Блог компании Газпромбанк. Искусственный интеллект «прописался» в новостных заголовках последних лет преимущественно благодаря большим языковым моделям, способным генерировать много различного «вирального» контента. Между тем в других сферах подобные технологии уже давно производят тихие революции. Например, в медицине. Разбираемся, в каких направлениях медицины и каким образом ИИ поможет человечеству стать более здоровым.

По некоторым оценкам, объем мирового рынка ИИ-решений для медицины в 2024 году составит 18 млрд долларов, а к 2030 году вырастет почти до 120 млрд. Крупные компании из фармакологической и ИТ-индустрии активно инвестируют в эту сферу.

Всё потому, что у медицины есть одна большая проблема: человеческий организм, то есть объект, с которым она работает, — это чрезвычайно сложная и не до конца изученная система, которая к тому же досталась людям без какой-либо инструкции по применению. Из-за этого работа над задачами, связанными с диагностикой и лечением заболеваний, всегда сопровождается длительной чередой проб, ошибок и постоянной необходимостью в больших инвестициях. Технологии, основанные на искусственном интеллекте, потенциально способны упростить решение сразу всех этих проблем: они делают диагностику заболеваний точнее, а кроме того способны существенно удешевить и ускорить поиск новых лекарств.

Поиск новых лекарств

Разработка нового лекарства занимает 10–15 лет и обходится в среднем в 1,3 миллиарда долларов. Кроме того, 90% исследуемых препаратов не проходят испытания на людях из-за отсутствия эффекта или слишком большого количества побочек. Все усложняется тем, что клинические испытания сложны в разработке и проведении. Однако ИИ-технологии уже меняют эту ситуацию — они позволяют находить потенциальные лекарства без реальных экспериментов, полностью в режиме виртуальной симуляции. В ней воспроизводится взаимодействие лекарственного химического соединения с биоагентами заболевания.

Компьютерное моделирование используется для разработки лекарственных препаратов с 1990-х годов, успешно снижая затраты и повышая процент удачных исследований. Однако использование ИИ-моделей качественно улучшает и ускоряет процесс, так как они способны воспроизвести миллионы сценариев взаимодействия между компонентами предполагаемого лекарства и биологическими агентами заболевания за сравнительно короткий промежуток времени.

Например, в 2020 году учёным из Массачусетского технологического института удалось создать халицин — антибиотик, способный убивать опасные разновидности кишечной палочки E.coli, которые ежегодно «укладывают» в больницу до 700 тысяч человек. Помимо этого антибиотик смог успешно бороться с другими патогенными бактериями, которые были невосприимчивыми к существовавшим до халицина медикаментам. Чтобы достичь такого результата, учёные обучили ИИ-модель на 2500 молекулах (1700 из которых были существующими на рынке лекарствами, а 800 — природными компонентами).

После того как исследователи научили модель «понимать», какие молекулы могут убивать кишечную палочку, команда показала ей 6000 соединений, включая существующие лекарства, неудачные препараты, натуральные компоненты и множество других молекулярных вариаций. Пользуясь знаниями о том, что работает, а что — нет в борьбе с палочкой, система выбрала из предложенного ей массива данных компоненты, которые, будучи соединены воедино, и оказались халицином.

Антибиотик был обнаружен за ничтожную часть того времени, которое учёные потратили бы на его поиск классическими методами. Модель, которую использовали учёные, потенциально может протестировать около 100 миллионов химических соединений всего за несколько дней.

Оценочный объем рынка ИИ-лекарств

По оценкам экспертов, ИИ-решения для поиска лекарств могут снизить стоимость доклинической разработки новых медикаментов на 20–40% и ускорить разработку и валидацию лекарственных кандидатов в 15 раз. Ожидается, что к 2025 году 30% новых препаратов будут открываться с помощью ИИ, а объем этого рынка к 2032 году достигнет 9,7 млрд долларов против 1,7 млрд долларов в 2023 году.

Пока что ни одно подобное лекарство не вышло на рынок, но это связано прежде всего с длительностью клинических испытаний — они занимают несколько лет. И всё же ИИ-лекарства постепенно двигаются к широкой аудитории. Например, в июне этого года начались клинические испытания на людях INS018_055 — разработанного компанией Insilico Medicine ИИ-лекарства от идиопатического легочного фиброза. Это хроническое заболевание, которое пока что невозможно вылечить полностью.

Точная диагностика заболеваний

Уточнённая диагностика заболеваний — ещё одна сфера, где ИИ показывает впечатляющие результаты.