Politico: Изкуственият интелект е на път да преобрази фармацевтичната индустрия

С ледващият фармацевтичен хит може да бъде изобретен с помощта на изкуствен интелект (AI).

От години се влагат милиарди долари за въвеждане на изкуствен интелект в процеса на разработване на лекарства. Най-накрая изглежда, че средствата се отплащат.

Лекарства, разработени от изкуствен интелект за заболявания, включително рак на лимфната система, възпалителни заболявания и болест на двигателния неврон, достигат до изпитания върху хора. За много от тях е само въпрос на време да се появят на рафта в аптеката.

Ако успее, AI не обещава нищо по-малко от революция за фармацевтичната индустрия: AI би могъл драстично да съкрати времето, необходимо за разработване на ново лекарство, както и да помогне за идентифицирането на нови лекарствени молекули, които досега са убягвали на учените. Производителите на лекарства ще приберат милиарди, но това ще означава също, че пациентите ще имат достъп до повече нови, иновативни лекарства с невиждани досега темпове, пише Politico в анализ.

Но годините на чакане на резултат накараха някои хора да бъдат скептично настроени към това, че изкуственият интелект действително ще даде резултат. Въпреки че инвеститорите се насочиха към тази област, несъмнено подтикнати от обещанията за потенциална възможност от 50 млрд. долара, това няма да продължи, ако разработените от AI лекарства не излязат на пазара.

И все още има едно значително препятствие, което трябва да се преодолее: Наличието на данни.

Artificial Intelligence in Agriculture

— KeAi Publishing (@KeAiPublishing) October 10, 2022

Индустрия на ръба на пропастта

Предпоставката за използване на AI в откриването и разработването на лекарства е доста проста: Използването на алгоритми за претърсване на огромни масиви от данни - включително структури на химични съединения, изследвания върху животни и информация от пациенти - за да се определи към какво трябва да се насочи бъдещото лекарство в човешкото тяло; коя молекула би била най-подходяща за това; и най-примамливото - как да се създадат изцяло нови молекули.

"Абсолютно вярвам, че в бъдеще всички лекарства ще бъдат проектирани по този начин, защото вярвам, че това е много по-ефективен начин за проектиране на молекули", казва Андрю Хопкинс, основател на Exscientia, която е една от първите компании, навлезли в пространството през 2012 г. Въпросът е колко бързо индустрията ще възприеме това, казва той.

Но с оглед на провалите, които са от голямо значение, като например почти пълния крах на Sensyne Health и Watson на IBM, който не оправда големите си амбиции, съществува усещането, че изкуственият интелект може да не отговори на очакванията, когато става въпрос за разработване на нови лекарства.

Понастоящем всички погледи са насочени към това дали лекарствата, разработени от AI, ще бъдат безопасни за хората, дали ще имат желания ефект върху заболяването и дали ще могат да отговорят на строгите регулаторни стандарти, за да бъдат действително одобрени за употреба от хора.

"През следващите няколко години трябва да видим и клиничен успех на проектите, разработени с помощта на AI, в противен случай ще има проблем с превода на методите към ефикасността и безопасността", казва Андреас Бендер, професор по молекулярна информатика в университета в Кеймбридж и съосновател на компаниите за откриване на лекарства с помощта на AI Healx и Pharmenable.

Джим Уедъръл, вицепрезидент на AstraZeneca по наука за данните, изкуствен интелект и научноизследователска и развойна дейност, казва, че предизвикателството през следващите няколко години е да се справим. Ако пациентите действително ще се възползват от лекарствата, разработени от AI, те трябва да ги получат - което означава, че лекарствата ще трябва да преминат през същите регулаторни обръчи като традиционните лекарства.

В момента се тестват множество лекарства, разработени от изкуствен интелект, върху хора и скоро може да настъпи моментът на истината.

Компанията Exscientia първа започна работа през 2020 г. с лекарство, което се надяваше да лекува обсесивно-компулсивно разстройство. Въпреки че това проучване беше прекратено, след като не успя да постигне очакваните критерии, компанията вече има лекарство за рак и такова за възпалителни заболявания в клинични изпитвания.

И това не е единственото

Schrödinger има потенциално лекарство за лимфом в клинични изпитвания, Insilico има лекарство за лечение на идиопатична белодробна фиброза, което се очаква да влезе във фаза 2 на изпитванията тази година, а Verge Genomics изпробва нов терапевтичен продукт за амиотрофична латерална склероза (ALS).

