6 мая 2024 БКС Экспресс
Исследователи пришли к выводу, что в ближайшие годы генеративный искусственный интеллект (ИИ) сможет самостоятельно создавать лекарства, пишет CNBC. Его преимущество заключается в сохранении финансов, которые требуются для проведения не всегда удачных экспериментов, времени, а также в воспроизводимости опытов.
С чего все начиналось
Пожалуй, первый серьезный прорыв в области на стыке биологии, химии и ИИ произошел в 2021 г. Тогда компания DeepMind AI от Google разработала программу AlphaFold, которая предсказывает пространственную структуру белка, которая лежит в основе разработки лекарств.
Белки входят в состав внутриклеточных структур. Они позволяют глазам различать свет, нейронам — работать, а вашей уникальной ДНК — считываться. Поэтому роль белка в организме человека крайне важна.
Белки определяют, как работает клетка, а следовательно, и весь организм. Белковый состав имеют почти все ферменты и некоторые гормоны. Сила и функциональность иммунной системы человека зависит от белка, так как он активно участвуют в выработке антител.
Выяснив структуру белка с максимальной точностью, можно предсказать, какое химическое вещество, связывающееся с ним, помешает работе нейронов. Это поможет создать, например, препарат от эпилепсии.
На выяснение точной структуры белка порой уходят годы и большие деньги, что сильно замедляет исследования, направленные на борьбу с болезнями и поиском новых лекарств.
На сайте программы говорится, что в процессе обучения AlphaFold показывали последовательности и структуры около 100 тыс. известных белков. Поэтому теперь она может почти мгновенно предсказывать форму белка с точностью до атома.
Выглядит это так: ИИ как бы изучает пространственную геномику, сканирует миллионы клеток в тканях в трехмерном изображении, а затем строит модели, используя каталог химических веществ в цифровой форме. Кимберли Пауэлл, вице-президент по решениям для здравоохранения NVIDIA, назвала такие возможности медицинской революцией.
«AlphaFold сложно использовать биологам, поэтому мы упростили ее. Вы можете зайти на веб-страницу, ввести последовательность аминокислот и получить реальную структуру белка. Если бы вы делали это с помощью прибора, то он обошелся бы вам в $5 млн, для его работы потребовалось бы три эквивалента полной занятости, а структуру вы могли бы получить через год. Мы же сделали это мгновенно на веб-странице», — говорит Пауэлл.
Возможности и преимущества
Для человека такие программы удобны по трем причинам. Во-первых, ИИ занимается обучением самостоятельно. Во-вторых, может подходить к этому процессу творчески — «придумывать» такие модели лекарств, к которым человек просто не смог бы прийти. Наконец, для экспериментов в лабораторных условиях ушли бы месяцы, а то и годы.
По данным исследований, клинические испытания лекарств в 90% случаев приводят к неудаче. И это при том, что на разработки уходит от $30 млн до $310 млн за одно испытание, а потенциальная стоимость препарата может доходить вплоть до миллиарда долларов. По словам Пауэлл, с применением ИИ вероятность успеха разработок могла бы вырасти до 90%.
Почему галлюцинации ИИ — это хорошо
В рамках построения биологических моделей ИИ может буквально выдумывать несуществующие белки, что позволит ему расширить возможности для исследований. Такие фантазии роботов еще называют «галлюцинированием». И все потому, что потенциальное количество белков, которые могут выступать в качестве терапии, просто огромно — 10 в степени 160.
При классическом подходе сценарий, при котором можно было бы фантазировать, невозможен, считает Пауэлл.
Как ИИ помогает уже сегодня
Группа по изучению белков Института основ машинного обучения в Университете штата Техас проводит эксперименты по созданию лекарства от рака молочной железы. Модели ИИ помогают им сузить круг возможностей, чтобы ученые быстрее определили оптимальные модификации, которые следует опробовать на деле.
Докторант информатики Дэниел Диас, который возглавляет эту группу, сообщил, что ИИ помог исследователям получить больше белка для тестирования и использования. А поскольку это человеческий вариант белка, риски того, что препарат вызовет аллергическую реакцию у пациентов, сводятся к минимуму.
