На Всемирном экономическом форуме генеральный директор Google DeepMind Демис Хассабис заявил, что лекарства, созданные с помощью искусственного интеллекта, как ожидается, вступят в клинические испытания к 2025 году. Эта новость знаменует собой крупный прорыв в области искусственного интеллекта в области исследований и разработок лекарств и предвещает инновации в будущих моделях исследований и разработок лекарств. Isomorphic Labs, компания DeepMind, которая специализируется на исследованиях и разработках лекарств, активно продвигает этот процесс, стремясь использовать технологии машинного обучения для сокращения цикла разработки лекарств, снижения затрат и, в конечном итоге, достижения персонализированной медицины. Эта технология может не только значительно повысить эффективность исследований и разработок лекарств, но также сэкономить фармацевтическим компаниям огромные суммы денег и облегчить текущую дилемму высоких затрат и низких показателей успеха в исследованиях и разработках новых лекарств.
На прошедшем недавно в Давосе Всемирном экономическом форуме Демис Хассабис, генеральный директор Google DeepMind, заявил, что первые лекарства, разработанные с помощью искусственного интеллекта, могут начать клинические испытания к 2025 году. Хассабис также является главой Isomorphic Labs, компании по разработке лекарств, принадлежащей DeepMind. «Наш план состоит в том, чтобы к концу этого года некоторые лекарства, разработанные с помощью ИИ, прошли клинические испытания», — сказал он.
С 2021 года Isomorphic Labs работает над ускорением разработки лекарств с помощью машинного обучения. Хассабис отметил, что в будущем ожидается внедрение персонализированной медицины, а системы искусственного интеллекта смогут оптимизировать лекарства для метаболического профиля каждого человека за короткий период времени. Он подчеркнул, что фармацевтические компании все больше интересуются ИИ, поскольку он может сэкономить им много времени и денег.
Согласно статье в журнале Nature Medicine, процесс разработки и утверждения новых лекарств обычно занимает от 12 до 15 лет и обходится в 2,6 миллиарда долларов. Более того, более 90% клинических испытаний терпят неудачу. Таким образом, любая технология, которая снижает затраты, ускоряет разработку или повышает показатели успеха, окажет существенное влияние на финансовое состояние фармацевтической компании.
Хассабис отметил, что модели машинного обучения могут улучшить процесс разработки лекарств разными способами. Он считает, что существует огромный потенциал для экономии времени и средств. Однако он также напомнил, что получение высококачественных данных обучения по-прежнему сталкивается с проблемами из-за таких факторов, как правила конфиденциальности, политика обмена данными и затраты на сбор данных. Тем не менее, он не считает, что эти проблемы непреодолимы. Пробелы в общедоступных данных можно заполнить, сотрудничая с клиническими исследовательскими организациями или используя синтетические данные.
Однако Хассабис подчеркнул, что применение ИИ в научных исследованиях не означает, что учёные будут заменены. Он отметил, что настоящие инновации все еще недоступны ИИ, который не может выдвигать новые гипотезы или теории. Хотя ИИ может решать сложные математические гипотезы, он, по сути, полагается на мудрость и креативность ученых-людей.
Кроме того, такие компании, как Nvidia, также активно изучают возможности применения искусственного интеллекта при разработке лекарств. Nvidia даже открыла исходный код системы машинного обучения BioNeMo для разработки лекарств и сотрудничает с несколькими фармацевтическими компаниями для ускорения прогресса исследований.
Выделять:
Ожидается, что к 2025 году лекарства, разработанные с помощью ИИ, вступят в клинические испытания, что продемонстрирует огромный потенциал ИИ в разработке лекарств.
Фармацевтическая промышленность сталкивается с проблемами высоких затрат и низкого уровня успеха, и искусственный интеллект может значительно снизить влияние этих проблем.
Хассабис заявил, что ИИ не может заменить творческое мышление учёных, а настоящие научные открытия по-прежнему должны опираться на людей.
В целом, искусственный интеллект имеет широкие перспективы применения в области исследований и разработок лекарств. Хотя проблемы все еще существуют, нельзя игнорировать повышение эффективности и снижение затрат. ИИ станет для ученых мощным инструментом, а не заменой, подтолкнув фармацевтическую отрасль на новый этап развития.