Как ИИ переосмысливает процесс разработки лекарств

Большинство лекарств не доходят до рынка не из-за неправильной структуры молекул, а из-за непонимания биологических процессов. Адам Льюис (Adam Lewis) из SandboxAQ утверждает, что модели искусственного интеллекта (physics-driven AI models), основанные на физических принципах, могут помочь преодолеть этот барьер.

Разработка лекарств — один из величайших парадоксов современной науки: поразительно сложный, невероятно медленный и дорогостоящий процесс. Даже когда в лаборатории всё кажется правильным, большинство кандидатов в лекарства всё равно терпят неудачу в клинических испытаниях. Эта длинная цепочка неопределенности формирует всю отрасль, определяя, что финансируется, а что игнорируется, из-за чего многие болезни до сих пор остаются неизлечимыми.

Несколько недель назад на конференции Techonomy 25 я встретился с Адамом Льюисом, руководителем отдела инноваций в SandboxAQ, для беседы, которую ждал весь сезон. Работа Адама начинается с простой предпосылки: возможно, мы сможем достаточно хорошо понять лежащие в основе системы, чтобы перестать делать так много неудачных ставок.

Искусственный интеллект другого типа

Первое, что Адам хотел прояснить, это то, чем SandboxAQ не занимается. Они не создают большие языковые модели и не ожидают, что те внезапно поймут биохимию. «Есть мир мыслей и символов, — сказал он, — а есть мир вещей — вещей, о которые можно споткнуться». Разработка лекарств происходит во втором мире. Молекулы подчиняются законам физики, а не вероятностям.

SandboxAQ называет свой подход большими количественными моделями (LQM). От них не требуется создавать текст или изображения. Их задача — представлять атомы, белки и ткани с достаточной числовой точностью, чтобы можно было начать предсказывать, что произойдет, еще до проведения эксперимента. Другими словами, модель не угадывает — она моделирует. Это различие звучит академично, но на практике полностью меняет весь рабочий процесс. Сегодня биология и химия работают как отдельные дисциплины: биологи выбирают цель, химики разрабатывают молекулы для ее воздействия, а спустя годы клинические группы определяют, имела ли первоначальная гипотеза какую-либо связь с реальностью. Адам пытается свести это к одному итеративному циклу.

«Если я возьму молекулу и клетку и соединю их в лаборатории, я их уже израсходовал», — сказал он. «Но если я представлю их в виде информации, я смогу сделать все сразу». Вычисления не заменяют эксперимент; они умножают его, позволяя биологии взаимодействовать с химией и наоборот в цикле обратной связи, который физический мир не может обеспечить.

На протяжении десятилетий отрасль была убеждена, что существенная неэффективность заключается в химии — в поиске молекулы с нужными свойствами. Адам с этим не согласен. На самом деле мы неплохо умеем заставлять молекулы делать то, что мы от них требуем. Более глубокая проблема заключается в том, что мы часто требуем не того.

Программы разработки лекарств часто терпят неудачу не потому, что молекула несовершенна, а потому, что лежащее в основе биологическое предположение было неполным или неверным. Когда разработка лекарства терпит неудачу на поздних стадиях, это обычно происходит потому, что заболевание оказывается сложнее, чем предполагалось, механизм действия не подтверждается в реальных группах пациентов, или вмешательство затрагивает не тот узел в более крупной сети.

Адам видит возможности в этих ранних, неясных вопросах — той части разработки лекарств, где интуиция, опыт и неполные данные часто определяют решения, оцениваемые в миллиарды долларов. Если моделирование может пролить свет на то, какие мишени являются правдоподобными и как они взаимосвязаны, то все последующие этапы становятся более согласованными. Вы избегаете тупиков, прежде чем вкладывать в них десятилетие.

SandboxAQ не стремится стать фармацевтической компанией. Вместо этого она внедряет свои технологии в существующие процессы посредством партнерств. Sanofi использует свои модели для выявления биомаркеров и лучшего понимания механизмов действия лекарств, уже находящихся в разработке. Фонд Mumtalakat из Бахрейна сформировал сотрудничество для ускорения лечения таких заболеваний, как диабет и наследственные заболевания — проблем, которые являются острыми в регионе и экономически неотложными.

SandboxAQ — это не только скорость. Речь идёт о том, чтобы дать отрасли возможность задавать более качественные вопросы на ранних этапах, вселяя уверенность в подход, а не просто в потенциал улучшения процесса разработки лекарств. Это тонкое изменение имеет реальные последствия. Многие из самых разрушительных заболеваний — нейродегенеративные расстройства, болезни сердца, трудноизлечимые виды рака — не зависят от одной мишени. Они включают в себя сети взаимодействий между различными путями и тканями. Количественное моделирование этих сетей, а не моделирование каждой молекулы по отдельности, может, наконец, вывести нас из мышления, ориентированного на одну мишень, которое ограничивало традиционные методы лечения рака.

В этой области наблюдается явный прогресс. Десятки компаний сейчас позиционируют себя как фирмы, занимающиеся разработкой лекарств с использованием ИИ. Примерно 30 молекул, созданных или управляемых ИИ, уже прошли клинические испытания. Несколько ранних программ прошли первую фазу, и тематические исследования показывают более высокие, чем ожидалось, показатели успеха на этом самом раннем этапе оценки безопасности.

Об авторе – Dan Costa

Дэн Коста (Dan Costa) — главный контент-директор Worth Media. С 2011 по 2021 год он занимал должность главного редактора PCMag.com и старшего вице-президента по контенту в Ziff Davis. За это время он руководил редакционной деятельностью PCMag.com, AskMen.com, ExtremeTech.com и Geek.com. За время его работы аудитория PCMag выросла более чем в 3 раза, а доходы — более чем в 5 раз.

Он выступал с лекциями о технологиях и инновациях по всему миру и с 2015 года является культурным и научным атташе Государственного департамента США. В рамках этих назначений он читал лекции профессиональной и академической аудитории в Гонконге, Омане, Уругвае, Португалии и других странах.

Источник: https://worth.com/

Источник: https://www.sandboxaq.com/

12.12.2025