Искусственный интеллект будет создавать лекарства
Компания Insilico Medicine, мировой лидер в области применения искусственного интеллекта (ИИ) для поиска лекарств, с помощью своей новой системы ИИ разработала шесть новых ингибиторов DDR1. В работе приняли участие ученые из разных стран, в том числе нобелевский лауреат Майкл Левитт, профессор из Стэнфордского университета. Статья с подробным описанием разработки была опубликована сегодня в журнале Nature Biotechnology.
Традиционно разработка лекарств начинается с тестирования тысяч маленьких молекул, среди которых лишь несколько подойдут для создания лекарственных средств и будут затем испробованы в клинических испытаниях на людях. Перебор огромного количества молекул требует большого ресурса времени, которым не обладают многие пациенты: чаще всего случается так, что разработка одного препарата занимает годы, а то и десятилетия. Поэтому любое сокращение времени исследований приносит существенную экономическую выгоду и шанс на выживание для больших пластов населения.
Поэтому компания Insilico Medicine в 2016-м году разработала новый подход к работе с проблемами биологического и генетического типа, использовав в качестве инструмента не привычные для обывателя микроскопы и пробирки, а компьютерные технологии, в частности — искусственный интеллект. В текущем проекте специалисты создали систему ИИ под названием «Генеративное Тензорное Обучение» (GENTRL). Это ИИ полностью смогло разработать 6 ингибиторов DDR1, которые могут существенно повлиять на развитие фиброза и других заболеваний. На создание ингибиторов ИИ потребовался 21 день, при этом 4 ингибитора показали активность в биохимических анализах и 2 показали эффективность в клеточных анализах. Один из наиболее перспективных ингибиторов был протестирован и продемонстрировал благоприятную фармакокинетику у мышей.
Текущая работа была основана на более ранних трудах 1990-х годов, когда специалисты изучали возможности генеративных нейронных сетей. Теперь же успех этого ИИ, как полагают специалисты, окажет преобразующее влияние на фармацевтическую промышленность, которое сможет, в том числе, снизить цены на лекарства. Однако перед этим исследователям предстоит получить еще несколько положительных результатов своего эксперимента.
