В 2020 году британская Exscientia стала первой компанией, запустившей испытания на людях молекулы лекарства, созданной с помощью искусственного интеллекта, в надежде вылечить обсессивно-компульсивное расстройство.

С тех пор десятки лекарств на основе искусственного интеллекта прошли клинические испытания, и многие другие находятся на подходе.

Если эти испытания пройдут успешно, ИИ может перевернуть процесс открытия лекарств. Исследователи обычно тратят годы на анализ массивов данных и результатов испытаний, чтобы найти многообещающие кандидаты на лекарства в лаборатории, но многие из них терпят неудачу в ходе клинических испытаний.

Модели искусственного интеллекта могут улучшить шансы, помогая исследователям определить правильную мишень в организме для конкретного заболевания, затем найти или даже создать правильную молекулу для взаимодействия с ней и, наконец, предсказать, каким пациентам она может помочь. Тогда фармацевтические компании могли бы инвестировать только в самые выгодные варианты, исключив большую часть ранних проб и ошибок.

Это не надежная стратегия: например, исследование Exscientia по поводу ОК было закрыто в 2021 году из-за того, что не удалось достичь поставленных целей. Но в конечном итоге цель состоит в том, чтобы быстрее доставлять пациентам более дешевые лекарства, одновременно принося миллиарды долларов прибыли.

«От открытия лекарства до клинической разработки этот промежуток составляет около пяти с половиной лет», — сказал Аарти Читале, старший отраслевой аналитик по здравоохранению и биологическим наукам консультативной фирмы Frost & Sullivan. «Некоторые ведущие поставщики ИИ могут сократить этот срок всего до 18 месяцев».

Деньги льются

Инвесторы приняли к сведению эту возможность, вложив не менее $10 млрд.[€9.1bn] в стартапы, нацеленные на искусственный интеллект на ранней стадии разработки лекарств, с 2019 года, в то время как европейские фармацевтические гиганты объявили о крупных сделках по расширению своих возможностей искусственного интеллекта.

Например, французская Sanofi подписала контракт на 1,2 миллиарда долларов. [€1.1bn] соглашение с Atomwise о сортировке малых молекул в 2022 году, в то время как британско-шведская AstraZeneca расширила свое партнерство с британской BenevolentAI для поиска методов лечения системной красной волчанки и сердечной недостаточности, а также хронического заболевания почек и идиопатического фиброза легких.

По данным консалтинговой компании McKinsey & Co, по состоянию на 2022 год в мире насчитывалось около 270 компаний, занимающихся разработкой лекарств с помощью искусственного интеллекта, при этом Западная Европа служила растущим центром.

«Мы считаем, что искусственный интеллект открывает огромные перспективы для разработки лекарств», — сказал Питер Арлетт, руководитель отдела анализа данных и методов Европейского агентства по лекарственным средствам, которое курирует фармацевтическую продукцию в Европейском Союзе.

Примечательно, что использование искусственного интеллекта для открытия лекарств обычно считается малорискованным, поскольку если потенциальное лекарство терпит неудачу, то оно терпит неудачу в моделировании, а не в пациенте. Вместо этого ИИ, вероятно, представляет больший риск на более поздних стадиях разработки лекарств, учитывая потенциальные этические проблемы, риски человеческих предубеждений, которые могут проникнуть в алгоритмы, или ошибочный анализ данных, которые используются при подаче заявки на лекарство для одобрения регулирующих органов.

Регулирование фармацевтического ИИ

Поскольку фармацевтические компании все больше полагаются на искусственный интеллект в своих терапевтических разработках, регулирующие органы стараются обеспечить безопасное использование этих инструментов. Этим летом EMA опубликовало проект документа о дальнейших действиях по использованию ИИ в разработке лекарств, а в ноябре проведет семинар, чтобы получить отзывы от фармацевтического сектора. и другие заинтересованные стороны.

«Мы рассматриваем это как начало, самое начало [AI] руководство и регулирование в фармацевтическом секторе», — сказал Арлетт, который также является сопредседателем группы управления большими данными EMA.

