Искусственный интеллект в фарме: революция или «мыльный пузырь»?
Искусственный интеллект (ИИ) сегодня активно применяется в разных отраслях экономики, трансформируя и повышая эффективность процессов. Медицина и фармацевтика не стали исключениями, где технологии ИИ внедряются в рутинную практику.
Разработка новых лекарственных препаратов – это длительный и дорогостоящий процесс, предполагается, что ИИ за счет оптимизации обработки большого количества данных, выявления скрытых закономерностей и т.п., позволил бы значительно снизить затраты и сроки на создание новых лекарственных препаратов.
17-18 апреля 2024 года в кластере «Ломоносов» состоялась конференция Data fusion по анализу данных и технологиям искусственного интеллекта «Эпоха больших данных». В рамках конференции на сессии «ML+ наука: фарма» эксперты обсудили применение ИИ и машинного обучения в области разработки лекарств. Модератором сессии выступил председатель совета директоров ГК «ХимРар» Андрей Александрович Иващенко.
Открывая сессию, Андрей Александрович отметил важность присутствия технологий искусственного интеллекта и машинного обучения в фармацевтической отрасли и попросил спикеров рассказать о реальных кейсах, где уже успешно используются данные технологии, а также где ожидаются прорывы в перспективе 5-10 лет: «Нам всем, в первую очередь разработчикам лекарств и инвесторам, важно разобраться, в каких областях есть эффективность применения технологий искусственного интеллекта, а где — «мыльный пузырь», чтобы не оказаться в ситуации, как это было, например, в биотехе в конце 1990-х, когда появились первые успехи в расшифровке генома человека. Тогда казалось, что этот прорыв даст полное понимание и о болезнях, и как следствие об их лечении. И, в проекты, связанные с расшифровкой генома, было вложено большое количество инвестиций. На этой волне образовался огромный венчурный пузырь, а в результате 90% компаний обанкротилось, но зато остальные 10% — внедрили новые технологии как инструменты в разработку новых препаратов, благодаря чему у нас появилось много эффективных лекарств и вакцин».
О применении сегодня machine learning и artificial intelligence в разработке лекарств, в частности в прогнозировании свойств низкомолекулярных соединений — кандидатов на роль лекарственного препарата, рассказал руководитель направления разработки инновационных лекарств ООО «НИИ ХимРар», профессор МФТИ, д.х.н. Константин Валерьевич Балакин.
По словам Константина Валерьевича, основные стратегии разработки лекарств, которые применяются в ГК «ХимРар», как и во всем мире – это de novo дизайн, в основе которого лежит моделирование молекулы «с нуля»; скрининг библиотек соединений — биологическое in vitro тестирование больших библиотек разнообразных соединений в специфических биологических тестах; а также дизайн молекулы на основе аналога, в которой используется принцип модификации уже известных ранее молекул. Первые две технологии являются инновационными, высокотехнологичными и ресурсозатратными стратегиями, приводящими к новым лекарственным хемотипам. На их долю приходится 10% регистрируемых в мире инновационных лекарственных препаратов.
Третья стратегия (дизайн на основе аналога) является самой продуктивной рациональной индустриальной стратегией, эта технология дает 90% всех лекарств. Такую стратегию ГК «ХимРар» реализовывает на базе российских университетов: важно, чтобы образование и проектная часть шли одновременно. Методы ML/AI являются интегральным компонентом этой технологии. Константин Валерьевич рассказал также о блоках разработки лекарственных препаратов, в которых могут применяться методы ML/AI — на каждом этапе от отбора перспективных прототипов до анализа патентоспособности, технологии ML/AI способны существенно оптимизировать процесс. Ключевые группы задач, по мнению Константина Валерьевича, относятся к области хемоинформатики и моделирования зависимостей «структура-свойство». «Современные методы машинного обучения являются мощным практическим инструментом в технологиях направленного конструирования лекарственных соединений», — подытожил своё выступление Балакин.
В рамках сессии также выступил менеджер по хемоинформатике ГК «ХимРар» Дмитрий Шкиль. Дмитрий рассказал о роли искусственного интеллекта в решении рутинных задач в фармацевтике. В ГК «ХимРар» существует внутренняя специально созданная платформа для поиска лекарств основанная на искусственном интеллекте, которая позволяет решать множество задач таких как: поиск биомишени и валидация, идентификация хит-соединений, оптимизация лид-соединений, предклинические испытания, клинические испытания. На данный момент ГК «ХимРар» разрабатывает систему принятия решений на основе LLM с возможностью взаимодействия с «экспертами в подобласти» LLM (например, ADME, медицина, биология заболеваний).
«Мы стремимся оценивать данные используя конкретные вопросы и цели в четко определенном научном контексте, используя повторяющиеся подсказки и антиподсказки. Единая LLM система будет полагаться на итеративную экспериментальную проверку данных in silico и запроса пользователей вклада, система будет совместно развиваться, оценивать и подтверждать ответы, а также приобретать научные знания для более быстрого достижения целей. Одна LLM может управлять будущим открытия лекарств», — поделился своим мнением о перспективах развития системы принятия решений на основе искусственного интеллекта Дмитрий Шкиль.
В завершении сессии Андрей Александрович Иващенко пожелал всем участникам успехов в реализации проектов на волне интереса к области искусственного интеллекта.
Видеозапись сессии ML + наука: фарма» доступна на сайте Data Fusion 2024
27.04.2024