Теоретические обещания искусственного интеллекта в медицине переходят к критически важному этапу проверки в реальном мире. Isomorphic Labs, биотехнологический стартап, созданный на базе Google DeepMind, объявил о подготовке своих кандидатов в лекарственные препараты, разработанных с помощью ИИ, к клиническим испытаниям на людях.
Этот переход знаменует собой поворотный момент в биотехнологии: переход от использования ИИ просто для понимания биологии к его использованию для проектирования конкретных медицинских решений.
Двигатель открытий: AlphaFold и не только
Чтобы понять значимость этих испытаний, необходимо взглянуть на технологию, которая их движет. На протяжении десятилетий поиск новых лекарств был процессом проб и ошибок, которому часто мешала «проблема фолдинга (свертывания) белков». Белки — «рабочие лошадки» живых организмов — состоят из цепей аминокислот, которые сворачиваются в сложные трехмерные структуры. Функция белка определяется его формой, но предсказание этой формы исторически было колоссальной научной проблемой.
Ситуация изменилась с появлением AlphaFold :
— AlphaFold 2: произвел революцию в отрасли, используя глубокое обучение для предсказания структур белков с беспрецедентной точностью.
— AlphaFold 3: расширил эти возможности, моделируя то, как белки взаимодействуют с другими жизненно важными молекулами, такими как ДНК и РНК.
— IsoDDE: собственная разработка Isomorphic Labs, которая, по имеющимся данным, вдвое повышает точность AlphaFold 3, позволяя осуществлять еще более прецизионное проектирование молекул.
«Вам нужно понимать, как малая молекула будет связываться с лекарством, насколько сильно, а также с чем еще она может вступить в связь», — объяснил Демис Хассабис, генеральный директор Google DeepMind.
Почему молекулы, созданные ИИ, имеют значение
Цель использования ИИ в данном контексте — не только скорость, но и точность. Традиционная разработка лекарств часто сталкивается с «нецелевыми эффектами», когда препарат взаимодействует с теми частями организма, которые не были его целью, что приводит к побочным эффектам.
По словам президента Isomorphic Labs Макса Джадерберга, подход компании дает два явных преимущества:
1. Высокая эффективность: Поскольку молекулы проектируются на основе глубокого понимания их структуры, они могут быть более действенными.
2. Снижение дозировки: Большая эффективность означает, что пациентам могут потребоваться меньшие дозы, что значительно снижает риск побочных эффектов.
Путь вперед: партнерства и разработки
Хотя миссия компании «победить все болезни» амбициозна, Isomorphic Labs подкрепляет свое видение значительным капиталом и стратегическими альянсами.
- Стратегическое сотрудничество: Компания заключила партнерство с фармацевтическими гигантами Eli Lilly и Novartis для интеграции ИИ в процесс поиска новых лекарств.
- Собственные разработки: Isomorphic разрабатывает собственные препараты, уделяя особое внимание онкологии (раку) и иммунологии.
- Финансовая поддержка: Собрав 600 миллионов долларов в ходе начального раунда финансирования, компания в настоящее время формирует группы клинической разработки, необходимые для проведения испытаний на людях.
Хотя сроки проведения этих испытаний немного сместились относительно первоначального прогноза на 2025 год, заявленного руководством, переход к клинической практике представляет собой окончательное подтверждение жизнеспособности биологии, управляемой ИИ.
Заключение
Предстоящие клинические испытания на людях определят, сможет ли ИИ выйти за рамки простого предсказания биологических структур и успешно создавать безопасные, высокоточные лекарства. В случае успеха это может фундаментально изменить наш подход к лечению сложных заболеваний, таких как рак и аутоиммунные расстройства.
