Искусственный интеллект ускоряет разработку лекарств, что снизит цены
Результаты последних исследований Boston Consulting Group показывают, что использование искусственного интеллекта в исследованиях и разработках лекарств может иметь революционные эффекты.
Почему лекарства дорогие?
Исторически разработка лекарств была трудоемким, дорогостоящим, неопределенным и часто безуспешным процессом. Подсчитано, что на разработку нового препарата уходит в среднем 12 лет и более миллиарда евро. Более того, из 10–20 лекарств, обнаруженных в лаборатории, только одно в конечном итоге дойдет до пациента — остальные будут отброшены в процессе разработки. Поэтому неудивительно, что успешные лекарства стоят дорого, особенно лекарства от редких заболеваний и индивидуального лечения, которые не производятся массово.
Автоматизация наиболее сложных этапов
Однако авторы исследования полагают, что искусственный интеллект произведет революцию в этом процессе, в основном за счет автоматизации наиболее сложных этапов, что должно сократить время разработки лекарств и снизить затраты. Учитывая это, неудивительно, что 20 крупнейших фармацевтических компаний заявили, что используют искусственный интеллект в своей работе. Интересно также, что крупные компании часто заключают партнерские отношения с биотехнологическими стартапами, специализирующимися на искусственном интеллекте, т. н. Биотехнология на основе искусственного интеллекта.
Стартапы также принимают участие.
Доктор Санья-Эдуарда Кузет, менеджер офиса Boston Consulting Group в Загребе, говорит, что в 2020 году более 65 процентов одобренных лекарств на рынке поступило от биотехнологических компаний, что указывает на то, что сегодня большинство инноваций в фармацевтической промышленности имеют место в небольших фармацевтических компаниях, т.е. биотехнологических компаниях.
— Мы знаем о быстрой разработке вакцины против Covid-19 в «Бионтех», стартапе, который разрабатывает технологию мРНК-вакцин для борьбы с раком, — отметила она.
Возможности для небольших компаний
Рост использования искусственного интеллекта при разработке лекарств открывает значительные возможности не только для авторитетных фармацевтических компаний, но и для стартапов.
Кузэ говорит, что, несмотря на то, что биотехнологические стартапы в настоящее время лидируют, можно также подумать о более широком круге стартапов, разрабатывающих искусственный интеллект с приложениями в различных отраслях.
— Стартапы благодаря своей гибкости и инновационным подходам имеют хорошие возможности для использования искусственного интеллекта в быстрой разработке лекарств. В фармацевтической отрасли эта тенденция уже заметна, учитывая, что более 65% одобренных за последние несколько лет лекарств поступает от традиционных фармацевтических компаний, и даже производители дженериков, такие как Pliva и Bellup, могут обновить свои разработки, объединив их обширные ресурсы и опыт работы с новейшими технологиями искусственного интеллекта. Этот симбиоз может повысить эффективность открытия новых лекарств, снизить затраты и увеличить общие показатели успеха новых методов лечения, — говорит Кузэ.
ИИ уже лучше людей.
Она отмечает, что ИИ уже продемонстрировал значительный прогресс в выявлении потенциальных кандидатов на лекарства, которые более эффективны, чем те, которые получены традиционными методами.
— Наиболее распространенные примеры включают анализ функции и взаимодействия молекулярных процессов в организме, чтобы лучше понять биологию заболеваний и идентифицировать новые мишени лекарств и биомаркеры, а также разработку и оптимизацию новых молекул с использованием прогнозных алгоритмы, — пояснил Кузетт.
В новом исследовании эксперты сосредоточили внимание на успешности клинических испытаний, уделив особое внимание биотехнологическим компаниям, использующим искусственный интеллект и общедоступные данные исследований.
Молекулы, открытые с помощью искусственного интеллекта, имеют более высокий уровень успеха.
Анализ показал, что молекулы, открытые с помощью искусственного интеллекта, имеют более высокий уровень успеха на этапах клинических испытаний по сравнению с традиционными методами. Наиболее очевидная разница заметна на ранних этапах исследования, т. н. фаза 1, где лекарства, открытые с помощью ИИ, показывают уровень успеха от 80 до 90%, что значительно выше, чем исторический средний показатель от 40 до 55% для традиционно открытых лекарств. В клинических испытаниях фазы 2, целью которых является установление биологической концепции препарата, уровень успеха составляет около 40%, что соответствует историческому среднему показателю по отрасли, составляющему от 30 до 40%.
Однако интересно, что из шести молекул-кандидатов для клинических исследований 2 фазы только два были отменены из-за отрицательного результата, а четыре исследования были остановлены из-за изменения бизнес-приоритетов компаний, а не из-за технических проблем компании. ИИ, что указывает на потенциально больший успех, чем 40%.
Удвоение производительности
Авторы исследования в опубликованной статье поясняют, что гипотетически можно предположить, что общий показатель успешности клинических исследований может увеличиться в среднем с 5-10% до 9-18%. Это почти удвоит производительность исследований и разработок лекарств, что принесет огромные выгоды. Это позволит компаниям достичь того же результата с гораздо меньшими ресурсами и затратами, то есть почти вдвое увеличить количество новых лекарств, запускаемых на те же средства. Для пациентов и систем здравоохранения это будет означать более быструю разработку большего количества лекарств и более низкие цены.
Польза для пациентов
Кузэ говорит, что потенциал искусственного интеллекта исключителен, учитывая, что средняя продолжительность разработки лекарств составляет 10-15 лет, а затраты могут достигать более 2,5 миллиардов долларов США.
— Хорошая новость заключается в том, что наибольшую пользу принесут пациенты, особенно те, кто страдает редкими заболеваниями, разработка лекарств для которых обходится чрезвычайно дорого. Из-за небольшого рынка цены на такие препараты достигают миллионов за курс лечения. За счет сокращения продолжительности и стоимости разработки пациенты смогут получить доступ к лекарствам нового поколения по значительно более низким ценам, которые сможет финансировать система здравоохранения, — говорит Эдуарда Кузет.
