Большая фарма с пониманием относится к потенциалу ИИ, но некоторые беспокоятся, что Терминатор придет

Пол Хадсон, глава Sanofi, хочет продемонстрировать новое приложение французского производителя лекарств для искусственного интеллекта (ИИ), plai.

Он опирается на более чем 1 миллиард точек данных, чтобы предоставить «легкую» информацию, от предупреждений о низких запасах лекарства до вопросов для встречи с рекламным агентством или предложений по созданию центров клинических испытаний, которые могли бы ускорить одобрение лекарств. Как и рекомендации Netflix, plai дает «подталкивания», как их называет Хадсон, которые полезны в данный момент времени.

Он шутит, что plai окупается примерно за четыре часа, и говорит, что это «мизерная стоимость» по сравнению с 300-400 миллионами долларов, которые крупные консультанты берут за проект по курированию данных крупной компании. Каждый десятый из 80 000 сотрудников Санофи использует его каждый день.

ИИ не новичок в производстве лекарств.

Биотех фирмы возятся с этим уже много лет. Сейчас интерес со стороны большой фармы растет. В прошлом году Эмма Уолмсли, исполнительный директор gsk, заявила, что это может повысить продуктивность исследований и разработок, что является самой серьезной задачей отрасли.

Moderna недавно описала себя как «лазерно-ориентированную» на ИИ. Санофи как «все включено».

Инвестиционный банк Morgan Stanley считает, что в течение десятилетия фармацевтическая промышленность может тратить 50 миллиардов долларов в год на ИИ для ускорения разработки лекарств.

Большая часть шумихи вращается вокруг того, что люди, обученные на биологических данных, могут улучшить процесс поиска лекарств методом проб и ошибок. На появление лекарств может уйти десятилетие, они стоят миллиарды долларов и приносят успех только в 10% случаев.

Даже небольшое улучшение скорости и эффективности было бы чрезвычайно ценным. Но ученые изо всех сил пытались укротить большие биологические данные с помощью обычных статистических инструментов. Машинное обучение позволяет просеивать груды информации, от клинических данных пациентов и последовательностей генома до изображений сканов тела.

В прошлом году DeepMind, лаборатория искусственного интеллекта, входящая в состав Google, совершила прорыв, используя свою систему AlphaFold для предсказания структуры почти всех белков, что однажды может помочь определить, какие молекулы обладают терапевтическим потенциалом.

Хотя до сих пор только около дюжины разрабатываемых лекарств включали использование ИИ, список может быстро расти, особенно для простых молекул со свойствами, которые относительно легко предсказать. В случае с этими более простыми химическими процессами будущее медицины все больше похоже на вычислительную задачу.

Эта технология используется в 70% разрабатываемых малых молекул британской фирмы AstraZeneca.

Используя метод, называемый «обучение с подкреплением», искусственный интеллект AstraZeneca постоянно корректирует свои молекулярные предложения и воспроизводит, как может реагировать модифицированная молекула.

Али Мортазави, глава лондонского биотехнологического стартапа E-therapy, говорит, что знание последовательностей всех генов, скажем, в печени, позволяет его фирме использовать программное обеспечение для создания молекул РНК (которые более сложны, но предсказуемо из-за их связей с ДНК).

Затем алгоритмы искусственного интеллекта предсказывают активность молекул, которые могут остановить функцию любого гена, вызывающего заболевание.

Еще одно применение ИИ: «графики знаний» — это своего рода база данных, в которой хранятся данные о генах, белках, болезнях и лекарствах, а также о биологических путях, которые их связывают. Они также могут помочь определить новые цели для разработки лекарств.

Тем временем «генеративный» искусственный интеллект испытывается на предмет предложения совершенно новых химических и биологических структур для тестирования, точно так же, как Chatgpt может поглощать текст в Интернете и выдавать новое стихотворение или эссе. Помимо разработки лекарств, аис-плай может помочь решить извечную проблему эффективности в строго регулируемом и трудоемком секторе.

Некоторые боссы фармацевтических компаний опасаются, что склонность генеративных искусственных интеллектов к выдумыванию вещей может загнать исследователей в тупик.

Более апокалиптически, по словам Хадсона, половина фармацевтов, с которыми он разговаривал, боятся искусственного интеллекта, как и многие люди, экзистенциальной угрозы, которую он представляет.

Со своей стороны, он предвидит следующую промышленную революцию, а не восстание роботов.

Оригинал

P.S. Подпишись на канал ГлавЗдрав  — главное о Вашем здоровье, ЗОЖ, медицине.