124

ИИ от российских учёных создаёт новые лекарства

ИИ от российских учёных создаёт новые лекарства Наука, Искусственный интеллект, Нейронные сети, Химия, Биология, Медицина, Инновации, Длиннопост

Благодаря нейросети GENTRL, учёным удалось найти, синтезировать и проверить на животных новое лекарство от фиброза лёгких всего за 46 дней. (Иллюстрация из оригинальной статьи)

Ни для кого не секрет, что фармацевтический бизнес, пожалуй, самый неэффективный бизнес на свете. Стоимость вывода новой молекулы на рынок в среднем $1.8 млрд, а >90% потенциальных лекарств проваливаются на какой-либо стадии коммерческих испытаний. Причём >30% стоимости нового лекарства сконцентрировано ещё в доклинической стадии исследований, а сами исследования растягиваются на долгие годы (Рис.1).

Помимо этого, драг-дизайн находится в глобальном творческом тупике: всё сложнее придумать что-то новое. Весь низко висящий виноград уже собран, а чтобы дотянуться до верхних веток приходится тратить в разы больше, и при этом никто не гарантирует успех.


Но отечественным учёным похоже удалось разрешить эту проблему. В начале сентября Nature Biotechnology опубликовала статью "Deep learning enables rapid identification of potent DDR1 kinase inhibitors" ("Глубокое обучение позволяет быстро определять возможные ингибиторы DDR1 киназы"). Название в принципе хорошо раскрывает суть происходящего. Авторы утверждают, что за 46 дней придумали, синтезировали и экспериментально проверили действие 6 новых препаратов от фиброза лёгких.


Добиться таких успехов они смогли благодаря разработанной ими ИИ-платформе GENTRL. Знатоки машинного обучения могут найти оригинальную статью и написать в каментах, насколько GENTRL ИИ или не-ИИ. Я же скажу, что с помощью этой штуки удалось совершить то, с чем не справился бы ни один человек, а у группы людей заняло бы годы.

ИИ от российских учёных создаёт новые лекарства Наука, Искусственный интеллект, Нейронные сети, Химия, Биология, Медицина, Инновации, Длиннопост

Рис.1 — Cтоимость вывода нового препарата на рынок, разбитая по стадиям разработки. WIP (work in progress) — cколько нужно продуктов на этой стадии разработки, чтобы один из них вышел на рынок. Все затраты обозанчены в $ млн. В данной оценке не учитываются затраты на поиск новых таргетов и расходы компании, не связанные с RnD (например, з/п остальных отделов). Модель составлена по данным о 13 крупных фармкомпаниях. GENTRL относится преимущественно к стадии Target-to-hit

Сурс

Итак, GENTRL. C точки зрения техники, это "variational autoencoder" — нейросеть, которая позволяет, получив вход, дать похожий на него выход, но с некоторой вариацией, которую может задать её оператор. Например, имея фото лица, нарисовать на нём очки. Подробнее об этом типе сетей здесь.


Чтобы обучить GENTRL и фильтровать её (его?) выдачу, учёные использовали 6 баз данных, среди которых были базы, содержащие структуры сотен миллионов веществ, структуры известных DDR1-киназ и информацию из патентов.


Изначально GENTL произвела 30к потенциальных лекарств, из которых после нескольких раундов фильтрации и тестов была отобрана одна наиболее перспективная молекула (Рис.2).

ИИ от российских учёных создаёт новые лекарства Наука, Искусственный интеллект, Нейронные сети, Химия, Биология, Медицина, Инновации, Длиннопост

Рис.2 — из 30'000 молекул, сгенерированных GENTRL для ингибирования DDR1-киназы учёные отобрали одну самую перспективную, пропустив всю выдачу через различные фильтры и эксперименты.

Некоторым эта статья может показаться скучной, но это только до тех пор, пока они не задумаются о её значении для всей индустрии. GENTRL — первый, но вряд ли последний пример дизайна лекарств с помощью ИИ. В статье показаны только одна мишень, и только одна молекула прошла полный набор доклинических исследований. Но теоретически подобные пайплайны могут быть применены ко многим заболеваниям, выдавая десятки перспективных молекул. У такой парадигмы есть все шансы прочно укорениться и изменить весь ландшафт индустрии.