В някои случаи, като например при лекарството за ALS на Verge, самият процес на разработване на лекарства е преобърнат наопаки. Традиционно лекарствата се изпитват върху животни, преди да се пристъпи към разработване на лекарства за хора. Вместо това платформата на Verge използва човешки данни и човешки модели във фазата на откриване и разработване - процес, който според тях дава по-проницателни резултати от животинските модели.

Но не е сигурно, че първото одобрение на лекарство с изкуствен интелект ще отвори прословутите порти.

В различните области на заболяванията има различни цели, различна химия, което означава, че нещата изглеждат "напълно различно", казва Бендер. Ако има успех с едно лекарство, "вероятно ще има публичен шум [и] повече пари, които ще влязат в тази област, но това не означава, че всички бъдещи проекти е по-вероятно да бъдат успешни", каза той.

Това, което е необходимо, е по-добро разбиране на това кои данни са прогнозни и значими в контекста на кое заболяване, за да се знае кой инструмент ще бъде полезен, в коя ситуация, каза Бендер.

Критична съставка

За да може дадено лекарство да стигне до клинични изпитвания, системите с изкуствен интелект трябва да могат да го проектират. За да направят това, те се нуждаят от достъп до огромни количества данни. Това включва всичко - от данни за химическия състав на различни молекули до научни статии и данни за пациенти. Без достъп до качествени и обширни данни системите за изкуствен интелект няма да предоставят най-точните резултати.

За по-малка компания като италианската биотехнологична компания Dompé това може да се окаже сериозна пречка.

"Новата празнина за мен и визията в момента е генерирането на висококачествени данни в количество, което отключва истинския потенциал на изкуствения интелект за задълбочено обучение. Тези техники наистина изискват огромно количество валидирани данни", казва Андреа Бекари, който ръководи платформата за откриване на лекарства на Dompé.

Компания като Dompé няма да може да работи в мащабите на голяма американска фармацевтична компания, но ако има централен архив, Бекари смята, че това би могло да промени ситуацията в Европа - нещо подобно на Европейското пространство за здравни данни (EHDS), което в момента се договаря от Парламента и Съвета.

Предложението за EHDS има за цел да улесни значително достъпа до данни за научни изследвания чрез въвеждането на система, чрез която изследователите могат да поискат определени набори от данни чрез разрешение. Това могат да бъдат данни, съхранявани от публичен орган или дори от фармацевтична компания, което ще спомогне за изравняване на условията на конкуренция.

EHDS обещава да спомогне за създаването на стандарти, да подобри оперативната съвместимост и да позволи достъп до безкрайни набори от данни. Уедъръл от AstraZeneca признава, че възможността е "огромна", но казва, че ключът е да се направи това без "прекомерна бюрокрация".

Въпреки че AI обещава да революционизира индустрията, работещите по него от десетилетия не го виждат като алгоритъм, който върши цялата работа. По-скоро става въпрос за " AI с участието на човека", казва Уедъръл. Да, това е нов начин на работа, но той просто включва още няколко експерти в стаята.

Няма връщане назад

Тези експерти все по-често се използват от Big Pharma. Индустрията се застрахова, за да гарантира, че няма да остане след биотехнологичните стартъпи, които заливат пространството. Консултантската компания McKinsey изчислява, че има близо 270 компании, които работят в областта на откриването на лекарства, базирани на изкуствен интелект. Повечето от тях са в САЩ, но в Западна Европа и Югоизточна Азия се появяват центрове.

През 2022 г. Pfizer разшири сътрудничеството си с израелска компания за AI; AstraZeneca разшири сътрудничеството си с Benevolent AI; а Sanofi обяви нова работа с Exscientia, както и сделка с Insilico Medicine.

В допълнение към партньорства като това с BenevolentAI, британско-шведският производител на лекарства AstraZeneca разполага със собствен екип от експерти, които прилагат широко AI в процеса на откриване на лекарства.

Инструментите на изкуствения интелект се прилагат в около 70% от проектите на компанията за откриване на лекарства, насочени към малки молекули - традиционни лекарства, направени от химични съединения, казва Ола Енгквист, заместник-директор, откривателски науки и научноизследователска дейност в AstraZeneca. Те започват да я използват и извън малките молекули, в по-сложни проекти, като например проектиране на антитела.

Вече са постигнати успехи в няколко проекта, казва Енгквист. Макар че изкуственият интелект все още не е създал ново лекарство от начало до край, "може би вървим към това", каза той.

Уедъръл смята, че AI "е бъдещето на разработването на лекарства".

"Извървяхме пътя от "какво е това?" до "защо някога сме го правили по друг начин?", каза той.