Генеративний штучний інтелект — новий рубіж у R&D лікарських засобів

Слід зазначити, що самі поняття «штучний інтелект» та «машинне навчання» існують (і, відповідно, застосовуються) вже досить давно, але такого ажіотажу ця тема набула лише з появою чат-бота на базі генеративного штучного інтелекту.

Генеративний штучний інтелект — одна з галузей штучного інтелекту, що швидко розвивається. Основний його принцип полягає у вивченні закономірностей на основі наявних даних і використанні цих знань для створення оригінального контенту, який відповідає вивченим закономірностям. Це дозволяє системам штучного інтелекту створювати нові результати на базі даних, на основі яких вони були навчені.

Напрямів застосувань генеративного штучного інтелекту у фармацевтичній галузі може бути багато, однак однією з найважливіших, напевно, є сфера розробок і досліджень (R&D) нових препаратів, де одне з найтяжчих завдань полягає в тому, щоб відсіяти сотні тисяч варіантів до 5–10 потенційних кандидатів. Цей процес може займати багато років і коштувати мільйони або мільярди доларів. І якщо можна суттєво оптимізувати цей процес (з точки зору витрат часу та грошей), це може стати справжньою революцією.

Генеративний штучний інтелект може чинити помітний вплив на ключові процеси R&D.

Ідентифікація мішені. Алгоритми глибокого навчання можна використовувати для проведення віртуального скринінгу з метою прогнозування та визначення потенційних взаємодій між кандидатами та мішенями, що сприя­тиме швидкій ідентифікації перспективних сполук. Також застосування генеративних моделей глибокого навчання і ретельний аналіз даних можуть допомогти виявити, які з існуючих лікарських засобів придатні для перепрофілювання в нові терапевтичні сфери застосування.

Валідація цілі. Створення нових молекул із заданими властивостями може бути полегшено завдяки генеративним моделям, які дозволяють всебічно дослідити величезний хімічний простір і розробити сполуки, пристосовані до конкретної мішені або захворювання. Також можливо підвищити ефективність синтезу та тестування, що знижує ймовірність хибнопозитивних результатів і спрощує процес валідації.

Генерація хітів. Методи глибокого навчання можуть передбачити взаємодію кандидатів у препарати з біомішенями, афінність зв’язування та небажані побічні ефекти, щоб пришвидшити ідентифікацію сполук з бажаними терапевтичними ефектами.

Оптимізація лідів. Це заключний етап R&D, завдання якого полягає в тому, щоб зберегти або поліпшити бажані властивості, наявні в обраних сполуках, і, в той же час, зменшити будь-які виявлені недоліки. Процес відкриття лікарських засобів можна прискорити, використовуючи передові алгоритми та аналіз даних для виявлення перспективних кандидатів з бажаними терапевтичними властивостями.

Доклінічне дослідження. Генеративний штучний інтелект може допомогти спрогнозувати ймовірні небезпечні реакції, проаналізувавши хімічну структуру та потенційні ризики, пов’язані з кандидатами в препарати. Він також може допомогти спрогнозувати фармакокінетичні властивості та ADME-характеристики (абсорбації, розподілу, метаболізму та виведення) кандидатів у препарати.

Дизайн дослідження. Процес ухвалення рішень, зокрема стосовно дизайну досліджень, може бути покращено завдяки даним, згенерованим штучним інтелектом. Він, зокрема, може прогнозувати результати клінічних досліджень, використовуючи історичні дані, щоб допомогти оцінити ризики і скоригувати дизайн дослідження таким чином, щоб підвищити ймовірність успіху і знизити імовірність невдачі.

Автоматизація адміністративних процесів. Технології штучного інтелекту можуть автоматизувати певні адміністративні завдання, такі як відбір пацієнтів, введення даних і управління документообігом, заощаджуючи час і мінімізуючи помилки.

Подання заявки на схвалення. Штучний інтелект і раніше використовувався для попереднього заповнення документів, що подаються до регуляторних органів. Однак генеративний штучний інтелект може вивести цей процес на новий рівень, скорочуючи час, необхідний для подання документів. Генеративний штучний інтелект також може використовуватися для автоматизації перевірок на відповідність документів вимогам, знижуючи ризик виникнення затримок.

Результати опитування консалтингової компанії EY, проведеного серед біофармацевтичних компаній різного розміру, вказує на те, що генеративний штучний інтелект, імовірно, чинитиме найбільший вплив на ідентифікацію та валідацію мішеней, а також визначення пріоритетних сполук (рисунок). У міру того, як технологія буде впроваджуватися з часом, потенціал економії теж зростатиме на різних етапах та процесах R&D.

Рисунок. Оціночна середня частка зниження вартості R&D лікарських засобів у розрізі етапів

Джерело: дослідження консалтингової компанії EY

Враховуючи кількість і різноманітність терапевтичних напрямків і показань, на які орієнтуються великі фармацевтичні компанії, а також кількість задіяних ресурсів, інвестиції в такі технології, як генеративний штучний інтелект, доцільні, щоб швидше виводити продукти на ринок. Деякі великі біофармацевтичні компанії вже мають досвід впровадження моделей штучного інтелекту та машинного навчання в масштабах всієї організації, що дає їм підстави продовжувати інвестувати та впроваджувати можливості генеративного штучного інтелекту.

Малі та середні біофармацевтичні компанії, як правило, не мають достатніх внутрішніх ресурсів та фінансування для впровадження таких технологій та навчання своїх співробітників їх можливостям, що обмежує його застосування в цьому сегменті. Тим не менш є стартапи, які використовують моделі генеративного штучного інтелекту для прискорення відкриття нових молекул.

Бажання фармацевтичних компаній використовувати генеративний штучний інтелект також може стати можливістю для організацій, які надають послуги з контрактного виробництва та досліджень (Contract Development And Manufacturing Organization — CDMO та Contract Research Organization — CRO). Як наслідок, CDMO та CRO, ймовірно, інвестуватимуть у генеративний штучний інтелект, щоб покращити та диференціювати свої пропозиції.

Бажаєте завжди бути в курсі останніх новин фармацевтичної галузі?
Тоді підписуйтесь на «Щотижневик АПТЕКА» в соціальних мережах!