Однако Пауэлл уточнила, что доказательную базу о пользе использования ИИ в разработке лекарств еще только предстоит собрать. «Мы находимся в самом начале пути», — заключила она.
http://bcs-express.ru/ (C)
Не является индивидуальной инвестиционной рекомендацией
При копировании ссылка обязательна Нашли ошибку: выделить и нажать Ctrl+Enter
С чего все начиналось
Пожалуй, первый серьезный прорыв в области на стыке биологии, химии и ИИ произошел в 2021 г. Тогда компания DeepMind AI от Google разработала программу AlphaFold, которая предсказывает пространственную структуру белка, которая лежит в основе разработки лекарств.
Белки входят в состав внутриклеточных структур. Они позволяют глазам различать свет, нейронам — работать, а вашей уникальной ДНК — считываться. Поэтому роль белка в организме человека крайне важна.
Белки определяют, как работает клетка, а следовательно, и весь организм. Белковый состав имеют почти все ферменты и некоторые гормоны. Сила и функциональность иммунной системы человека зависит от белка, так как он активно участвуют в выработке антител.
Выяснив структуру белка с максимальной точностью, можно предсказать, какое химическое вещество, связывающееся с ним, помешает работе нейронов. Это поможет создать, например, препарат от эпилепсии.
На выяснение точной структуры белка порой уходят годы и большие деньги, что сильно замедляет исследования, направленные на борьбу с болезнями и поиском новых лекарств.
На сайте программы говорится, что в процессе обучения AlphaFold показывали последовательности и структуры около 100 тыс. известных белков. Поэтому теперь она может почти мгновенно предсказывать форму белка с точностью до атома.
Выглядит это так: ИИ как бы изучает пространственную геномику, сканирует миллионы клеток в тканях в трехмерном изображении, а затем строит модели, используя каталог химических веществ в цифровой форме. Кимберли Пауэлл, вице-президент по решениям для здравоохранения NVIDIA, назвала такие возможности медицинской революцией.
«AlphaFold сложно использовать биологам, поэтому мы упростили ее. Вы можете зайти на веб-страницу, ввести последовательность аминокислот и получить реальную структуру белка. Если бы вы делали это с помощью прибора, то он обошелся бы вам в $5 млн, для его работы потребовалось бы три эквивалента полной занятости, а структуру вы могли бы получить через год. Мы же сделали это мгновенно на веб-странице», — говорит Пауэлл.
Возможности и преимущества
Для человека такие программы удобны по трем причинам. Во-первых, ИИ занимается обучением самостоятельно. Во-вторых, может подходить к этому процессу творчески — «придумывать» такие модели лекарств, к которым человек просто не смог бы прийти. Наконец, для экспериментов в лабораторных условиях ушли бы месяцы, а то и годы.
По данным исследований, клинические испытания лекарств в 90% случаев приводят к неудаче. И это при том, что на разработки уходит от $30 млн до $310 млн за одно испытание, а потенциальная стоимость препарата может доходить вплоть до миллиарда долларов. По словам Пауэлл, с применением ИИ вероятность успеха разработок могла бы вырасти до 90%.
Почему галлюцинации ИИ — это хорошо
В рамках построения биологических моделей ИИ может буквально выдумывать несуществующие белки, что позволит ему расширить возможности для исследований. Такие фантазии роботов еще называют «галлюцинированием». И все потому, что потенциальное количество белков, которые могут выступать в качестве терапии, просто огромно — 10 в степени 160.
При классическом подходе сценарий, при котором можно было бы фантазировать, невозможен, считает Пауэлл.
Как ИИ помогает уже сегодня
Группа по изучению белков Института основ машинного обучения в Университете штата Техас проводит эксперименты по созданию лекарства от рака молочной железы. Модели ИИ помогают им сузить круг возможностей, чтобы ученые быстрее определили оптимальные модификации, которые следует опробовать на деле.
Докторант информатики Дэниел Диас, который возглавляет эту группу, сообщил, что ИИ помог исследователям получить больше белка для тестирования и использования. А поскольку это человеческий вариант белка, риски того, что препарат вызовет аллергическую реакцию у пациентов, сводятся к минимуму.
Однако Пауэлл уточнила, что доказательную базу о пользе использования ИИ в разработке лекарств еще только предстоит собрать. «Мы находимся в самом начале пути», — заключила она.
http://bcs-express.ru/ (C)
Не является индивидуальной инвестиционной рекомендацией
При копировании ссылка обязательна Нашли ошибку: выделить и нажать Ctrl+Enter