Новость уже не новость, но всё же. В интервью CBS 60 Minutes Демис Хассабис (глава DeepMind) немного затронул тему медицины. По его предположениям, в течении ближайших 10 лет искусственный интеллект поможет разработать лекарства если не от всех, то от большинства существующих болезней.
Если сейчас разработка лекарства занимает примерно 10 лет и обходится в несколько миллиардов долларов, то нейросети позволят сократить срок до месяцев и даже недель. В дальнейшем же сама разработка может и вовсе занять несколько часов (это если не брать во внимание время постановки задачи и ввода исходных данных).
Звучит, конечно, фантастически. Всего 10 лет — и большинство болезней побеждено? Включая онкологию, ДНК-вирусы, аутоиммунные заболевания… но если немножко знать, куда и как развивается медицина, то не очень-то и фантастически.
Собственно, кто такой Демис Хассабис и чем знаменита Google DeepMind? Демис — это настоящий учёный, без дураков. Доктор наук, нейробиолог, прекрасный программист. В общем, дипломированный гений, заслуженно получивший в 2024 году нобелевку. Не просто научпоп-блогер, любящий трепать языком:
В 2010 году он основал компанию, занимающуюся проблемой искусственного интеллекта, а 2014 году его компанию приобрела Google. А уже в 2015 году AlphaGo смогла обыграть чемпиона мира в Го, хотя огромное количество «экспертов» всего за несколько месяцев до победы утверждали, что «никогда этого не произойдёт».
Ну а потом понеслось. В 2017 году была разработана трансформерная архитектура, которая и положена в основу практически всех современных нейросетей. В 2018 году была выпущена первая версия AlphaFold – программы, которая позволяет предсказать форму белка. Через 2 года, в 2020 году, вышла AlphaFold 2, которая не оставила шансов инструментальным исследования структур белков. Именно за неё Демису и ещё парочке человек вручили Нобелевскую премию. Ну и завершилось (на данный момент) всё AlphaFold3, которая позволила предсказать не только форму белков, а всего белкового комплекса, включая ионы, РНК, ДНК и лиганды. То, на что у обученного учёного ушло бы миллиард лет (не шутка, именно миллиард), было завершено примерно за год. Итог: теперь мы знаем с высокой точностью структуру 200 миллионов белков, и начата разработка первых лекарств, основанных на результатах работы AlphaFold.
В общем, и сам Демис, и возглавляемая им DeepMind – вполне серьёзные игроки. К слову, Демис не один такой, многие другие исследователи придерживаются подобного же мнения, так что к ним стоит прислушаться.
ИИ нам поможет
Разработку нового лекарства грубо можно разбить на несколько этапов:
Постановка задачи и сбор исходных данных;
Поиск нужного молекулярного соединения и его синтез;
Тестирование на животных моделях;
Клинические испытания на людях;
Одобрение регулирующим органом;
Выход в продажу.
Всё вот это вот, как и было сказано, занимает несколько лет и обходится дорого. На каждом этапе запросто можно заруиниться и отравиться в начало цикла.
Чем может помочь искусственный интеллект? Очень быстро пройти стадии 2-4, которые и занимают больше всего времени и денежек.
Пишем нейросети, какое соединение с какими свойствами хотим получить, и на выходе получаем список молекул. Затем выбираем вариант из предложенных и начинаем колоть кроликов, мышек и других зверюшек. Если всё прошло удачно — переходим на людей.
И вот тут главное — чем больше, чем тренированней, чем точнее у нас нейросеть, тем точнее она может подобрать нужное соединение. Чем больше биохимических законов в неё заложить, тем сильнее будет эффект и тем меньше будет вылезать побочек. В идеале, когда человечество таки раскроет все молекулярные механизмы работы тела, на выходе будет получаться максимально безопасное лекарство с максимальным эффектом. В перспективе — учитывающее индивидуальные особенности организма (может, у кого аллергия на какие-то распространённые компоненты).
Конечно, получить формулу лекарства (не просто действующего вещества, а именно лекарства) за секунды — это звучит фантастически. Однако, ничего невозможного тут нет — и об этом и говорит Денис Хассабис. Уже сейчас существует куча исследований, в рамках которых нейросети именно что выдают список молекул. И, как оказалось, часть из них вполне действующие. Так что как минимум этап поиска в некоторых случаях сегодня можно отдать нейросетям.
Казалось бы — где нынешние нейросети, рисующие котиков (пусть и очень хорошо) и где они же, но способные избавить человечество от болезней?
Но тут нужно вспомнить, что ChatGPT, с которого пошло серьёзное развитие нейросетей, вышел под конец 2022 года, а сейчас, меньше, чем через 2,5 года, мы уже не удивляемся видеороликам, которые сложно отличить от реального видео. Прогресс нелинеен, так что годика через 3 нейросети будут совсем иными. А лет через семь-восемь они смогут практически всё.
А можно без нейросетей?
Можно, почему нет? Человечество, в общем-то, уже само подошло к уровню излечения большинства болезней.
Как пример: прямо вот сейчас проходят пилотные (успешные, кстати) испытания по лечению аутоиммунных заболеваний, по лечению ВИЧ/Гепатита B/некоторых герпесвирусов, одобрено несколько видов генных терапий, позволяющих излечивать некоторые наследственные заболевания, готовятся вакцины от огромного количества патогенов и много чего ещё, включая прорывные методы лечения онкологических заболеваний.
Без всяких преувеличений: прорывы в понимании работы человеческого тела, диагностики и лечения происходят каждый день. Развитие нейросетей просто позволит сократить этот срок раза в 3-4, так что излечить практически всё можно будет не к 2045, а к 2035 году.
P.S. Ещё у меня есть бессмысленные и беспощадные ТГ-каналы (ну а как без них?):
Вот тут про молекулярную биологию, биотех и новых исследованиях: https://t.me/nextmedi;
Мой личный, куда сваливается наука и всякое гиковское: https://t.me/deeplabscience.
