Чи відомо вам, чому так довго йде процес створення нового лікарського засобу (ЛЗ)? Як прискорити цей процес? Про все це розповів у своїй презентації на практичних заняттях з курсу «Сучасні фармацевтичні технології» магістрант-біотехнолог І року навчання Олександр Жолобко.
Створення ЛЗ процес достатньо трудомісткий та фінансово затратний. У ньому беруть участь хіміки, біологи, фармацевти, фармакологи, токсикологи, лікарі і спеціалісти багатьох інших спеціальностей. За даними авторитетних джерел, менше 1% речовин, потенційно наділених фармакологічними властивостями, врешті-решт стають новими лікарськими засобами.
Нині відомі методи отримання нової діючої речовин або, так званої, «формули». Серед них: зміна структури вже відомих речовин; виявлення нових властивостей у вже відомих лікарських засобах; синтез аналогів/антагоністів природних гормонів або медіаторних субстанцій; рандомізований скринінг нових хімічних речовин. При цьому слід мати на увазі ряд факторів, що суттєво впливають на розробку нових ЛЗ. До них відносять як медико-біологічні (зміну імунної системи людини, появу нових захворювань, резистентність збудників захворювань, екологічну обстановка), так і соціально-економічні (втрати фармацевтичних компаній через закінчення терміну дії патентів на високоприбуткові препарати, необхідність збільшення кількості наукових розробок і, відповідно, витрат на них).
Як же нині цю проблему вирішують передові фармацевтичні фірми? Вони об’єднують свої зусилля із фахівцями в галузі ІТ, розробки програмного забезпечення та комп’ютерних технологій.
Нині в світі стрімко зростає попит на використання штучного інтелекту у багатьох сферах людського життя і фармацевтична галузь не відстає від даної тенденції.
Одним з трендів є розробки таких компанії, як Atomwise, Turbine і Deep Genomics, які використовують штучний інтелект для визначення найбільш придатних ліків для певних умов, роблячи це в рекордно короткий термін і при цьому скорочуючи витрати. Яскравим прикладом є те, що Atomwise надала свій алгоритм для проведення досліджень лікарських засобів з метою розробки ефективного методу лікування проти інфекцій спричинених вірусом Ебола, в партнерстві з Університетом Торонто та IBM.
Завдяки даному алгоритму було передбачено два препарати, які можуть значно знизити захворюваність, спричинену дією даною інфекції. Цей аналіз, який зазвичай, триває місяці або навіть роки, був завершений менше ніж за один день.
Ще одним відомим трендом є запуск американською комп’ютерною компанією NVIDIA, найпотужнішого суперкомп’ютеру Cambridge-1 у Великобританії, щоб допомогти британським дослідникам у галузі охорони здоров’я вирішити деякі з найбільш нагальних проблем галузі охорони здоров’я. Разом із запуском Cambridge-1 NVIDIA також оголосила про серію співпраці з фармацевтичними гігантами AstraZeneca та GlaxoSmithKline, а також такими установами, як Guy's and St Thomas' NHS Foundation Trust, King's College London та Oxford Nanopore Technologies.
Створений суперкомп’ютер Cambridge-1 має потенціал для значного прискорення та оптимізації кожного етапу дослідження ліків.
Одним з напрямів тісної співпраці NVIDIA з AstraZeneca є створення генеративної моделі штучного інтелекту на основі трансформаторів для хімічних структур, яка дозволить дослідникам використовувати величезні набори даних (BigDate), використовуючи методи навчання з самоконтролем, що дозволить швидше знаходити нові «формули» ліків.
Власні дослідження фірми GSK зосереджені на генетично підтверджених цілях, які вдвічі частіше стануть схваленими методами лікування і зараз складають понад 70% ліків компанії. NVIDIA також співпрацює з GSK та її командою штучного інтелекту аби отримати величезну кількість генетичних та клінічних даних і допомогти компанії швидше розробляти ефективні ліки та вакцини.
Ось як використання штучного інтелекту дозволить людству більш ефективно вправлятись з новими медико-біологічними викликами сучасності. Це тільки дещиця тих цікавинок, якими поділився наш здобувач, решта в наступних публікаціях. Слідкуйте за нами, буде цікаво!
