Искусственный интеллект для создания лекарств

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



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



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



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



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



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



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



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



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



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



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).