“„Eli Lilly“ generalinis direktorius Dave'as Ricksas anksčiau šiais metais San Franciske buvo su „Nvidia“ įkūrėju Jensenu Huangu, gyrė bendrovės technologinius gebėjimus, kai Huangas erzino jį apie kruopštų naujų vaistų kūrimo procesą.
„Labai tikiuosi, kad jūsų pramonė pereis nuo vaistų atradimo, kuris yra tarsi klajojimas po mišką ieškant triufelių“, – sakė Huangas, kalbėdamas biotechnologijų ir farmacijos investuotojams.
Iš tiesų, Ricksas ir likusi farmacijos pramonės dalis siekia plėstis ne tik dirvožemio mėginių ir žievės gabalų rinkimu, bet ir naujų vaistų paieška. Jie savo viltis – ir investicijas – deda į dirbtinį intelektą. „Lilly“ spalio mėnesį paskelbė apie partnerystę su lustų gamintoja „Nvidia“, siekdama sukurti tai, ką ji vadino galingiausiu pramonės superkompiuteriu, o sausio mėnesį šią partnerystę išplėtė penkerių metų trukmės 1 mlrd. dolerių vertės bendradarbiavimu, kurio metu jų mokslininkai ir inžinieriai bus sujungti į naują laboratoriją, skirtą naujų vaistų atradimui naudojant dirbtinio intelekto įrankius.
Konkurentė „Roche“ jau paskelbė, kad kartu su „Nvidia“ kuria dar didesnį superkompiuterį. Tokios įmonės kaip GSK, „AstraZeneca“ ir „Merck“ paskelbė apie milijardus dolerių pastaraisiais mėnesiais sudarytų partnerysčių su technologijų ir dirbtinio intelekto (DI) srities biotechnologijų įmonėmis, kuriomis siekiama visapusiškai išnaudoti DI.
Vaistų kompanijos jau daugelį metų kalba apie DI potencialą pagreitinti vaistų kūrimą, tačiau tai dar neįvyko.
„Buvo pažadas, kad dėl DI pastebėsite dramatišką vaistų klinikinių tyrimų sėkmės rodiklio pagerėjimą“, – teigė RBC Capital Markets analitikas Trungas Huynhas. „Nemanau, kad tai jau įvyko.“
Dalis problemos yra ta, kad DI modeliams apmokyti skirtų mokslinių duomenų kiekis buvo ribotas, o didelio masto kompiuterinių eksperimentų atlikimo kaina yra didelė, nors ji mažėja, teigė Najat Khanas, „Recursion Pharmaceuticals“ generalinis direktorius.
„Recursion“ buvo sukurta remiantis prielaida, kad ji galėtų apmokyti DI ląstelių vaizdais, kad geriau suprastų ligų veiksnius ir taip pagerintų 90 % nesėkmės rodiklį, kuris šiuo metu slegia vaistų kūrimą.
„Pirmojoje bangoje daug kas nepavyko“, – sakė Khanas. „Vaistų medžiotojo mąstysenos trūko ilgą laiką.“
Khanas, kuris tapo Sausio mėnesį generalinis direktorius teigė, kad „Recursion“ daro didelę pažangą. Jos dirbtinio intelekto platforma padėjo išsiaiškinti, kad tam tikro baltymo organizme taikymas gali padėti gydyti paveldimą kolorektalinį polipų sutrikimą. „Recursion“ panaudojo šį atradimą, kad sukurtų eksperimentinį gydymą, kuris veikia tą baltymą. Mažame, ankstyvos stadijos tyrime bendrovė teigė, kad jos vaistas žymiai sumažino polipų skaičių pacientams.
Dirbtinio intelekto įrankiai taip pat padėjo sutrumpinti „Recursion“ naujo, eksperimentinio vaisto nuo vėžio kūrimo laiką iki maždaug 18 mėnesių, palyginti su maždaug ketverių metų vidurkiu pramonėje.
Vis dar gali praeiti metai, kol duomenys įrodys vaisto veiksmingumą, nes tyrimai su žmonėmis užtrunka.
Tačiau investuotojams proveržiai nepasiekiami pakankamai greitai. Praėjusiais metais „Recursion“ atleido 20 % savo darbuotojų, sumažinusi tyrimų apimtis. Praėjus beveik 13 metų nuo jos įkūrimo, ji vis dar nepateikė į rinką dirbtiniu intelektu pagrįsto vaisto.
Kai kurios bendrovės artėja prie dirbtinio intelekto vertės vaistų tyrimuose įrodymo. Japonijos vaistų gamintoja „Takeda“ turi psoriazės tabletę, kurią įsigijo iš bendrovės, kuri jai atrasti naudojo dirbtinį intelektą. Ji buvo sėkminga dideliuose tyrimuose, ir bendrovė ją pateikia. šiais metais JAV reguliavimo institucijų patvirtinimui. Kitas Japonijos vaistų gamintojas „Astellas“ panaudojo DI, kad patobulintų savo eksperimentinį kasos vėžio vaistą setidegrasibą. Šiuo metu jis yra vėlyvosios stadijos tyrimuose.
Apskritai, „RBC Capital Markets“ skaičiuoja, kad ši technologija per ateinančius penkerius metus galėtų sutaupyti JAV farmacijos pramonei apie 90 mlrd. dolerių, o pelnas vienai akcijai padidėtų iki 13 %.
Didžioji dalis DI naudos vaistų gamintojams iki šiol buvo susijusi su administracinių užduočių supaprastinimu arba gamybos spartinimu, o ne su didele vaistų tyrimų pažanga. Pažangesnio generatyvinio DI, pavyzdžiui, „ChatGPT“, atsiradimas atvėrė naujų galimybių.“ [1]
1. Drug Discoverers Pin Hopes on AI. Loftus, Peter. Wall Street Journal, Eastern edition; New York, N.Y.. 06 May 2026: B4.
Komentarų nėra:
Rašyti komentarą