По словам Арлетта, аналитический документ должен быть завершен к концу 2024 года, но, скорее всего, к этому времени он «значительно изменится», основываясь на внешних отзывах. Хотя документ не будет обязательным, он предложит более конкретную картину нормативных указаний, которые появятся в 2025 или 2026 году, которым, как ожидается, будут следовать фармацевтические компании.

Направляясь к ноябрьскому семинару, Арлетт сказал, что регулирующие органы в целом согласны с тем, что им следует классифицировать риски ИИ для различных целей, чтобы «мы не чрезмерно регулирули там, где использование ИИ может быть просто фоновым процессом и не влиять на выгоды». баланс рисков для лекарства».

Тем не менее, по его словам, регулирующие органы должны иметь хотя бы некоторый доступ к алгоритмам производителей лекарств и данным, используемым для обучения их моделей в процессе открытия, а также понимание того, как алгоритмы используются для управления лекарствами после их авторизации — например, Если алгоритм помогает определить дозировку инсулина для пациента, EMA хочет знать, как он работает. Уровень прозрачности, который потребуется, все еще остается предметом дискуссий.

«Поскольку алгоритм обучается, нам, вероятно, придется подумать новаторски о том, как мы за этим следим», — сказал Арлетт. «Существующая структура, которая довольно строгая и очень структурированная… может быть неоптимальной для чего-то столь быстро меняющегося, как алгоритм обучения».

Отрасль реагирует

Фармацевтическая промышленность хранит молчание в преддверии ноябрьского семинара, хотя руководители некоторых ведущих фирм, в том числе Exscientia, выступили против предложений по установлению правил разработки лекарств, ориентированных на искусственный интеллект.

В своем заявлении базирующаяся в Брюсселе торговая группа Европейская федерация фармацевтической промышленности и ассоциаций заявила, что новая политика в области ИИ должна «сбалансировать преимущества и риски ИИ, одновременно поддерживая и стимулируя инновации» и что «у нас уже есть надежная основа для обработки статистических и прогнозирующие модели и программное обеспечение, которые будут применяться ко многим применениям ИИ при разработке лекарств».

Несмотря на надвигающиеся изменения в нормативно-правовой базе, производителям лекарств все еще необходимо выяснить, как вывести на рынок лекарства на основе искусственного интеллекта — и доказать, что они более полезны, чем существующие методы лечения. В конечном итоге, как отмечает Boston Consulting Group, ключевым фактором, определяющим, насколько широко ИИ будет использоваться для открытия лекарств, будет клинический успех, а не экономия времени или средств.

Трансформация фармацевтики

Перед отраслью стоят и другие проблемы. Для эффективной работы моделей искусственного интеллекта и машинного обучения необходимы надежные и высококачественные наборы данных, а в Европе пока не существует центрального хранилища для производителей лекарств. Кроме того, большая часть инвестиций за последние пять лет была направлена ​​в страны с высоким уровнем дохода и сосредоточена на прибыльных областях онкологии и неврологии, в результате чего инфекционные заболевания, которые несут гораздо большее бремя для здоровья во всем мире, были недостаточно инвестированы, за исключением Covid-19.

Глобальная экономическая неопределенность также может замедлить прогресс небольших фирм и стартапов, сказал Читале. В то время как венчурное финансирование стартапов по разработке лекарств на основе искусственного интеллекта резко возросло в 2021 году, достигнув 4,7 млрд долларов. [€4.3bn]По данным аналитической компании CB Insights, этот уровень был намного ниже в 2022 и 2023 годах, что соответствует более широкому спаду инвестиций.

Несмотря на это, игроки отрасли, ученые и спонсоры считают, что ИИ готов преобразовать фармацевтический сектор. В недавнем опросе 84 процента тех, кто в настоящее время использует ИИ, заявили, что ожидают, что он сыграет значительную роль в открытии лекарств в течение следующих пяти лет, по сравнению с 70 процентами среди тех, кто не использует ИИ.

В Европе использование ИИ не ограничивается ранними стадиями исследований потенциальных лекарств-блокбастеров. EFPIA, торговая группа фармацевтической промышленности, заявила, что крупные фармацевтические компании «применяют подходы искусственного интеллекта и машинного обучения на протяжении всего жизненного цикла разработки лекарств» — от открытия и производства лекарств до мониторинга безопасности и далее.