Искусственный интеллект для создания лекарств
Обновлено: 09.05.2024
09.05.24. Google DeepMind представил новую ИИ-модель для разработки лекарств
Google DeepMind представил модель искусственного интеллекта AlphaFold 3 для прогнозирования точной структуры белков, их взаимодействия друг с другом и другими веществами. Это может помочь ученым разрабатывать новые лекарства быстрее и дешевле. Например, если ученые считают, что молекула, связывающаяся с определенным участком определенного белка, может быть перспективным кандидатом для создания лекарства, они могут использовать модель AlphaFold 3 для тестирования вместо лабораторных экспериментов. По сравнению с предыдущими двумя версиями, которые работали только с белками, AlphaFold 3 делает шаг дальше, прогнозируя структуры почти всех биологических молекул, таких как белки, ДНК, РНК и моделируя их взаимодействие. Это стало возможным благодаря сочетанию машинного обучения, искусственного интеллекта и больших объемов данных о биологических молекулах.
2020. Ученые впервые создали новый антибиотик с помощью искусственного интеллекта
![](https://www.livemd.ru/pics/news/1582448312.jpg)
Злоупотребление антибиотиками постепенно усложняет лечение инфекций из-за появления новых, устойчивых к лекарствам, супермикробов. В то же время, принципиально новых антибиотиков с 80-х годов люди не придумали. Возможно, искусственный интеллект поможет человечеству в этой гонке вооружений. Команда ученых из Массачусетского технологического института под руководством Регины Барзилай обучила нейросеть на базе из 2500 лекарств и дали ей задание найти новые потенциальные антибиотик из 100 млн химических соединений. По результатам анализа, ученые отобрали около 100 возможных антибиотиков и после их тестирования обнаружили соединение, которое может убить 35 потенциально смертельных бактерий. Конечно, далеко не факт, что этот антибиотик будет когда-то сертифицирован, но сама технология поиска антибиотиков с помощью машинного обучения - уже большой шаг вперед.
2020. Bayer внедряет искусственный интеллект для поиска новых лекарств для лечения рака и болезней сердца
![](https://www.livemd.ru/pics/news/1579853306.jpg)
Фармагигант Bayer заключил партнерское соглашение с британским стартапом Exscientia, занимающимся разработкой системы поиска лекарств на базе искусственного интеллекта. В рамках этого партнёрства немецкий гигант внедряет решения партнёра, чтобы исследовать соединения, которые потенциально могли бы стать лекарствами для терапии сердечно-сосудистых и онкологических заболеваний. Кроме того, компании совместно будут работать над ранними исследовательскими проектами, сочетающими платформу Exscientia по поиску лекарств с возможностями Bayer по сбору данных. Exscientia также получит от Bayer до $266 млн инвестиций для разработки новых проектов. Компании считают, что искусственный интеллект способен ускорить поиск лекарств и улучшить качество их разработки, одновременно снизив стоимость исследований.
2020. GlaxoSmithKline будет использовать ИИ для создания лекарств от рака
![](https://www.livemd.ru/pics/news/1578040397.jpg)
Британский фармагигант GlaxoSmithKline собирается в течение 2020 года открыть пять специализированных исследовательских центров и нанять не менее 80 высококлассных специалистов по искусственному интеллекту со всего мира, задачей которых станет поиск лекарств от рака и аутоиммунных заболеваний на основе функциональной генетики. Обычно на разработку новых препаратов уходят годы, но ИИ может ускорить этот процесс и повысить эффективность медикаментов. Сейчас только около 10% новых лекарств проходят все стадии тестирования и одобрения регулятора. С ИИ этот процент может вырасти в разы. В GSK полагают, что выбор белков или других молекул на основе генетических данных позволит вдвое увеличить шанс успеха.
2017. Искусственный интеллект AtomNet поставит разработку новых лекарств на поток
![](https://www.livemd.ru/pics/news/1501318528.jpg)
Мы уже рассказывали как искусственный интеллект Watson придумывает гипотезы для новых эффективных препаратов посредством анализа научных работ. Но анализ естественного языка - не единственный способ изобретать новые лекарства. Можно еще анализировать язык химии. Именно этот подход и использует система AtomNet американского стартапа Atomwise. В нее ввели результаты миллионов известных взаимодействий молекул, и на их основе система предсказывает результаты неизвестных взаимодействий. Обычно этот процесс проводится опытным путем в лаборатории, что повышает затраты на создание новых лекарств до нескольких лет и нескольких миллиардов долларов. Провернув этот процесс в компьютере, можно оставить для лабораторий только самые перспективные опытные препараты.
2017. Компьютерное зрение помогает быстро создавать новые лекарства
![](https://www.livemd.ru/pics/news/1487674397.jpg)
Мы уже рассказывали, как искусственный интеллект помогает находить новые формулы для лекарств с помощью анализа отчетов фармацевтических испытаний о воздействии того или иного гена на болезнь. Следующий шаг - испытать эти новые формулы, и в этом деле ИИ тоже может помочь. Американский стартап Recursion Pharmaceuticals создал автоматизированную систему проверки препаратов. Они подготавливают сотни образцов клеточной ткани, пораженной определенной болезнью (в основном, это редкие генетические заболевания) и вводят в каждый образец одну из версий препарата. Затем специальный роботизированный микроскоп фотографирует каждый образец в высоком разрешении, а компьютерная программа анализирует внешний вид клеток, определяя эффективность лечения. Таким образом, из сотен вариантов быстро выбирается наиболее эффективная формула для дальнейших клинических испытаний.
