакцин.
Экспериментальное же моделирование структуры белка является крайне долгим и очень трудоемким процессом. Как правило, оно требует многие месяцы кропотливой работы и серьезные ресурсы. Поэтому, можно сказать, нам повезло, что COVID-19 появился в эпоху развития ИИ, иначе вакцин нам пришлось бы ждать долго.
ИИ помогает ученым создавать препарат, замедляющий старение на клеточном уровне
Нейросети создадут “Эликсир молодости”?
Большинство фармакологических компаний в настоящее время используют возможности ИИ только в качестве вспомогательного инструмента для синтеза лекарств. Но, как мы сказали выше, потенциал у этих технологий гораздо выше, и некоторые отдельные компании пошли дальше в их освоении. Например, ирландская биотехнологическая компания Nuritas использует возможности ИИ для поиска активных органических соединений. Последние могут быть эффективны при лечении или профилактики различных заболеваний.
По словам самих специалистов, анализа химических соединений при помощи ИИ осуществляется в 600 раз точнее и в 10 раз быстрее по сравнению с классическими методами. Но, разумеется, полностью полагаться на искусственный интеллект еще нельзя. Когда он предлагает то или иное соединение его изучением начинают заниматься биохимики.
Тем не менее на счету Nuritas уже 65 патентов в медицинской отрасли. В настоящее время сотрудники компании работают над созданием препаратов для восстановления мышц, нормализации метаболизма и даже замедления старения на клеточном уровне.
Ученые используют ИИ для создания препаратов от редких заболеваний
ИИ поможет создать лекарства от редких заболеваний
ИИ также может помочь решить проблему медикаментов от редких заболеваний. Фармакологические компании неохотно инвестируют средства в поиск препаратов от таких болезней, что и не удивительно. Решением этой проблемы занялась британская биотехнологическая компания Healx.
При помощи нейросетей сотрудники Healx работают над созданием базы редких болезней, которая включает в себя данные из научных материалов, баз данных пациентов, а также исследований препаратов. Эта база уже помогла создать препарат от синдрома Мартина-Белл. Причем на его разработку команда потратила всего 18 месяцев.
Не забудьте подписаться на ЯНДЕКС.ДЗЕН КАНАЛ, где мы подготовили для вас поистине захватывающие и увлекательные материалы.
По словам экспертов ИИ также может найти применение в практической медицине. К примеру, уже сейчас ученые используют его для индивидуального расчета дозировки токсичных препаратов. Кроме того технологии машинного обучения могут подбирать комбинации препаратов для более эффективного лечения. Кроме того, как мы рассказывали ранее, ИИ может быть использован в области диагностирования заболеваний.
Учитывая все вышесказанное, прорыв в медицине, предсказанный многими экспертами, является лишь делом времени. Причем ИИ вселяет надежду на то, что улучшится не только ее качество, но и доступность.
