ИИ собрал команду виртуальных ученых для разработки лекарств
Исследователи представили Virtual Biotech — многоагентную систему искусственного интеллекта, которая объединяет биомедицинские и клинические данные и помогает искать перспективные направления для разработки новых лекарств.
Создание лекарственных препаратов занимает годы и требует больших затрат. При этом около 90% препаратов-кандидатов, которые доходят до клинических испытаний, в итоге не проходят этот этап — чаще всего из-за недостаточной эффективности или проблем с безопасностью. Ученые располагают огромным количеством генетических, геномных, молекулярных и клинических данных, однако эта информация распределена между разными областями науки и зачастую плохо связана между собой.
Virtual Biotech призвана решить эту проблему. Система объединяет несколько специализированных ИИ-агентов, каждый из которых выполняет роль виртуального ученого. Их работу координирует виртуальный главный научный сотрудник, который помогает объединять результаты отдельных анализов и формировать общие выводы.
Авторы отмечают, что такой подход отличается от большинства существующих ИИ-инструментов для фармацевтики. Они обычно решают отдельные задачи — например, анализируют конкретный биологический показатель — или используют одного ИИ-агента. Virtual Biotech, напротив, работает сразу с несколькими типами данных и может использовать их для принятия решений на разных этапах ранней разработки лекарств.
Исследователи проверили возможности системы на трех задачах. В одном из анализов ИИ изучил данные о 55 984 клинических испытаниях, охватывавших более 37 тыс. лекарственных средств и других терапевтических агентов. Система обнаружила, что препараты, воздействующие на гены, характерные для определенных типов клеток, на 48% чаще доходили до выхода на рынок и были связаны с на 32% меньшим числом побочных эффектов.
В другом эксперименте Virtual Biotech объединила несколько видов биологических данных и предложила потенциальную терапевтическую стратегию для лечения рака легких. Кроме того, система проанализировала неудачное клиническое испытание препарата против язвенного колита и попыталась определить возможные причины его провала.
При этом Virtual Biotech пока нельзя рассматривать как самостоятельную замену ученым. Результаты системы напрямую зависят от качества и объема доступных данных. Для малоизученных заболеваний и биологических мишеней ее возможности ограничены, а сформулированные ИИ гипотезы требуют проверки в экспериментах.
По мнению авторов, развитие таких систем может изменить подход к использованию ИИ в фармацевтических исследованиях: вместо отдельных инструментов для решения узких задач ученые получают скоординированную «команду» ИИ, способную одновременно работать с данными разных уровней и этапов разработки лекарств. При этом окончательные решения по-прежнему должны оставаться за исследователями.
Подпишитесь на «Инк» в Telegram. Там мы пишем нескучным языком о самом важном для предпринимателей. Подписаться.
