Фармацевтика 2.0: когда алгоритмы заменяют пробирки
К 2030 году на фармацевтическом рынке могут появиться первые препараты, полностью созданные искусственным интеллектом. Компании вроде Insilico Medicine и Takeda Pharmaceutical уже демонстрируют, как нейросети ускоряют разработку лекарств. Японская Takeda, например, проводит финальные испытания препарата от псориаза, который ИИ помог выбрать из миллионов молекул за рекордные сроки. А Insilico Medicine готовится к клиническим тестам своего препарата против фиброза, созданного алгоритмами.
От данных до таблетки
«Раньше на поиск одной перспективной молекулы уходили годы. Сейчас мы делаем это за недели», — говорит Алекс Жаворонков, CEO Insilico Medicine. Его компания использует платформу, объединяющую поиск мишеней в организме, генерацию молекул и прогноз результатов клинических испытаний. Препарат для лечения идиопатического легочного фиброза был разработан алгоритмами в несколько раз быстрее традиционных методов.
Takeda, в свою очередь, инвестировала в препарат, найденный с помощью ИИ. Алгоритмы проанализировали тысячи соединений, чтобы обнаружить белок, связанный с псориазом. «ИИ не просто ускоряет процесс. Он находит решения, которые люди могли упустить», — отмечает представитель компании.
Но скептики напоминают: даже продвинутые алгоритмы сталкиваются с трудностями на финальных этапах. «ИИ генерирует молекулы, но большинство проваливаются на тестах на токсичность», — предупреждают эксперты.
Почему это важно
Разработка традиционных препаратов требует огромных ресурсов, но подход с ИИ сокращает затраты в разы. Клинические испытания новых лекарств стремятся учитывать разнообразие пациентов, включая людей с разным типом кожи и из удаленных регионов. Прогнозы структуры белков значительно ускоряют исследования, особенно для редких заболеваний. При этом компании строго контролируют этические аспекты, чтобы алгоритмы создавали только безопасные соединения.
Что ждет медицину?
К 2030 году значительная часть доклинических исследований будет вестись с помощью ИИ. Однако главный вызов — регуляция. Успехи фармкомпаний доказывают: алгоритмы становятся незаменимым инструментом для ученых. Как отметил один из нобелевских лауреатов: «Это эволюция, которая спасет миллионы жизней».