2017. Машинное обучение позволит создавать таргетированные лекарства
![](https://www.livemd.ru/pics/news/1501233176.jpg)
Одно из направлений современной медицины - таргетированная терапия, основанная на выявлении особенностей молекулярной патологии: лекарственный препарат находит нетипичные молекулы белка, связывается с ними и изменяет их форму, меняя поведение белка в организме. Таким образом, для разработки лекарственных препаратов нужно знать трехмерную форму белка. Канадские ученые применили методы машинного обучения для восстановления 3D-формы молекул белка из двухмерных изображений, полученных криомикроскопией. Высокое разрешение, точность и быстродействие нового метода обещают существенно упростить разработку средств для лекарственной терапии широкого диапазона болезней, включая онкологические заболевания и болезнь Альцгеймера.
2017. Нейронную сеть научили отбирать потенциальные противораковые лекарства
![](https://www.livemd.ru/pics/news/1501229767.jpg)
Разработчики из Mail.Ru Group, Insilico Medicine и МФТИ применили нейронную сеть к созданию новых лекарственных препаратов. Использование технологий генеративных нейронных состязательных сетей, обученных «придумывать» молекулярные структуры, может в разы сокращать время и стоимость поиска веществ, обладающих потенциально лечебными свойствами. Для обучения и проверки сети использовали патентную базу противораковых лекарств. Задача была в том, чтобы предсказать уже известные формы, но такие, которых не было в обучающей выборке. На 69 из предсказанных веществ уже есть патенты. Разработчики надеются, что в скором времени с помощью этой технологии смогут разрабатывать индивидуальные лекарства для лечения редких заболеваний и даже для лечения отдельных пациентов.
2016. Watson поможет Pfizer создавать лекарства от рака
IBM и фармацевтический гигант Pfizer начали сотрудничать, чтобы ускорить разработку новых иммунотерапевтических средств для борьбы с онкологическими заболеваниями. Для исследований в этой многообещающей области будет использоваться искусственный интеллект Watson. Предполагается, что Watson будет проверять гипотезы разработчиков новых лекарств на основе анализа больших объёмов данных из открытых источников и результатов собственных исследований Pfizer. Год назад Pfizer уже пробовала использовать Watson для разработки двух препаратов, не связанных с онкологией. Тогда разработчики загрузили информацию о проделанных исследованиях в Watson, после чего суперкомпьютер предположил наличие «очень мощного эффекта сочетания» при возможном использовании для лечения рака. Одновременно собственная команда исследователей компании Pfizer предложила сходную комбинацию. Это укрепило уверенность учёных в том, что работа идёт в правильном направлении.
2016. Watson занялся поиском лекарства от БАС
![](https://www.livemd.ru/pics/news/1482772093.jpg)
Помните Ice Bucket Challenge, целью которого был сбор средств для поиска лечения бокового амиотрофического склероза (БАС)? Теперь для этой задачи припахали и искусственный интеллект Watson. Сделали это разработчики из нейрологического института Барроу (США). Watson уже изучил всю публичную научную литературу по БАС и составил рейтинг из 1500 генов, которые упоминались в этой литературе, и которые могут быть причиной болезни. Исследовали изучили топ-10 генов в этом рейтинге и, с удивлением, обнаружили, что 5 из 10 генов никогда не считались основными причинами БАС. Теперь они собираются создать экспериментальные препараты для воздействия на эти гены и проверить правильность гипотезы Ватсона. Отметим, что это первый случай использования Watson для нейромедицины. До этого он, в основном, занимался онкологией.
2016. Watson займется созданием онкологических препаратов
![](https://www.livemd.ru/pics/news/1483460359.jpg)
Искусственный интеллект IBM Watson уже пару лет используется для лечения рака. Он анализирует сотни тысяч историй болезни и помогает поставить правильный диагноз и разработать оптимальный план лечения. Теперь Watson займется и разработкой лекарств от рака. Совместно с компанией Quest Diagnostics, которая занимается персонализированным анализом онкологических больных и, в частности, делает анализ ДНК. Так вот, Watson проанализирует банк раковых ДНК (собранный компанией), найдет подозрительные гены, потом проанализирует всю доступную научную и клиническую литературу в которой упоминаются эти гены и сгенерирует гипотезы - какие препараты могут воздействовать на эти гены. Потом останется провести испытания и посмотреть, какие гипотезы сработают.
2016. Стартап Инсилико создает искусственный интеллект для поиска новых лекарств и борьбы со старением
В 2014 году (уроженец Риги) Александр Жаворонков основал в США стартап Insilico Medicine, а через два года открыл его представительство в Сколково. Александр убежден, что в ближайшие 5 лет мы сможем значительно увеличить качество и продолжительность жизни за счет появления инновационных медицинских препаратов. Но ведь на создание нового лекарства сейчас уходит 10 лет? Эту проблему и собирается решить Insilico Medicine. За счет искусственного интеллекта и огромной базы больших данных, которые он будет обрабатывать. Предполагается, что именно в компьютере (In Silico) будет происходить основная работа по испытанию новых лекарств за счет эмуляции их воздействия на организм (на уровне клеточных процессов) и именно в компьютере будут находить новые способы лечения и омоложения организма.
2016. IBM Watson помогает разработать универсальную вакцину для борьбы с вирусными инфекциями
![](https://www.livemd.ru/pics/news/1464878611.jpg)
Специалисты из IBM Research разработали макромолекулу, которая позволяет бороться с вирусами, устойчивыми к традиционным противовирусным лекарственным препаратам. Однако, в мире очень много вирусов, и они могут быстро мутировать. Поэтому, IBM решила подключить свой искусственный интеллект Watson для автоматизации модификации этой макромолекулы под новые цели. Разработчики говорят, что смогут разработать универсальное оружие, которое сможет справиться и с раскрученным сейчас вирусом Зика и другими вирусными инфекциями (от Эболы и Денге до обычного гриппа).