Искусственный интеллект (ИИ) можно использовать для решения фундаментальных задач в области великих болезней, например рака или ВИЧ. Об этом заявил замминистра здравоохранения РФ Сергей Глаголев на Форуме будущих технологий. По его словам, инструмент должен помочь распознавать новые терапевтические мишени.
ИИ может быть направлен на преодоление ограничений по уже существующим решениям, например CAR-T-терапии в отношении опухолей больших размеров, отметил Глаголев. Помимо этого его можно использовать для долгосрочной оценки эффективности и безопасности препаратов для генотерапии, ускорения создания платформ для персонализированных препаратов и упрощения их оценки за счет использования большего числа параметров, чем те, которые сегодня применяются в рамках госпитального исключения, добавил он.
Замминистра подчеркнул, что ИИ – это не панацея, а инструмент, который пронизывает все этапы разработки лекарственных препаратов, ускоряя их создание и меняя парадигму разработки. Директор центра развития здравоохранения Школы управления «Сколково» Мария Велданова считает, что ИИ способен оказать существенное влияние и на экономическую модель отрасли.
Велданова отметила, что фармкомпании тратят около 20% выручки на научно-исследовательские и опытно-конструкторские работы, которые бы позволили создать новые молекулы. ИИ может применяться для обработки научных данных, особенно при исследовании того, какая молекула потенциально может стать кандидатом на лекарство, указала она. Еще одна сфера применения – блок клинических исследований и разработок, на которые уходит много лет и вложений. Помимо этого есть и сложность в поиске пациентов, сказала Велданова. ИИ может помочь в ускорении набора пациентов, управлении интеллектуальными данными, предсказании потенциальных рисков в исследовании, а также в подготовке регуляторной документации.
Заместитель гендиректора по ранней разработке и исследованиям биотехнологической компании Biocad Павел Яковлев рассказал «Ведомостям», что компания применяет ИИ с 2020 г. для разработки больших терапевтических молекул. Перспективным направлением ИИ в фармотрасли он назвал автоматизацию научных и регуляторных процессов – тех, где сегодня сосредоточен основной объем рутинного, но высококвалифицированного труда исследователей. К этой сфере относится мониторинг научной литературы, подготовка регуляторных досье, анализ данных клинических и доклинических исследований, сказал Яковлев. ИИ также снижает стоимость ошибки: автоматизированный контроль документов и данных сокращает число несоответствий, которые на поздних стадиях могут задержать регистрацию или потребовать повторных исследований, заключил он.
Создание оригинального препарата занимает более пяти лет и требует значительных инвестиций, при этом до регистрации доходит лишь около 12% кандидатов в препараты, сказал директор по экономике здравоохранения «Р-фарм» Александр Быков. Алгоритмы позволяют точнее отбирать перспективные решения на ранних этапах и снижать долю дорогостоящих ошибок. В среднесрочной перспективе технологии могут сократить сроки разработки до трех лет, уточнил он.
С ним согласился и директор научно-исследовательского центра «Герофарм» Роман Драй. По его словам, до 70% стоимости создания новых препаратов связано с неудачами на начальных стадиях. При традиционном подходе требуется синтезировать до 10 000 молекул-кандидатов, в то время как ИИ позволяет моделировать миллионы вариантов и отбирать наиболее подходящие, что экономит годы разработки и ресурсы компаний, добавил Драй.
ИИ уже сейчас помогает в организации и проведении клинических исследований, снижая их стоимость и повышая объем и качество собираемых данных, добавил замдиректора Центра исследований молекулярных механизмов старения и возрастных заболеваний Московского физико-технического института Иван Гущин. С другой стороны, применение ИИ в персонализированной медицине будет несколько запаздывать: нужно накопить практические знания для более полного понимания ограничений и возможностей методов на основе этого инструмента, а также проработать регуляторные аспекты. К таким Гущин отнес распределение ответственности за возможные допущенные ошибки.
В конце 2025 г. около 70 лекарственных препаратов в мире, созданных с использованием ИИ, вышли в первую стадию клинических испытаний, сказал директор Института фармации и медицинской химии Пироговского университета Вадим Негребецкий. По его словам, это хороший результат, однако пока не ясно, сколько из них пройдут тесты на безопасность и эффективность. Негребецкий отметил, что сейчас ИИ способен ускорять лишь начальный этап разработки лекарств, а остальные этапы – доклинические и три фазы клинических испытаний – кандидату в лекарственные препараты все равно придется проходить «вживую». Но оптимизировать эти этапы, включая протоколы клинических испытаний, с помощью машинного обучения и нейросетей ему кажется вполне возможным.
