Японская фармкомпания приступает к испытаниям лекарства, синтезированного с помощью нейросети
Фармацевты и программисты из компаний Sumitomo Dainippon Pharma и Exscientia подбросили дров в костер спора «где должна заканчиваться самостоятельность машины и начинаться контроль в ручном режиме»: 30 января на официальном сайте Exscientia был опубликован пресс-релиз, в котором заявлено, что с помощью разработанного ими ИИ фармкомпания Sumitomo Dainippon Pharma определила формулу и синтезировала действующее вещество для лекарства против ОКР.
Конечно, маркетологи Exscientia называют свою разработку «Искусственным Интеллектом», но разработка нового лекарства велась с помощью обучающейся нейросети. Фактически, нейросеть определила формулу нового лекарства через перебор и анализ комбинаций известных действующих веществ. Сейчас разработка и синтез завершены, и SDP — компания-производитель лекарства — переходит к первой фазе клинических испытаний на животных.
Одним из преимуществ привлечения нейросетей к определению формулы действующего вещества лекарственных препаратов называется скорость работы машины: сеть точно так же, как и ученые, перебирает возможные комбинации веществ и строит прогноз их основного эффекта, однако в отличие от команды биохимиков, нейросети на создание черновых формул требуется значительно меньше времени. Так, специалисты SDP при технической поддержке Exscientia справились за 12 месяцев вместо обычных ~4,5 лет, которые обычно длятся подобные исследования.
Разработанное вещество получило название DSP-1181, а его область применения — борьба с обсессивно-компульсивным расстройством путем увеличения отклика рецептора серотонина 5-HT1A, то есть действующее вещество является агонистом рецептора. Исследователи заявляют, что DSP-1181 — одно из самых перспективных лекарств по лечению ОКР из ныне существующих.
Представитель Sumitomo Dainippon Pharma в лице старшего исполнительного директора компании Тору Кимуры так отзывается о последней разработке: «Мы очень взволнованы результатами совместного исследования, которое позволило разработать соединение-кандидата за столь короткий срок. Наш опыт в поиске новых лекарств на основе моноаминов GPCR вместе с возможностями ИИ позволили работать эффективно и обеспечили успешный результат. Мы продолжим усердно работать, чтобы наше лекарство прошло клинические испытания и попало к пациентам как можно скорее».
К сожалению, каких-либо технических подробностей разработки представители компании Exscientia в пресс-релизе не предоставили, однако по обрывкам отдельных фраз можно составить следующую картину:
- использовалась нейросеть;
- японская компания SDP предоставила массив размеченных данных для обучения и работы сети, так как они имеют «опыт в поиске лекарства на основе моноаминов GPCR (моноаминовых нейромедиаторов)»;
- нейросеть занималась механическим перебором соединений-кандидатов на действующее вещество, после чего сформированный массив данных проверялся учеными фармкомпании;
- в самой технологии нет ничего прорывного.
Стоит заметить, что при всей банальности процесса поиска активного вещества в описанном случае (а фильтрация большого массива данных с помощью машинного обучения сейчас применяется во многих областях, от математики и астрофизики, до нефтедобычи и георазведки), сам факт того, что формула действующего вещества лекарства от такой неприятного неврологического заболевания, как ОКР, была выведена изначально машиной — впечатляет. Самое важное, что сделали Sumitomo Dainippon Pharma и Exscientia — это раздвинули горизонт области применения современных вычислительных машин и мощностей в сфере фармацевтики. А ведь разработка лекарственного препарата — процесс не быстрый и крайне дорогой. По теме можно посмотреть интервью (или почитать его расшифровку там же) с Александром Жаворонковым. Также оно переводилось и на Хабр.
Так, по словам Жаворонкова, нейросети в фармацевтике уже активно используются, однако обычно — для анализа существующих научных работ и результативности тех или иных исследований: пошло ли лекарство в свободную продажу, либо его разработка остановилась на базе первичной публикации и не прошло клинические исследования? Также нейросети обрабатывали клинические данные пациентов, известно и о прямом привлечении машинного обучения к поиску действующего вещества с последующим синтезом. В основном роль «ИИ» сводится к обработке массива косвенных данных и подготовительной работе — в каком направлении стоит двигаться исследователям.
Вполне вероятно, что при успешных клинических испытаниях Sumitomo Dainippon Pharma и Exscientia станут одними из первых компаний, которые использовали нейросеть и настолько быстро получили активное вещество лекарства для широкого круга потребителей.
