Комбинация искусственного интеллекта и новых методов оценки безопасности (NAM) может сократить сроки и стоимость разработки лекарств более чем вдвое в ближайшие 3-5 лет. Такое мнение высказали аналитики TD Cowen и Jefferies в статье Reuters, посвященной ИИ в фармацевтике.

Сейчас средний срок разработки нового лекарства составляет до 15 лет, а затраты достигают около 2 миллиардов долларов. При этом для некоторых классов препаратов эти показатели продолжают расти.

В качестве успешного примера применения ИИ Reuters приводит компанию Recursion, которая смогла довести до клинических испытаний молекулу REC-1245 всего за 18 месяцев против средних по отрасли 42 месяцев. Ожидается, что REC-1245 будет замедлять рост ряда раковых опухолей. Искусственный интеллект помог быстро отсеять слабые варианты и сфокусироваться на перспективных молекулах, после чего гипотезы подтверждали в новых доклинических моделях.

В процессе разработки лекарств ИИ работает на нескольких уровнях. Алгоритмы предлагают новые молекулы, прогнозируют их эффективность и заранее оценивают риски побочных эффектов. Искусственный интеллект обрабатывает разнородные данные из экспериментов, баз знаний и измерений, быстро подсказывая, что тестировать дальше. Это экономит месяцы и годы работы.

Новые методы оценки безопасности включают модели из человеческих клеток, «органы-на-чипе» (миниатюрные версии печени, легких и других органов), образцы реальных тканей и проверенные математические модели. Они дают результаты, более близкие к реакциям человеческого организма, и позволяют значительно сократить опыты на животных.

Управление по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов США (FDA) официально продвигает переход к NAM и ставит целью «сделать животные доклинические исследования скорее исключением» в ближайшие 3-5 лет.

Важно отметить, что пока на рынке нет препаратов, созданных с участием ИИ. Первые образцы только проходят испытания, которые займут годы, прежде чем эти лекарства станут доступны пациентам.