26 апреля 2022

Посмотрело 187

Как искусственный интеллект создает лекарства?

Статья

26 апреля 2022

Посмотрело 187

Пионеры искусственного интеллекта (ИИ) 1950-х гг., уже тогда рассуждавшие о частичной автоматизации умственного труда, предвидели создание машин, которые способны чувствовать, рассуждать и мыслить, как люди. На сегодняшний день ИИ – стал реальной технологией, которая используется фармацевтическими компаниями и стартапами для открытия и разработки лекарств, а в глобальную пандемию COVID-19, в разы ускорившей перепрофилирование существующих препаратов под терапию коронавирусной инфекции.
Искусственный интеллект в фармации
Искусственный интеллект в фармации
 
Разработка лекарственного препарата, по сути, заключающаяся в трудоемком процессе внедрения новой молекулы ЛС в клиническую практику состоит из нескольких этапов. Это научные изыскания по поиску молекулы и подходящей молекулярной мишени, затем масштабные клинические исследования, пострегистрационное изучение в реальной практике и последующий фармаконадзор.

Только лишь процессы идентификации и тестирования всех химических соединений, являющихся потенциальными терапевтическими агентами, требуют большого количества времени и финансовых затрат. Было подсчитано, что на каждый новый препарат, выведенный на рынок, уходят миллиарды долларов США и более 10 лет работы. [1]

Поэтому передовые технологии, которые помогают облегчить и ускорить процесс создания ЛС представляют интерес для мировой фармы.

Искусственный интеллект в фармации подразумевает использование сложных заданных алгоритмов программного обеспечения для имитации человеческого познания при анализе научных медицинских данных, методов терапии и профилактики, а также результатов лечения пациентов.

Данные реального мира (Real Word Data, RWD) определяются FDA, как «данные, относящиеся к состоянию здоровья пациента или предоставлению ему медицинской помощи, регулярно собирающиеся из различных источников». Они могут быть получены из электронных медицинских карт, информации об уходе за больными на дому, претензий пациентов, с мобильных устройств, т.е. источников, не относящихся к исследовательским институтам.

Основными тенденциями использования ИИ и RWD в фармацевтической технологии являются:
 
  • выявление нежелательных явлений;
  • поиск потенциальных препаратов-кандидатов и комбинаций для проведения клинических исследований;
  • перепрофилирование или изменение назначения ЛС;
  • разработки в области фармакогенетики/фармакогеномики, оптимизирующие терапию заболеваний. [1]
 
Пандемия, как время для инноваций
Пандемия, как время для инноваций
 
Однако при внедрении инструментов ИИ в процесс разработки лекарств присутствуют и проблемы, которые требуют решения. В частности, это качество данных, необходимых алгоритмам для получения успешных результатов. Затруднен обмен клиническими данными между фармацевтическими компаниями, отсутствует стандартизация источников информации, нередко встречаются противоречивые результаты.

Для предотвращения неверных паттернов, закладывающихся в систему ИИ, инициируется создание национальных или международных электронных хранилищ медицинских записей. Одним из таких хранилищ стал международных консорциум 4СЕ, объединивший электронные медицинские карты пациентов с COVID-19 из 96 больниц в 5 странах мира. Впоследствии, эти медицинские карты анализировались при помощи общей модели данных OMOP, которая систематизировала и преобразовывала их в единый формат.

Стоит отметить, что пандемия стала идеальной возможностью для внедрения передовых алгоритмов ИИ в сочетании с сетевой медициной для перепрофилирования лекарств. В условиях развития острого респираторного синдрома, тяжелого течения и последствий SARS-CoV-2 открытие лекарств de-novo практически невозможно. А систематический скрининг ИИ позволил выявить новые показания для уже существующих и одобренных препаратов.

К слову, методика перепрофилирования ЛС применялась и раньше, удачными ее плодами стали такие препараты, как силденафил – против эректильной дисфункции или талидомид в терапии множественной миеломы. Однако до ИИ на расширение показаний требовались годы. [2]
 
ИИ предсказывает, КИ - доказывают
ИИ предсказывает, КИ - доказывают
 
Одной из стратегий эффективного перепрофилирования препаратов для COVID-19 стал скрининг взаимодействий вирусного белка и белка хозяина. При помощи алгоритмов ИИ было установлено, что препарат барицитиниб, одобренный для лечения ревматоидного артрита, тормозит репликацию вируса SARS-CoV-2 в клетке хозяина. Полученные данные были проверены в клиническом исследовании, которое показало, что при использовании барицитиниба у пациентов с двусторонней пневмонией на фоне COVID-19, клиническое улучшение наступало быстрее. [3]

