Использование технологий искусственного интеллекта может совершить переворот в фармацевтике.
Фото: Shutterstock
Значит так, записывайте рецепт: “Возьми жидкость из глаза свиньи, одну долю сурьмы, одну долю окиси свинца, одну долю дикого меда, смешай все и приготовь порошок, затем засыпь его в ухо больного, после чего он выздоровеет тотчас». Это точная запись состава лекарства из знаменитого папируса Эберса - так лечили слепоту в Древнем Египте.
Сейчас созданием медикаментов занимается мощнейшая фармацевтическая индустрия: тысячи лабораторий по всему миру, в которых трудятся высококвалифицированные ученые. Но процесс рождения новых препаратов все еще далек от идеала. Не так давно международная команда исследователей подсчитала: в среднем для вывода нового препарата на рынок требуется 10-15 лет и примерно 1,5 - 2 миллиарда долларов США. А все потому, что для получения одного работающего препарата ученым надо просеять сквозь сито поисковых доклинических исследований тысячи, а иногда десятки тысяч соединений-кандидатов.
Но использование технологий искусственного интеллекта (ИИ) может совершить переворот в этой древней и почтенной отрасли знаний. Одна из платформ, которая на основе алгоритмов машинного обучения помогает конструировать лекарства нового поколения, придумана учеными Центра компетенций НТИ на базе МФТИ по направлению «Искусственный интеллект».
- Схема создания лекарственных средств выглядит примерно следующим образом: на первом этапе нам необходимо определить биологическую мишень - это ключевой объект для разработчика лекарств, - объясняет Константин Балакин, доктор химических наук, ведущий сотрудник лаборатории биомедицинских и цифровых технологий МФТИ. - Что такое биомишень? Это может быть фермент, рецептор, ДНК или липидная мембрана бактерии, если речь идет об антибиотиках. То есть то, что участвует в механизме развития заболевания. Например, при раке очень активными являются белки семейства тирозиновых киназ, и нам надо найти молекулы, которые подавят их активность. Таких мишеней у нас в организме много - примерно тысяча по сегодняшним представлениям. Каждая мишень ассоциирована с одной, двумя, а может быть, десятью болезнями.
Как ищут действующие вещества при традиционном методе создания лекарств? Если говорить упрощенно, то химики синтезируют несколько десятков перспективных (на их взгляд) молекул и отдают биологам, которые испытывают новые соединения в биологических тестах и смотрят результаты. По сегодняшним меркам это кустарный способ, учитывая, что в виртуальных компьютерных библиотеках хранятся данные о сотнях миллионов соединений. Программы на основе алгоритмов ИИ позволяют анализировать эти большие базы данных, строить модели и отбирать соединения, которые бьют точно в заданную мишень. Поэтому отбор будущего чудо-лекарства идет уже не среди десятков молекул, а на уровне анализа миллионов молекул! Уникальность разработок ученых Физтеха в том, что они сложные математические теории используют для решения биологических задач, когда бОльшая часть исследований проходит не в лабораторных пробирках, а в “голове” компьютера.
- Компьютерное проектирование и прогнозирование на порядки повышает эффективность отбора на самых ранних этапах разработки, - говорит Константин Балакин. - Вы знаете, что сейчас только 10 процентов лекарственных кандидатов, которые выходят на клинические исследования (это исследования на пациентах) используются в итоге в системе здравоохранения. То есть подавляющая часть - 90 процентов, это выстрелы в молоко. Но к этому моменту на препараты, которые не оправдали надежд, уже потрачены колоссальные деньги!
А где же эти ростки будущего, спросите вы? Один из примеров - это создание первого в мире специфического лекарства прямого действия против коронавируса. Оно разработано компанией, которая была партнером Центра НТИ МФТИ по этому “интеллектуальному” лекарственному проекту. Справедливости ради надо сказать, что новую молекулу создавали не с нуля, уточняет Константин Балакин. Разработчики взяли японский противовирусный препарат (он использовался против гриппа) и с помощью физтеховских методов моделирования пришли к выводу, что его можно перепрофилировать, и он будет работать против коронавируса тоже. Испытания провели в абсолютно рекордные сроки: разработка началась в феврале, а в июне “Фавипиравир” (речь именно о нем - авт.) стал доступен российским гражданам. А еще через месяц лекарство поставляли на экспорт. И вот уже два с половиной года этот препарат от коронавируса используют по всему миру - в Китае, Индии, странах Ближнего Востока и Латинской Америки, а также в других регионах. Он реальный конкурент разработкам западной Биг фармы.
Искусственный интеллект помогает людям разобраться с собственными мыслями. За последние несколько десятков лет человечество накопило огромный объем знаний в области разработки лекарств. Выпущены мегатонны самой разнообразной научной литературы.
- Проблема в том, что это своего рода кладбище данных, - говорит Константин Балакин. - Чтобы эти данные работали и приносили пользу, их надо перевести в электронный формат. Тогда мы сможем на этой основе прогнозировать свойства потенциального нового лекарства. И мы научили нашу программу читать научные журналы и патенты, извлекать информацию о структуре и свойствах молекул из текстов, картинок и конвертировать это знание в электронный вид. На этой основе мы делаем обучающие выборки для нейросетей. Таким образом, искусственный интеллект позволяет использовать весь тот багаж знаний, который человечество накопило еще в доцифровую эпоху.