Эксперт рассказал об эффекте от применения ИИ в процессе разработки лекарств

Внедрение искусственного интеллекта (ИИ) в процесс разработки лекарств позволяет ускорить процессы и повысить точность исследований, рассказал «Известиям» 12 февраля руководитель группы «Глубокое обучение в науках о жизни» института AIRI Артур Кадурин.

«В первую очередь это касается доклинических исследований. Инструменты на основе ИИ позволяют анализировать огромные объемы данных, включая геномные, протеомные и метаболомные данные. Благодаря этому исследователи могут быстрее идентифицировать потенциальные мишени для синтеза новых лекарств и тратить меньше ресурсов на эксперименты», — уточнил он.

По его словам, машинное обучение также используется для предсказания взаимодействия молекул с биологическими мишенями, сокращая время на поиск перспективных соединений, которые могут стать основой для лекарственных препаратов.

«Молекул, которые в теории могут стать лечебными, — намного больше, чем сотни миллиардов, и вместо того чтобы синтезировать каждую в лаборатории, на первом этапе можно проводить «цифровые» эксперименты», — добавил Кадурин.

Эксперт объяснил, что в фазе клинических исследований инструменты на основе ИИ полезны для анализа результатов, поиска закономерностей в данных. Кроме того, инструменты анализа данных могут быть полезны для поиска новых применений уже существующих лекарств.

По машинам: в колледжах будут учить профессиям для работы с ИИ

Эксперты выступают за внедрение проектных заданий и привлечение бизнеса

«Один из основных трендов в современных исследованиях применения ИИ в фармакологии — дизайн лекарственных молекул с заданными свойствами. Этот процесс отчасти схож с поиском новых материалов: проектируя молекулы в симуляциях, ученые находят варианты, которые с наибольшей вероятностью будут вести себя определенным образом, чтобы в будущем стать основой для новых лекарств», — сказал Кадурин.

Говоря о наиболее важных для этой сферы международных разработках, он отметил AlphaFold от DeepMind, который революционизировал понимание структуры белков. Инструмент предсказывает трехмерную структуру белков с высокой точностью, так как многие препараты нацелены именно на белки.

«В России есть множество научных групп, занимающихся исследованиями в области хемоинформатики, включая Центр вычислительной физики МФТИ, научную группу «Глубокое обучение в науках о жизни» AIRI, исследовательские коллективы в НИУ ВШЭ, ИТМО, Университете Иннополис и других организациях. Кроме того, инновационный центр «Сколково» поддерживает несколько проектов, связанных с применением ИИ в фармакологии. Среди них — разработки в области анализа больших данных и поиска новых мишеней для лекарств», — добавил эксперт.

По его словам, изучение применения ИИ в фармакологии позволяет сократить количество и стоимость лабораторных испытаний в процессе разработки новых препаратов.

«Несмотря на это, сам по себе ИИ не может создать лекарство, готовое к выходу на рынок. Инструменты на основе ИИ — одни из множества используемых учеными программ, которые ускоряют процесс, но человеческий контроль остается незаменимым на всех этапах разработки лекарств: проведение экспериментов в физическом мире, проверка данных, интерпретация результатов, проведение клинических испытаний и соблюдение нормативных требований полностью контролируются людьми», — заключил Кадурин.

Ранее, 26 декабря 2024 года, вице-премьер РФ Дмитрий Чернышенко заявил, что РФ является одним из мировых лидеров по разработке технологий искусственного интеллекта. По его словам, у российских ученых есть уникальные нейронные процессоры и математические модели.