Низкие издержки на RnD позволят множеству игроков войти в эту отрасль и соревноваться с биг фармой. Лучшее перестанет быть врагом хорошего: разработка менее токсичных и более эффективных аналогов существующих лекарств станет финансово оправдана. Со сниженной стоимостью разработки больше редких заболеваний получат собственные, специфические препараты. И как всегда, рост конкуренции должен отразиться падением цен.


Напоследок я бы хотел отметить, что в данной публикации Nature больше дюжины авторов живут и работают в России. В этом плане статья уникальна (буду рад, если кинете в каменты статьи из группы Nature, где тоже внезапно куча русских). Если несложно, то твитаните оригинальную статью: так вы повысите её Altmetric Score и порадуете аторов.

https://www.nature.com/articles/s41587-019-0224-x

Дубликаты не найдены

+16

Ни для кого не секрет, что фармацевтический бизнес, пожалуй, самый неэффективный бизнес на свете.

Производители Анаферона взоржали

раскрыть ветку 11
+6

Производители Анаферона

Речь шла про фармацевтический бизнес, а не про пищевой ритейл.

раскрыть ветку 1
0
:)
+3
Им и без ии можно каждый день новый препарат выпускать, название придумал и вперед.. от вирусов, бактерий, от импотенции . Все схаваем..
+1

Да даже производители аспирина хихикают

раскрыть ветку 1
+2
и кагоцелом закусывают
-3

анальгин и парацетамол сюда же, так всех поставить одним местом сделав просто упаковку и поднять цену с 3-5 рублей до 30

раскрыть ветку 5
0

ничего не знаю насчёт парацетамола, но анальгин-то с какой стати? У него явно есть действующее вещество - зубы обезбаливает, например. Про головные боли не буду писать, там вполне допускаю эффект плацебо.

раскрыть ветку 3
-1

Кстати анальгин по 3-5 рублей до сих пор продаётся. Просто продавцы в аптеке втюхивают тот, что подороже. Особенно если выглядишь более-менее прилично.

+30

------------

Напоследок я бы хотел отметить, что в данной публикации Nature больше дюжины авторов живут и работают в России.

-----------


Если домотаете до раздела "Author information", то увидите, что никто в России не работает. В данном случае, все авторы с русскими фамилиями работают на "Insilico Medicine Hong Kong Ltd".


Это было бы действительно удивительно поиметь такой проект в России. Но нет. Не в этот раз.

раскрыть ветку 8
0

Спасибо автору за статью! Да, большинство авторов - Русские. Инсилико старается не вывозить самые лучшие мозги из РФ. Это - великая страна и здесь уровень генеративной химии сейчас выше, чем где-либо еще. И пока тут стабильно, никто уезжать не собирается.
Ретвиты помогут нарастить популярность статьи и получить высокий рейтинг Altmetric. Этот рейтинг показывает насколько много людей узнало о статье. Конкуренция за внимание с глупостью типа Дом 2, а не с другими учеными.

раскрыть ветку 1
+3

Отлично. Так чего с основателем Инсилико? Где территориально находятся его мозги?

-7
> все авторы с русскими фамилиями работают на "Insilico Medicine Hong Kong Ltd"
Которая в то же время является резидентом Технопарка Сколково

https://sk.ru/technopark/residents/
http://sk.ru/net/1121488/

раскрыть ветку 5
+10

мне сложно поверить, что Жаворонков живет в РФ. У него весь бизнес заграничный. Это довольно известный чел.

ещё комментарии
+4

В контактах самой компании адрес указан только в Гонконге. Резидентов в сколково вообще ничего не значит по поводу реально пребывания учёных и лабораторий.

