Анализ ситуации с внедрением и перспективами развития искусственного интеллекта в фармацевтике опубликован на страницах журнала Verdict AI. В соответствии с публикацией The State of AI: Artificial Intelligence in Business, 62% предприятий планируют в ближайшее время инвестировать в ИИ, а 20% уже использовали ИИ, чтобы заменить или избежать набора новых работников за последние 12 месяцев. И эти цифры можно считать лишь верхушкой айсберга, если учитывать мнение 72% компаний о том, что искусственный интеллект будет иметь первостепенное значение для ведения бизнеса в будущем. В фармацевтике искусственный интеллект позволяет внедрить систему взаимосвязанных и автоматизированных технологий в биотехнологическую промышленность, которая может функционировать автономно, практически без вмешательства человека.
Пример эффективного использования возможностей ИИ продемонстрировали все крупные фармацевтические игроки, входящие в десятку Big Pharma — Novartis, Roche, Pfizer, Merck, AstraZeneca, GlaxoSmithKline, Sanofi, Abbvie, Bristol-Myers Squibb и Johnson & Johnson. Все они либо напрямую сотрудничали с технологиями ИИ, либо приобрели их, чтобы воспользоваться их преимуществами. Так, Roche сотрудничает с французской компанией Owkin, чтобы ускорить поиск, разработку и испытания лекарств. Roche также купил Flatiron в попытке использовать ИИ для ускорения исследований по раку и улучшения ухода за пациентами. Novartis объединил усилия с Массачусетским технологическим институтом, IBM Watson, Quantumblack и Intel, чтобы продвигать свои амбиции в области ИИ. GlaxoSmithKline также не осталась в стороне, установив партнерские отношения с множеством компаний, занимающихся ИИ, включая Exscientia, BERG, Cloud Pharmaceuticals и Insilico Medicine. Из всех компаний, включенных в этот список, Novartis определенно лидирует в использовании ИИ, начиная от поиска и испытаний лекарств и заканчивая проектами в области клинических испытаний и улучшения ухода за пациентами.
В фармацевтике существует ряд областей, где использование ИИ может принести наиболее ощутимую выгоду. В первую очередь, это разработка новых лекарств, требующая наиболее крупных вложений. Искусственный обладает огромным потенциалом для сокращения затрат на исследования и разработку новых лекарств, экономя для 10 крупнейших фармацевтических фирм около $70 млрд в год. Примером тому может быть сотрудничество Cyclica и Bayer AI Collaboration. Благодаря ему исследователи не только лучше понимают молекулярные структуры используемых препаратов, но и прогнозируют лекарства следующего по фармакокинетическим свойствам уровня. Стоит также отметить успехи Novartis, который, используя технологии ИИ, смог разработать возможность классификации соединений с одинаковыми визуальными эффектами. «Машинное обучение указывает нам на новые терапевтические возможности с потрясающей эффективностью… И у него есть беспрецедентная возможность научить нас тому, как работают наши лекарства», — заявляет начальник отдела информатики для химической биологии и терапии Института биомедицинских исследований Novartis Джереми Дженкинс (Jeremy Jenkins).
Verge Genomics использует ИИ для ускорения поиска лекарств во время доклинических испытаний. Компания объединяет открытия и инновации в области геномики, машинного обучения и нейробиологии, чтобы предложить новый подход к открытию новых лекарств и методов лечения заболеваний мозга. Если подход Verge, основанный на машинном обучении, окажется верным, он сократит процесс разработки лекарств для пациентов с такими заболеваниями головного мозга, как БАС, болезнь Альцгеймера, аутизм, болезнь Паркинсона и др. Компания же окажется в большом выигрыше, поскольку сможет оценить эффективность лекарств, прежде чем потратит кучу денег на клинические испытания.
Еще одна область, где ИИ помогает крупной фармацевтике — это создание лекарств, необходимых при сложных и редких заболеваниях. Эта область часто бывает «забыта» фармой, поскольку требует вложения колоссальных средств и никогда не сможет окупиться. Однако достижения ИИ позволяет пациентам с редкими заболеваниями обрести надежду. Инвестирование для разработки инновационных препаратов для лечения редких состояний уже получили такие крупные биотехнологические компании, как Healx и Therachon. Даже в случае отсутствия радикального лечения редких заболеваний, фарма может привлечь ИИ для создания лекарств поддерживающей терапии. Так, сотрудничество Abbvie и Mission Therapeutics, которое разработает ингибиторы DUB, позволит помочь десяткам миллионов человек, которые борются с болезнью Альцгеймера и слабоумием.
Не менее важная область применения ИИ в фармацевтике – это работа над лекарственной приверженностью и дозировкой препаратов. В большинстве случаев наличие высокой приверженности к лекарственным препаратам имеет решающее значение для любой фармацевтической компании. Понимая это, Abbvie заключила партнерское соглашение с нью-йоркской компанией AiCure, используя ее алгоритм распознавания лиц и изображений для контроля приверженности. Пациенты снимали видео о том, как они глотают таблетку, используя свои смартфоны, что улучшило их приверженность до 90%.
Лучшее понимание результатов клинических данных и создание более качественной аналитики также может быть достигнуто при помощи ИИ. Это понимают все крупные фармкомпании, подключая к анализу клинических испытаний платформу искусственного интеллекта IBM Watson. А вот Researchkit позволяет людям проходить клинические испытания без физической регистрации благодаря экосистеме клинических исследований, созданной на основе iPhone и Apple Watch.
Связанная с клиническими испытаниями задача быстрого поиска надежных пациентов также может быть решена с помощью ИИ, благодаря быстрому извлечению полезных данных из записей пациентов. Примером могут быть два технических стартапа ИИ, которые отлично справляются со этой задачей — Deep 6 и Antidote.
Множество выгод от ИИ, безусловно, требуют его скорейшего внедрения в фармацевтику. Однако этому препятствует множество трудно разрешаемых проблем.
Незнание технологии — для многих фармацевтических компаний ИИ все еще выглядит как «черный ящик» из-за его новизны и эзотерического характера.
Отсутствие надлежащей ИТ-инфраструктуры, поскольку большинство используемых в настоящее время ИТ-приложений не разрабатывались с учетом искусственного интеллекта. Кроме того, фармацевтические фирмы вынуждены тратить много денег на модернизацию своих ИТ-систем (а этого не хотят большинство руководителей фармацевтических компаний).
Большая часть данных представлена в текстовом формате, что означает необходимость сопоставлять и преобразовывать эти данные в форму, которая может быть проанализирована фармацевтическими компаниями.
Несмотря на все эти ограничения, одно можно сказать наверняка: ИИ уже переопределяет биотехнологию и фармацевтику. И через десять лет фарма будет рассматривать искусственный интеллект как основную, повседневную технологию. Единственный вопрос заключается в том, как долго руководители компаний будут «запрыгнет в этот вагон» для повышения своей операционной эффективности, результатов и прибыли.
