26 апреля 2022

Посмотрело 45

Как искусственный интеллект создает лекарства?

Статья

26 апреля 2022

Посмотрело 45

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

Вкусы и добавки в лекарственных препаратах

Будни работника аптеки

Влияние дополнительных компонентов на характеристики препаратов

Читать статью

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

Заведующему аптекой

Голикова рассказала о планах импортозамещения лекарств

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

Новый препарат для лечения хронического воспаления коленного сустава

Будни работника аптеки

Испытание новой разработки российских ученых

Читать статью

FDA дало добро на препарат от эпизодических приступов мигрени

Актуальное

В США разрешили продавать средство от мигрени

Читать статью

Тренд на устойчивое развитие фармотрасли

Будни работника аптеки

Национальный ESG-альянс

Читать статью

Биогибридная рыбка-робот из клеток сердца человека

Актуальное

Новый этап борьбы с сердечно-сосудистыми заболеваниями

Читать статью

В марте 2022 года начнет действовать единый стандарт для фармацевтов

Актуальное

В конце июня 2021 года Минюстом РФ был зарегистрирован приказ Минздрава: «Об утверждении профессионального стандарта «Фармацевт».

Читать статью

Невредные советы фармацевту на старте карьеры

Будни работника аптеки

Советы о том, как подготовиться к выходу на новое место работы

Читать статью

Аккредитация фармспециалистов в 2022 году

Будни работника аптеки

Как успешно пройти аккредитацию

Читать статью

Ценовая конкуренция и антидемпинг

Заведующему аптекой

Что такое демпинг и чем он отличается от снижения цены и скидки?

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