Онкологические заболевания остаются самым большим вызовом, который стоит перед современной медициной. Традиционный путь создания препарата, который может спасти или хотя бы продлить жизнь больного, напоминает марафон с завязанными глазами: 10−15 лет исследований, миллиарды потраченных долларов, и лишь одна из тысяч молекул-кандидатов воплощается в лекарство и доходит до аптечных полок. Но, похоже, искусственный интеллект, который стремительно развивается в последнее время, способен помочь ученым.
«Мы получаем все больше и больше информации, однако существует лишь ограниченное количество операций, которые мы можем выполнить как люди, — говорит доктор Сунил Бадве, профессор и заместитель председателя программ патологии рака на кафедре патологии и лабораторной медицины Медицинской школы Университета Эмори. — Вот тогда в дело вступают компьютеры и начинают анализировать все эти различные взаимосвязи. Из всего стога сена вытаскиваются и собираются вместе нужные иголки, и теперь мы можем лучше понять, что происходит».
Сегодня нейросети обещают сократить путь от идеи до лекарства до нескольких месяцев. Звучит как фантастика? Не совсем. Пока вы читаете этот абзац, компьютерные алгоритмы уже проектируют препараты, которые через пару лет могут оказаться в вашей аптечке. Но как работает эта «цифровая алхимия»? И когда лекарства против рака, разработанные ИИ, станут так же привычны в аптеках как антибиотики? Ведь когда-то и пенициллин казался чудом…
Как ИИ помогает тестировать новые препараты
Аналогию с иголками в стоге сена доктора Бадве можно дополнить следующим сравнением. Представьте, что создание нового лекарства — это сборка космического корабля вслепую. Ученые десятилетиями подбирают детали на ощупь, а 99% попыток заканчиваются взрывом на стартовой площадке. Детали — это молекулы, подбираемые специалистами в разных комбинациях, большинство из которых отправляются в мусор — токсичные, неэффективные, нестабильные. А испытания препаратов требует времени, очень много времени.
Однако в последнее время поступает все больше сообщений, что искусственный интеллект способен существенно сократить время разработки новых лекарств. Так, французский онкологический стартап Orakl Oncology, специализирующийся на разработке лекарств от рака и получивший около года назад 11 миллионов евро начального финансирования, представил свой проект с использованием ИИ. Компания стремится устранить узкое место в разработке онкологических препаратов: низкий уровень успешности клинических испытаний, когда только 4% кандидатов на лекарства достигают пациентов. Традиционные модели часто терпят неудачу из-за неточностей и разрозненных данных.
Технология Orakl использует машинное обучение, передовую клеточную биологию и инженерию для создания аватаров пациентов, которые имитируют реальные реакции на лекарства. Это позволяет разработчикам лекарств прогнозировать результаты клинических испытаний, открывать новые терапевтические цели, проверять биомаркеры и определять оптимальные комбинации лекарств. Это станет новым этапом на пути борьбы с онкологией. Не случайно профессор Фабрис Барлези, генеральный директор Gustave Roussy, чьим дочерним предприятием является Orakl, считает, что такая методика «ускоряет открытие методов лечения рака нового поколения».
Другой любопытный подход у британского стартапа Pear Bio. Их ИИ работает как «цифровой микроскоп»: анализирует 3D-изображения живых раковых клеток и предсказывает, какое лечение их уничтожит. Представьте, что вместо того, чтобы гадать, поможет ли пациенту химиотерапия, врач получает отчет: «С вероятностью 92% эта опухоль уязвима для препарата X». И хотя до такого результата, как говорится, пока еще рукой не подать, британские ученые надеются, что это дело не такого уж отдаленного времени.
Как ИИ создает «умные» лекарства
Один из самых амбициозных проектов в этой сфере — стартап Manas AI, созданный соучредителем LinkedIn Ридом Хоффманом и онкологом Сиддхартхой Мукерджи. Их цель — ускорить разработку лекарств от рака с помощью ИИ, подбирая молекулы с высокой избирательностью к раковым клеткам и минимальным воздействием на здоровые ткани.
Искусственный интеллект позволяет анализировать миллионы соединений и находить среди них те, которые действуют точечно — словно спецназ, атакующий врага без ущерба для мирных жителей. В отличие от традиционной химиотерапии, которая действует по принципу ковровой бомбардировки, новые технологии стремятся к высокоточечным ударам, минимизируя побочные эффекты.
Одно из направлений исследований компании — создание адаптивных препаратов, которые могут менять свою активность в зависимости от среды. Если рак мутирует, стандартные лекарства могут становиться бесполезными, но ИИ-спроектированные соединения потенциально могут подстраиваться к изменениям опухоли. Такой подход открывает путь к персонализированной терапии, где каждое лекарство «подстраивается» под конкретного пациента, словно ключ к замку.
