Искусственный интеллект в разработке лекарств: реальная оценка В последние годы искусственный интеллект (ИИ) стал одним из самых обсуждаемых и горячих тем в фармацевтической индустрии. Обещания быстрое открытие новых лекарств и улучшение эффективности процессов привели к созданию множества стартапов и масштабному вложению средств в технологии ИИ. Однако, несмотря на все эти разговоры, важно остановиться и рассмотреть реальность применения ИИ в разработке лекарств, отделяя мифы от правды. Недавний эпизод подкаста Pharmaphorum с участием Адитйо Пракеша, генерального директора компании Verseon, стал отличным поводом для того, чтобы узнать, как же на самом деле работает ИИ в области разработки лекарств и какие у него существуют ограничения. Пракеш подчеркнул, что, несмотря на все возможные преимущества, многие в отрасли переоценивают потенциал этой технологии.
При этом эксперт сформулировал ряд ключевых аспектов, которые необходимо учитывать при интеграции ИИ в фармацевтические процессы. Проблема избыточного оптимизма в отношении ИИ заключается в том, что многие технологии все еще находятся на начальных стадиях развития. Хотя существуют прецеденты, когда ИИ достигал значительных успехов в анализе данных и предсказательной аналитике, они часто касаются узкоспециализированных задач, таких как анализ изображения или выявление закономерностей в больших массивах данных. Но когда речь идет о сложных процессах, таких как открытие и разработка новых лекарств, ситуация меняется. Долгие годы разработка новых препаратов была крайне трудоемким процессом, требующим много времени, ресурсов и человеческого труда.
Применение ИИ в этом контексте обещало революцию, позволяя ускорить анализ биологических данных и находить потенциальные молекулы-кандидаты для дальнейших испытаний. Однако Адитйо Пракеш указывает на то, что ИИ не может полностью заменить человеческий опыт и интуицию. В конечном итоге именно специалисты в области медицины и фармацевтики принимают ключевые решения, а ИИ должен быть представлен как инструмент, значительно упрощающий и ускоряющий этот процесс. В ходе обсуждения стало очевидно, что ИИ может проявить себя в нескольких основных областях разработки лекарств. Первое — это генерирование идей и гипотез на основе больших объемов данных о здоровье, биомедицинских исследованиях и особенностях заболеваний.
Вместо того чтобы полагаться на интуицию или ограниченные модели, ИИ может анализировать данные в больших масштабах и предлагать новые направления для исследований. Таким образом, он способен обогатить процесс разработки, предоставляя наглядные результаты и возможности, которые в традиционной практике могли бы быть просто упущены. Однако, как отмечает Пракеш, криптографические методы и алгоритмы не являются панацеей. Исходные данные, на которых «обучаются» ИИ-системы, могут содержать ошибки или предвзятости, что может привести к неверным выводам и, как следствие, к неэффективным или даже опасным лекарствам. Поэтому важно, чтобы в процессе разработки использовались качественные и хорошо структурированные данные.
Далее, важно учитывать, что роль ИИ в области клинических испытаний всё ещё лимитирована. И хотя ИИ может помочь в рекрутировании участников и отслеживании их состояния, конечные решения о том, что и как будет тестироваться, должны приниматься врачами и исследователями. Участие ИИ в процессе не исключает требность человеческого фактора и экспертизы. Не менее важный момент — интеграция ИИ в уже существующие процессы. Во многих крупных фармацевтических компаниях ИИ внедряется в рамках команд, занимающихся разработкой новых препаратов.
Однако часто не хватает понимания и навыков, необходимых для эффективного использования ИИ в повседневной работе. Это порождает необходимость в обучении и повышении квалификации, что является еще одной ключевой задачей для отрасли. В то же время открываются новые перспективы для применения ИИ в других областях фармацевтики. Например, автоматизация обработки данных о взаимодействии лекарств и их побочных эффектах может значительно облегчить жизнь исследователям. Более того, ИИ способен анализировать письма и публикации в научных журналах, чтобы выявлять новые тенденции, подходы и исследования, что также может быть полезно для специалистов в данной области.
