Первый в мире препарат для лечения заболевания лёгких, разработанный ИИ, проходит клинические испытания

Экспериментальный препарат, разработанный с помощью искусственного интеллекта (ИИ) для борьбы с агрессивным и часто смертельным заболеванием лёгких, вступил во вторую фазу клинических испытаний в Китае и США. Как сообщает компания Insilico Medicine, занимающаяся разработкой лекарств с помощью ИИ, это первый в мире препарат, созданный с помощью ИИ.

Компания заявила, что её методология, основанная на ИИ, позволила ускорить и повысить эффективность открытия лекарств и является доказательством «многообещающего потенциала генеративных технологий искусственного интеллекта для преобразования отрасли».

Insilico — глобальная биотехнологическая компания с офисами и исследователями в Гонконге и материковом Китае, Европе, на Ближнем Востоке и в Северной Америке.
Основатель и генеральный директор компании Алекс Жаворонков рассказал Post, что, хотя генеративный ИИ стал широко известен только в последние годы, он уже десять лет изучает возможности его применения в биомедицинских исследованиях.

«Интеграция ИИ, робототехники и исследований в области старения позволит нам найти полное излечение от таких сложных заболеваний, как болезнь Альцгеймера и Паркинсона, а также многих других», — сказал Жаворонков, добавив, что ИИ способен предоставить человеку инструменты, позволяющие полностью избежать этих болезней.

В 2014 году компания начала обучение глубоких нейронных сетей для понимания процесса старения человека, используя возможности ИИ для записи, отслеживания и анализа состояния здоровья людей на протяжении всей их жизни.

«ИИ может понять миллиарды людей, просто поняв, что такое старение. Затем он может начать понимать основную биологию болезней, и не только для того, чтобы замедлить их развитие», — говорит Жаворонков.

«В идеальном сценарии мы хотим добиться того, чтобы болезнь полностью исчезла или её не было вовсе».

Жаворонков, который называет старение «биологией во времени», является экспертом в области генеративной биологии и химии, а также в исследованиях старения и долголетия.

«Биология человека и гомеостаз (состояние равновесия между системами организма) вашего тела со временем разрушаются. Именно это и происходит при заболевании. Болезни ускоряют этот процесс или вызываются им. Поэтому, не понимая процесса базового старения человека, вы не сможете понять большинство болезней», — сказал он.

Идиопатический лёгочный фиброз (ИЛФ) приводит к хроническому рубцеванию лёгочной ткани, что затрудняет дыхание. Этим заболеванием страдают 5 миллионов человек во всём мире, в основном старше 60 лет, и оно характеризуется высоким уровнем смертности. Медиана выживаемости пациентов, не получающих лечения, составляет два-три года.

Причина заболевания неизвестна, и вылечить его невозможно, но некоторые методы лечения помогают облегчить симптомы и замедлить прогрессирование болезни. Многие пациенты, получающие стероиды, страдают от прогрессирующего снижения функции лёгких и погибают от дыхательной недостаточности.

В новом исследовании учёные использовали генеративный искусственный интеллект для поиска антифибротической мишени и её ингибитора, что значительно сократило традиционные сроки разработки лекарств, которые зачастую могут занимать более десяти лет.

«Эта работа была завершена примерно за 18 месяцев от обнаружения мишени до доклинического выдвижения кандидата и демонстрирует возможности нашей генеративной системы поиска лекарств, управляемой искусственным интеллектом», — говорится в статье, опубликованной в пятницу в рецензируемом журнале Nature Biotechnology.

Сначала исследователи обучили механизм идентификации мишеней на платформе искусственного интеллекта Insilico, используя данные и публикации о фиброзе. Это заболевание приводит к утолщению или рубцеванию тканей, что может снизить эластичность органов.

Фиброз тесно связан с процессом старения, в результате которого возникает хроническое воспаление, приводящее к фиброзу.

С помощью предиктивного искусственного интеллекта белок, сокращённо называемый TNIK, стал главной антифибротической мишенью. Затем команда использовала генеративный химический механизм для создания около 80 кандидатов малых молекул, чтобы найти оптимальный ингибитор, известный как INS018_055.

«[Ингибитор] проявляет желаемые лекарственные свойства и антифибротическую активность в различных органах… при пероральном, ингаляционном или местном применении», — пишут учёные.

По их словам, это исследование «доказывает, что генеративные платформы ИИ предлагают эффективные по времени решения для создания целевых препаратов с мощной антифибротической активностью».

«Мы считаем, что это исследование подчёркивает силу подходов к поиску лекарств с помощью искусственного интеллекта, которые, вероятно, произведут революцию в открытии лекарств».

По словам компании, одновременные клинические испытания фазы 2a препарата INS018_055, проходящие в Китае и США с участием 60 пациентов в каждом, позволят оценить его безопасность, переносимость и фармакокинетику — взаимодействие организма с веществом в течение определённого времени — а также его предварительную эффективность в отношении функции лёгких у пациентов с ИЛФ.

Отвечая на вопрос о важности искусственного интеллекта в исследованиях по открытию лекарств, ИИ-чатбот Insilico, созданный на основе ChatGPT, выдал: «Упрощая начальные этапы открытия лекарств, ИИ позволяет нам быстрее достичь стадии клинических испытаний, сосредоточив ресурсы и усилия на этих важнейших этапах разработки».

«Хотя ИИ способен ускорить решение задач, связанных с открытием лекарственных препаратов на ранних стадиях, таких как определение мишеней и оптимизация ведущих звеньев, он не позволяет существенно сократить продолжительность клинических испытаний».

«Этапы клинических испытаний по-прежнему требуют много времени для утверждения этических и регуляторных норм, набора пациентов, продолжительности лечения и анализа данных».

Ссылка на оригинал: habr.com

Поделиться:

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

Этот сайт использует Akismet для борьбы со спамом. Узнайте, как обрабатываются ваши данные комментариев.