А теперь представьте цифрового алхимика, который вместо древних трактатов штудирует базу данных с миллионом молекул, выискивая среди них ту самую — способную обмануть раковую клетку. Именно так работает алгоритм машинного обучения POLYGON, разработанный американскими учеными из Калифорнийского университета в Сан-Диего (UC San Diego). Новая ИИ-платформа не просто анализирует горы химических данных, но и предлагает собственные формулы потенциальных лекарств. Ученые бросили ей вызов: найти вещества, способные одновременно блокировать белки MEK1 и mTOR, критически важные для выживания опухолей. ИИ справился с задачей на удивление ловко: из сотен предложенных вариантов исследователи синтезировали 32 молекулы, а точность предсказаний POLYGON составила 82,5%. Не идеально, но для машины, которая только учится ориентироваться в химическом хаосе, — впечатляюще.
Главный козырь POLYGON — умение находить «универсальных солдат» среди молекул. В отличие от традиционных методов, где лекарства нацелены на одну мишень, эта платформа ищет соединения, способные ударить по нескольким уязвимостям болезни сразу. Представьте: вместо того, чтобы глотать горсть таблеток с кучей побочных эффектов, пациент получит одну «умную» пилюлю, которая сделает всю работу аккуратнее и безопаснее. Пока это звучит как фантастика, но первые успехи POLYGON доказывают: будущее, где ИИ станет незаменимым помощником фармакологов, уже не за горами.
Не отстают от своих зарубежных коллег и российские ученые. В Университете ИТМО разработали платформу, которая не просто ускоряет поиск новых препаратов, а помогает создавать принципиально новый класс «умных» лекарств. В ее основе — нанозимы, искусственные ферменты, которые можно запрограммировать на выполнение точечных задач внутри организма.
Представьте себе крошечных агентов, которые попадают в тело и ведут себя не как бездумные химические соединения, а как «умные» боевые единицы. Они способны находить раковые клетки по их уникальному химическому «почерку», активироваться только в нужном месте и запускать процессы, разрушающие опухоль или восстанавливающие поврежденные ткани.
ИИ в этой системе выполняет роль стратегического командования: он моделирует миллионы возможных вариантов взаимодействия нанозимов с клетками и выбирает оптимальные комбинации. «По сути, мы учим лекарство самостоятельно принимать решения внутри организма», — поясняют разработчики. Это означает, что скоро можно будет не просто лечить рак, а делать это с хирургической точностью, не затрагивая здоровые ткани.
Подводные камни: почему не все так просто
Но если ИИ так хорош, почему у нас до сих пор нет «таблетки от рака», разработанной нейросетью и продающейся в аптеках?
Во-первых, алгоритмы не всесильны. Даже самые точные модели порой дают сбои, предлагая молекулы, которые в реальности оказываются неэффективными или токсичными. Искусственный интеллект действительно ускоряет поиск новых соединений, но это больше похоже на автоматизированную лабораторию, а не на машину, печатающую готовые лекарства.
Во-вторых, клинические испытания никуда не исчезли. Любая молекула, даже найденная ИИ, должна пройти через несколько этапов проверки, включая доклинические исследования на клетках и животных, а затем испытания на людях. Этот процесс занимает годы, требует миллиардных вложений и тщательного контроля. Быстро обучить нейросеть — одно, а доказать, что найденное ею вещество действительно безопасно и эффективно, — совсем другое. И аватары тут не помогут.
И наконец, юридическая неопределенность. Вопрос, кому принадлежит право на лекарство, разработанное с участием ИИ, остается открытым. Пока что патенты оформляют на людей или компании, но с развитием технологий эта ситуация может измениться. В некоторых странах уже идут дискуссии о том, считать ли нейросети полноценными изобретателями или всего лишь инструментами в руках ученых.
ИИ действительно меняет подход к разработке препаратов, но пока это не волшебная кнопка «изобрести лекарство». Скорее это мощный двигатель, ускоряющий движение науки, но по-прежнему требующий человеческого контроля.
Так когда же ИИ выдаст нам «таблетку от рака»?
Некоторые прогнозы звучат заманчиво: вот-вот, еще чуть-чуть — и искусственный интеллект подарит нам революционные лекарства. Одни эксперты оптимистично сулят первые ИИ-оптимизированные препараты к 2026−2028 годам, другие рисуют футуристичные картины «нейролекарств» где-то после 2030-го. Правда, с одной оговоркой — если, конечно, клинические испытания не упрутся в суровую реальность, где даже самый умный алгоритм не отменит побочных эффектов и бюрократических регуляторов.
Пока что ИИ в фармакологии — это, скорее, очень способный лаборант, который перелопачивает горы данных и предлагает ученым варианты поудачнее. Да, он уже помогает создавать «умные» наноносители, которые доставляют химиотерапию точно в цель, минуя здоровые клетки. Да, несколько препаратов, спроектированных алгоритмами, уже добрались до стадии клинических испытаний. Но вот парадокс: чем ближе к реальным пациентам, тем чаще выясняется, что между компьютерной моделью и живым организмом — пропасть, и ИИ ее пока перепрыгнуть не может.
Так когда же бежать в аптеку за «таблеткой от рака»? Если верить оптимистам — через пять лет. Если слушать скептиков — лет через десять, да и то не факт. А пока можно утешать себя тем, что мы хотя бы движемся в сторону будущего, где рак лечится не «как получится», а «как рассчитал алгоритм».
Ранее мы рассказывали о том, как ИИ редактирует гены.