Лонгриды

Создание новых лекарств, исследование старения и анализ снимков: какие задачи в медицине уже выполняет ИИ

Лонгриды
Лариса Ступина
Лариса Ступина

Редактор лонгридов RB.RU

Лариса Ступина

17-18 августа в Иннополисе прошла конференция AI IN — о применении искусственного интеллекта в науке и бизнесе в России и за рубежом.

Редактор RB.RB побывал на дискуссии об использовании ИИ в сфере здравоохранения. 

Когда лекарства, созданные ИИ, можно будет купить в аптеке, реально ли с помощью генеративных моделей человеческого организма победить болезни людей, а также за какими ИИ-стартапами в сфере HealthTech следить — в материале.

Создание новых лекарств, исследование старения и анализ снимков: какие задачи в медицине уже выполняет ИИ

Содержание:

 

1. Искусственный интеллект создает новые лекарства

Руслан Лукин
Руслан Лукин, руководитель Лаборатории ИИ в новых материалах Университета Иннополис

 

У ИИ в области фармы — уже сейчас огромные возможности и перспективы.

Мы в Иннополисе разрабатываем платформу по поиску новых лекарств — drug-discovery. В будущем она должна охватывать все фазы разработки — от открытия мишени до подбора малых молекул, которые взаимодействуют с ними и оказывают терапевтический эффект. 

Наши цели вполне реалистичны. В этом году впервые начали тестировать на людях препарат, от начала и до конца разработанный ИИ — INS018_055, — для терапии идиопатического легочного фиброза (ИЛФ). (Кстати, это сделала компания Insilico Medicine, гонконгский стартап, основанный выходцем из России, бывшим аспирантом МГУ Александром Жаворонковым). 

Все игроки FinTech России — по ссылке

Также есть множество компаний, которые работают над ускорением разработки: в начале работы над препаратом, до тестирования на мышах, идет поиск мишени, которая вызывает заболевание. Многие препараты застревают здесь из-за ошибки в выборе мишени, ИИ позволяет ускорить этот процесс.

 

Руслан Лукин AI IN

Источник: презентация спикера на конференции AI IN

 

У ИИ есть возможность в будущем персонализировать терапию для конкретного пациента — учесть хронические заболевания и другие особенности, чтобы у него не возникло побочных эффектов или даже побочных заболеваний при применении конкретного препарата. 

Важный дисклеймер: без врача не принимается ни одно решение, и каждая рекомендация ИИ — именно рекомендация, это юридически важная тонкость. 

 

2. «Цифровые двойники» человека помогают исследовать старение

Петр Федичев Gero
Петр Федичев, соучредитель и CEO Gero AI 

 

Gero занимается разработкой лекарств против старения и возраст-зависимых заболеваний. С учетом второго демографического перехода — изобретать или не изобретать лекарство от старения — это не моральный выбор. 

В скором будущем нас ожидает большое количество пожилых людей с множеством заболеваний. Этого не выдержат ни пенсионные системы, ни системы здравоохранения, даже в развитых странах.

Например, к началу 2023 года в Китае проживало более 280 млн людей в возрасте старше 60 лет. А у многих взрослых из-за прошлой политики — один ребенок в семье. Можно представить, что ждет экономику страны в будущем.

Наша компания решает вопросы старения и хронических заболеваний с помощью BigData. Мы делаем генеративные модели, «аватары» человеческого организма, с помощью которых можно увидеть и предсказать, как вариации генетических и молекулярных признаков влияют на старение.

То есть сделать такой прогноз на ближайшие 2-5 лет для пациента. 

Наша компания занимается этим с 2018 года, и сейчас у нас в распоряжении 0,5 млн медицинских записей — благодаря британским партнерам. Также мы партнеримся с Pfizer, которые предоставили доступ к 10 млн медицинских записей. Я надеюсь, что к концу года записей будет еще больше. 

Это значит, что мы будем знать о старении человека и хронических заболеваниях все, что можем узнать сейчас. Важно понимать: биологический возраст не нарастает с годами, это величина, которая насчитывает количество общих повреждений в человеке. 

MLL в сфере здоровье позволяет понять, как заболевания влияют друг на друга, какие зависят друг от друга, какие — нет. Позволяет выявить, существуют ли заболевания с общими биологическими признаками. Именно против таких и нужно в первую очередь разрабатывать лекарства.

 

Петр Федичев Gero
Источник: презентация спикера на конференции AI IN. Первод: RB.RU

 

Конечно, сейчас основные исследования все еще происходят на мышах, но мы верим в будущее генеративных моделей. Подобные «аватары» помогают эффективнее искать мишени, против которых будут работать препараты — их можно использовать бесконечно.

Как вы думаете, почему не все лекарства работают хорошо на сегодняшний день? Фарма ошибается не потому, что делает плохие лекарства, а потому что неправильно находит мишени.

 

3. ИИ заменяет мышей в некоторых исследованиях 

Роман Иванов, директор по развитию инноваций «Фармасинтез»

Не спорю с тем, что в разработке лекарств ИИ — уже незаменим. Однако в других сферах к его использованию есть вопросы. 

