Большая фармацевтика с пониманием относится к потенциалу ИИ

пАУЛ ХАДСОН, босс Sanofi, размахивает iPhone. Он очень хочет продемонстрировать новый искусственный интеллект французского производителя лекарств (ИИ) приложение, плай. Он опирается на более чем 1 миллиард точек данных, чтобы предоставить «легкую» информацию, от предупреждений о низких запасах лекарства до вопросов для встречи с рекламным агентством или предложений по созданию центров клинических испытаний, которые могли бы ускорить одобрение лекарств. Как и рекомендации Netflix, плай дает «подталкивания», как их называет г-н Хадсон, которые полезны в данный момент времени. Он шутит, что плай окупается примерно за четыре часа, и говорит, что это «мизерная стоимость» по сравнению с 300-400 миллионами долларов, которые крупные консультанты берут за проект по курированию данных крупной компании. Каждый десятый из 80 000 сотрудников Санофи использует его каждый день.

ИИ не новинка в производстве лекарств. Биотехнологические фирмы возятся с этим уже много лет. Сейчас интерес со стороны большой фармы растет. В прошлом году Эмма Уолмсли, исполнительный директор ГСК, сказал, что это может повысить производительность исследований и разработок, что является самой серьезной задачей отрасли. Moderna недавно назвала себя «ориентированной на лазер» ИИ. Санофи это “все в”. Инвестиционный банк Morgan Stanley считает, что в течение десяти лет фармацевтическая промышленность будет тратить 50 миллиардов долларов в год на ИИ для ускорения разработки лекарств.

Большая часть шума вращается вокруг ИИs обучен на биологических данных, которые могли бы улучшить процесс обнаружения наркотиков методом проб и ошибок. На появление лекарств может уйти десятилетие, они стоят миллиарды долларов и приносят успех только в 10% случаев. Даже небольшое улучшение скорости и эффективности было бы чрезвычайно ценным. Но ученые изо всех сил пытались укротить большие биологические данные с помощью обычных статистических инструментов. Машинное обучение позволяет просеивать груды информации, от клинических данных пациентов и последовательностей генома до изображений сканов тела. В прошлом году DeepMind, ИИ лаборатория, входящая в состав Google, совершила прорыв, используя свою систему AlphaFold для предсказания структуры почти всех белков, что однажды может помочь определить, какие молекулы обладают терапевтическим потенциалом.

Хотя только около дюжины разрабатываемых лекарств до сих пор включали использование ИИ, список может быстро расти, особенно для простых молекул, свойства которых относительно легко предсказать. В случае с этими более простыми химическими процессами будущее медицины все больше похоже на вычислительную задачу.

Джим Уэзеролл, курирующий науку о данных и ИИ в AstraZeneca, говорит, что эта технология используется в 70% малых молекул британской фирмы, находящихся в разработке. Используя технику под названием «обучение с подкреплением», компания «АстраЗенека» ИИ постоянно корректирует свои молекулярные предложения и воспроизводит, как может реагировать модифицированная молекула. Али Мортазави, глава лондонского биотехнологического стартапа E-therapy, говорит, что знание последовательностей всех генов, скажем, в печени, позволяет его фирме использовать программное обеспечение для разработки РНК молекулы (более сложные, но благодаря своим связям с ДНКпредсказуемо так). ИИ Затем алгоритмы предсказывают активность молекул, которые могут остановить функцию любого вызывающего болезнь гена.

Юан Эшли из Стэнфордского университета указывает на другую ИИ приложение. «Графики знаний» — это своего рода база данных, в которой хранятся данные о генах, белках, болезнях и лекарствах, а также о биологических путях, которые их связывают. Они также могут помочь определить новые цели для разработки лекарств. «Генеративный» ИИмежду тем, проходит испытания за то, что предлагает совершенно новые химические и биологические структуры для тестирования, так же, как ЧатGPT может проглотить текст в Интернете и выплюнуть новое стихотворение или эссе. Помимо открытия лекарств, ИИТакие компании, как plai, могли бы помочь в решении извечной проблемы эффективности в жестко регулируемом и трудоемком секторе.

Некоторые боссы фармацевтических компаний обеспокоены тем, что ИИЕго склонность к выдумыванию может завести исследователей в тупик. Более апокалиптически, мистер Хадсон говорит, что половина фармацевтических Генеральный директорон говорит о ИИ боятся, как и многие люди, экзистенциальные угрозы это позирует. Со своей стороны, он предвидит следующую промышленную революцию, а не восстание роботов. ■

Чтобы быть в курсе самых важных событий в сфере бизнеса и технологий, подпишитесь на Нижняя границанаш еженедельный информационный бюллетень только для подписчиков.