Следующим кандидатом для дальнейших испытаний и использования в терапии коронавируса стал торемифен, селективный модулятор эстрогеновых рецепторов, который с 1997 года используется в лечении рака молочной железы. Технологии ИИ, такие как граф знаний о COVID-19, называемый CoV-KGE, и сетевая медицина предположили, что торемифен может блокировать взаимодействие между ACE2 и спайковым белком SARS-CoV-2, ингибировать неструктурный белок NSP14 SARS-CoV-2, механически поддерживая противовирусную активность препарата. [2]

Глюкокортикостериод дексаметазон был также определен ИИ, в частности CoV-KGE, как средство, подходящее для перепрофилирования. Рандомизированное исследование терапии COVID-19 показало, что дексаметазон на треть снижал смертность у пациентов, нуждающихся в инвазивной искусственной вентиляции легких, и на пятую часть у лиц, нуждающихся в кислороде без инвазивной искусственной вентиляции. [2] ВОЗ назвала клинические испытания дексаметазона и его способность регулировать иммунный ответ, останавливая развитие цитокинового шторма, научным прорывом.

По словам фармаколога и лауреата Нобелевской премии Джеймса Блэка: «Самая плодотворная основа для открытия нового лекарства – это начать со старого лекарства». При поддержке передовых технологий ИИ открывать иные грани проверенных годами препаратов, предлагая экстренные решения и снижая затраты на разработку, становится все проще.
 
Источники:
 
1. Zhaoyi Chen, Xiong Liu, William Hogan, Elizabeth Shenkman, Jiang Bian. Applications of artificial intelligence in drug development using real-world data. Drug Discovery Today, 2020. PMID: 33358699 DOI: 10.1016/j.drudis.2020.12.013.

2. https://www.thelancet.com/journals/landig/article/PIIS2589-7500(20)30192-8/fulltext

3. https://medicina360.ru/article/iskusstvenny-j-intellekt-sozdaet-lekarstva-5-preparatov-sdelanny-x-mashinoj
Вам может быть интересно

При помощи искусственного интеллекта разработан новый препарат от фиброза легких

Актуальное

Искусственный интеллект обнаружил и помог в разработке молекулы нового препарата от фиброза легких

Читать статью

«Даешь отечественное!» Свести к минимуму импорт ЛС к 2024–25 году

Аптечная практика

Голикова рассказала о планах импортозамещения лекарств

Читать статью

Тренд на устойчивое развитие фармотрасли

Будни работника аптеки

Национальный ESG-альянс

Читать статью

Курс на 2030 год: вступили в силу изменения в госпрограмму по развитию фармацевтической промышленности

Новости

Российская фармацевтическая промышленность: приоритеты, цели и задачи

Читать статью

Гайд по средствам от ринита

Какие ЛС выбрать, чтобы облегчить симптомы ринита

Читать статью

Ножки фармацевта: как ухаживать за ногами, чтобы сохранять их здоровье

Будни работника аптеки

Работа в аптеке связана с повышенной нагрузкой на ноги. Что поможет избежать чувства тяжести, усталости в ногах и профессионального заболевания фармацевтов – варикозного расширения вен?

Читать статью

Манипуляция «во благо»

Стандарты общения с посетителями

Психологические приемы для привлечения покупателей

Читать статью

Современные антисептики в ассортименте аптек

Гигиена рук - способ борьбы с распространением инфекций

Читать статью

Идеи для корпоративного праздника в аптеке

Будни работника аптеки

Как спланировать новогодний корпоратив

Читать статью

Место великих открытий: Аптекарский остров

Аптечная практика

Судьбы многих известных людей связаны с Аптекарским островом Санкт Петербурга, но самое главное — вот уже три века остров верен своему названию. «Аптекарский» профиль даровал острову еще Петр I, а сегодня здесь пишутся новые истории фармации и медицины!

Читать статью

Минэкономразвития отказал аптекам

Новости Фармы

"…торговля в аптеках не может быть отнесена к деятельности в области здравоохранения", — такой ответ дало Министерство экономического развития (МЭР) РФ на запрос о возможности размещения деятельности аптечных организаций в перечне ОКВЭД с кодом 86.90

Читать статью

Как найти мотивацию к учебе?

Будни работника аптеки

Как найти мотивацию для учебы во взрослом возрасте

Читать статью

Комментарии: 0

или

чтобы оставить комментарий.

Мы собираем и обрабатываем пользовательские данные, в том числе файлы cookies для оптимизации сайта и подбора для Вас релевантного контента. Нажав «Принять» или оставаясь на сайте, Вы разрешаете их использование. Подробнее: Политика конфиденциальности.

Принять