 

Роман Иванов Фармасинтез
Источник: презентация спикера на конференции AI IN

 

Даже США с их консервативными законами в 2023 году разрешили фармкомпаниям использовать не-животные модели для тестирования лекарств. 

Чем органы на чипе и генеративные модели лучше мышей? ИИ помогает сократить отбор молекул, которые станут кандидатами для разработки будущего лекарственного средства. И эти испытания можно проводить бесконечно, это гуманно.

Но продукты ИИ очень далеки от человеческого организма: не могут ни сейчас, ни в обозримом будущем даже примерно воссоздать 2 млн химических и биохимичесикх процессов, которые происходят в организме каждую минуту. 

Разработчики лоббируют законы, чтобы проводить исследования в органах на чипе или на компьютерных моделях. Но мне не известен ни один инструмент, который мог бы сейчас с высокой долей вероятности предсказать поведение в организме животного.

 

4. Алгоритмы анализируют рентгеновские снимки — в том числе в российских больницах

Рамиль Кулеев
Рамиль Кулеев, директор Института искусственного интеллекта Университета Иннополис

 

В России применение ИИ в фарме, как и сама фарма, развиты недостаточно хорошо. Это во многом связано с тем, что стоимость создания лекарств — высокая, сроки — длинные. Такой бизнес предполагает риск, деньги должны быть дешевыми. 

В России нет таких условий. У нас рынок — маленький, у нас не хватает больных людей, чтобы на них окупить создание лекарств. 

ИИ используют не только для поиска и разработки новых лекарств. Второе важное направление на российском рынке связано с диагностикой — анализ медицинских изображений.

Сейчас в России есть, например, стартап AI Radiology, разработанный в Иннополисе. Это SaaS-сервис диагностики на основе ИИ, который позволяет врачам видеть проблемные места на рентгеновских снимках пациента. 

Им пользуются десятки медицинских организаций по стране, всего проведено более 1 млн исследований. 

Наш сервис неплохо справляется с частными задачами: находит уплотнения, тени. Но его слабое место, из-за которого мы получаем много критики врачей, — нет анализа мультимодальных данных. Такие данные — это карточка пациента, внешний вид, поведение и анализы. 

Что еще нужно улучшать — взаимодействие ИИ и врача. Не очень понятно, как давать обратную связь по снимку: говорить прямо, подсказывать врачу. Есть проблема: менее опытные специалисты больше доверяют ИИ, а значит, выше вероятность ошибки. 

 

5. Искусственный интеллект оцифровывает данные

Ольга Макарова
Ольга Макарова, руководитель департамента консалтинга и маркетинговых исследований, IQVIA

 

Одно из направлений использования ИИ в российском здравоохранении — помощь в цифровизации данных. У нас до сих пор нет единой базы электронных медицинских записей. Петр говорил о том, что у Gero AI есть доступ к миллионам карточек — но ведь они не учитывают расовых особенностей людей, аспектов жизни в конкретной стране. 

 

Ольга Макарова IQVIA
Источник: презентация спикера на конференции AI IN

 

Зачем нам столько баз карточек пациентов? Это позволяет: 

  • раньше диагностировать болезни на основе анализа конкретных анамнезов,
  • оценить технологии в здравоохранении,
  • найти пациентов для клинических исследований. 

 

ИИ в медицине: за какими стартапами следить

  • Gero AI — биотех-стартап, оценивающий биологический возраст человека. 
  • Ligand Pro — платформа по ускорению создания лекарств, Сколково.
  • Insilico Medicine — ИИ в разработке лекарств, стартап из Гонконга, основанный выходцами из России.
  • AI Radiology — анализ рентгеновских снимков, Иннополис.
  • Botkin.ai — платформа обработки и анализа медицинских изображений ИИ, Сколково.
  • «Третье мнение» — несколько сервисов для медучреждений (анализ изображений, видеомониторинг и другие), Сколково, «Медси». 
  • Webiomed — платформа прогнозной аналитики.
  • MeDiCase — экосистема дистанционной диагностики и мониторинга заболеваний.

 

Фото на обложке: пресс-служба Университета Иннополис

Фото: пресс-служба Университета Иннополис

Подписывайтесь на наш Telegram-канал, чтобы быть в курсе последних новостей и событий!

Нашли опечатку? Выделите текст и нажмите Ctrl + Enter

Материалы по теме

  1. 1 Андрей Себрант — нейросеть сможет генерировать уникальные мультики в глухой тайге
  2. 2 В Иннополисе разыграют 1 млн рублей в гонке дронов
  3. 3 В Иннополисе состоялся форум о цифровой трансформации DID 2022 — итоги
  4. 4 Новые технологии, ESG-принципы и пустующие дома: как развиваются техногорода в России
  5. 5 12 интересных «роботизированных» проектов, которые придумали дети
AgroCode Hub
Последние новости, актуальные события и нетворкинг в AgroTech-комьюнити — AgroCode Hub
Присоединяйся!