Эксперт рассказал об эффекте от использования ИИ в процессе разработки лекарств

ИЗВЕСТИЯ/Сергей Лантюхов

Внедрение искусственного интеллекта (ИИ) в процесс создания препаратов помогает ускорить процессы и повысить точность исследований. Об этом заявил "Известиям" руководитель группы "Глубокое обучение в науках о жизни" института AIRI Артур Кадурин.

"В первую очередь это касается доклинических исследований.

Инструменты на основе ИИ позволяют анализировать огромные объемы данных, включая геномные, протеомные и метаболомные данные. Благодаря этому исследователи могут быстрее идентифицировать потенциальные мишени для синтеза новых лекарств и тратить меньше ресурсов на эксперименты", – пояснил Кадурин.

Он добавил, что машинное обучение еще применяется для "предсказания" взаимодействия молекул с биологическими мишенями, сокращая время на поиск перспективных соединений, способных стать основой для лекарств.

По его словам, молекул, которые в теории способных стать лечебными, – намного больше, чем сотни миллиардов, и вместо того чтобы синтезировать каждую в лаборатории, на первом этапе можно проводить "цифровые" исследования.

Специалист уточнил, что в фазе клинических исследований механизмы на основе ИИ полезны для анализа результатов, поиска закономерностей в данных. Также механизмы анализа данных могут быть полезны для поиска новых применений уже имеющихся препаратов.

Артур Кадурин отметил, что один из главных трендов в современных исследованиях использования ИИ в фармакологии – дизайн лекарственных молекул с заданными свойствами. Данный процесс отчасти напоминает поиск новых материалов: проектируя молекулы в симуляциях, исследователи находят варианты, которые с наибольшей вероятностью станут вести себя определенным образом, чтобы в будущем стать основой для новых препаратов.

Говоря о наиболее важных для данной области международных разработках, эксперт указал на AlphaFold от DeepMind, который революционизировал понимание структуры белков. Механизм "предсказывает" трехмерную структуру белков с высокой точностью, потому что многие лекарства нацелены именно на белки.

Специалист обратил внимание на то, что в РФ имеется множество научных групп, которые занимаются исследованиями в сфере хемоинформатики, в том числе Центр вычислительной физики МФТИ, научная группа "Глубокое обучение в науках о жизни" AIRI, исследовательские коллективы в НИУ ВШЭ, ИТМО, Университете Иннополис и иных организациях. Также инновационный центр "Сколково" поддерживает ряд проектов, которые связаны с использованием ИИ в фармакологии. В их числе – разработки в сфере анализа больших данных и поиска новых мишеней для препаратов.

Эксперт добавил, что изучение использования ИИ в фармакологии помогает сократить число и стоимость лабораторных исследований в процессе создания новых лекарств.

"Несмотря на это, сам по себе ИИ не может создать лекарство, готовое к выходу на рынок. Инструменты на основе ИИ – одни из множества используемых учеными программ, которые ускоряют процесс, но человеческий контроль остается незаменимым на всех этапах разработки лекарств: проведение экспериментов в физическом мире, проверка данных, интерпретация результатов, проведение клинических испытаний и соблюдение нормативных требований полностью контролируются людьми", – подытожил он.