Фарма.РФ. Как отечественные компании создают лекарства будущего уже сегодня

Такими сложными на неискушенный взгляд методами современные специалисты пользуются, чтобы, грубо говоря, научить машину оценивать что-то и в какой-то степени «мыслить», обучаясь на собственном опыте. А анализировать она может практически что угодно и в сотни тысяч раз быстрее людей. Проводя запредельное число исследований и накапливая, таким образом, совершенно невозможный для одного специалиста-человека опыт.

Через свой отдел Pharma.AI (AI — искусственный интеллект, от английского artificial intelligence) компания предоставляет сервис машинного обучения различным фармацевтическим, биотехнологическим и даже косметическим компаниям. Так что возможно, в довольно скором будущем, Марии, нашей исследовательнице из введения к этой книге, не придется испытывать новые молекулы на мышах — все эффекты заранее и точно рассчитает машина. Многие ученые очень ждут этого переломного для науки этапа как с этической точки зрения отказа от опытов на животных, так и потому, что метод открывает удивительно широкие возможности, значительно при этом удешевляя эксперименты^36,37

.

В 2017 году «Insilico Medicine» была названа всемирно известной американской технологической компанией-разработчиком графических процессоров и систем на чипе «NVIDIA» одной из пяти AI-компаний, которые, по её мнению, имеют наибольший потенциал социального воздействия³⁸.

В сентябре 2019 года компания в сотрудничестве с исследователями из Университета Торонто с помощью AI идентицировала несколько потенциальных лекарств за 21 день, одно из которых затем продемонстрировало многообещающие результаты в эксперименте на мышах. Весь сложнейший процесс в целом занял 46 дней, а это намного-намного быстрее, чем удается традиционными методами^39,40

.

Мировая биологическая и медицинская наука бурно развивается, вступая в синергию с новыми технологиями. Это и машинное обучение, и нейросетевые алгоритмы, и анализ больших данных, и развитие генной инженерии молекул. Все такие технологии сейчас все активнее внедряются и у нас, в России. Создаются нейросети, способные определять наличие опухоли на снимках КТ, например, «Botkin AI». Ряд стартапов резидентов Сколково развивают цифровые системы для улучшения диагностики и по снимкам тканей, что позволяет точнее и быстрее ставить гистологический диагноз. А продукты растущего направления создания систем помощи в принятии врачебных решений вскоре будут помогать рядовым врачам в выборе наилучшей тактики терапии.

Такие программы принимают решения на основе анализа огромных массивов данных и совокупности индивидуальных характеристик конкретного пациента. В условиях, когда стремительно растут как знания о природе заболеваний, так и число доступных инновационных препаратов для терапии, такие программы очень сильно помогут врачам выбрать то самое лечение, которое идеально подойдет именно сидящему прямо перед ним больному^41–45

.

Едва успели начать свое развитие системы помощи в принятии врачебных решений, как в 2023 году вышли данные, что нейронная сеть обработки текстов на естественном языке, уже научилась самостоятельно искать во всех открытых источниках по всему интернету данные о влиянии различных пациентских характеристик на прогнозы выживаемости у онкологических пациентов. Анализировать их и делать довольно точные осмысленные выводы.

В опубликованном прогностическом исследовании у 47 625 пациентов с раком была предсказана 6-месячная, 3х-летняя и 5-летняя общая выживаемость с использованием нейронных языковых моделей с впечатляющей эффективностью. Авторы исследования предполагают, что в дальнейшем получится прогнозировать выживаемость пациентов с любым видом рака, используя общую историю болезни пациента, загруженную в нейросеть. Без дополнительных данных и даже без обучения отдельных нейросетевых моделей для конкретных типов рака⁴⁶

.

Чтобы коротко пояснить — обработка естественного языка (NLP от английского natural language processing) — это технология машинного обучения, которая дает компьютерам возможность интерпретировать, манипулировать словами и понимать человеческий язык. В целом, это общее направление искусственного интеллекта и математической лингвистики. Глобально эта тема охватывает проблемы компьютерного анализа и синтеза текстов на абсолютно любых естественных языках. Применительно же к искусственному интеллекту анализ — это понимание языка, а синтез, соответственно — генерация грамотного осмысленного текста.

Как пример синтеза — один из наиболее нашумевших нейросетевых алгоритмов, позволяющих получить готовые, в том числе текстовые, ответы практически на любой вопрос (качественно сгенерированные из громадного массива данных в интернете) это GPT-3 (уже вышли его усовершенствованные версии и следующая генерация GPT-4 — технология развивается с колоссальной скоростью).