раскрыть ветку 1
ещё комментарии
+10
Как сотрудник НИИ Фармакологии им Закусова могу сказать, что пост написан с явным пропагандистким подтекстом, содержит ошибки, как фактологические, так и логические, противоречия, неточности.
1) Как минимум некорректно говорить про "лекарство" до момента пока молекула не прошла все стадии клинических исследований и не зарегистрирована соотвествующими органами в таком качестве.
2) Кроме того, если брать "исследования на животных", они же основаная стадия доклинических исследований по времени и по цене, то ни в одной стране мира согласно действующим протоколам уважающий себя ученый не сделает вывод о противофиброзной активности препарата всего лишь за 10 дней (см иллюстрацию).
3) любопытно и то, как автор подменяет одни понятия другими. Долгие доклинические и клинические исследования - это не неэффективность научных коллективов или фармкомпаний. Это требования безопасности. Как простейший пример - ЛЮБАЯ молекула с потенциальным лечебным эффектом проходит испытания на токсичность, в рамках которых животным вводят молекулу от нескольких месяцев до года, кроме того его вводят самкам до зачатия, во время беременности и кормления, а затем ждут взросления первого и второго покления животных и оценивают наличие у них мутаций, хронических заболеваний и тд. Эти исследования и затягиваются на годы. Они обсусловлены требованиями безопасности и никогда не будут заменены вычислениями. Датинг же при поиске потенциальных молекул используется давно и плотно, затраты именно на разработку молекул и так крайне малы.
4) таким образом наивный вывод о конкуренции малых игроков с бигфармой более чем несостоятелен, так же как и вывод о значительном снижении цен за счет издержек. Нынче многие фармкомпании покупают молекулы "под ключ" у тех самых "новых игроков". Но дальше и возникают те самые издержки, которые влияют на цену и время вывода препарата. Потому что многостадийные мультицентровые плацебоконтролируемые клинические исследования невозможно заменить программой, стоят они очень дорого и занимают до 5 лет согласно требованиями законодательства и отраслевых стандартов. Не забываем так же про расходы на службы регистрации и фармаконадзора и прочие расходы (которые ВНЕЗАПНО не учтены на приведенной графике).

Если кратко - хорошо, что кто-то усовершенствовал алгоритм датинга при поиске потенциальных препаратов, но не стоит писать чушь о том, что это "открытие лекарств за 45 дней" или, что это какой-то прорыв космического масштаба.
раскрыть ветку 5
-2

> не стоит писать чушь о том, что это "открытие лекарств за 45 дней"

Авторы не пишут про лекарство. Хотя, некоторые молекулы уже показали эффективность в различных моделях, но результаты не опубликованы. Для привлечения внимания к тематике в журналистике можно пользоваться любыми терминами. Профессионалы поймут разницу. Непрофессионалы прочитают с интересом результаты научного исследования.

Если Вы - очень квалифицированный специалист и сможете пройти экзамен и собеседование по медхимии и/или по клинической фармакологии, добро пожаловать в Инсилико, даже без десятка лет опыта в большой фарме. Там научат помимо всего прочего оптимизму.

> или, что это какой-то прорыв космического масштаба.
Если разбираться в ИИ, то это - действительно большой прорыв. Пока никто больше не показал результатов валидации молекул из генеративных моделей.
Эти картинки - тоже не похожи на правду. Но их "придумал" ИИ. С молекулами сложнее.
https://www.youtube.com/watch?v=rAbhypxs1qQ

раскрыть ветку 2
+4
Авторы не пишут про лекарства? Статьи - может быть, но я критикую автора поста, а не статьи.

"Благодаря нейросети GENTRL, учёным удалось найти, синтезировать и проверить на животных новое лекарство от фиброза лёгких всего за 46 дней"

"GENTRL — первый, но вряд ли последний пример дизайна лекарств с помощью ИИ" - такое вранье тоже допустимо писать "для привлечения внимания"? Журналистика не должна содержать фактологических ошибок, возможно упрощение, но не подмена понятий.

Что касается экзаменов по фармакологии, только не клинческой, которая для меня скучновата, а базовой, фундаментальной, то я предпочитаю их принимать, а не сдавать)

Относительно " оптимистичных" контор, то я с удовольствием, но не раньше, чем она будет зарегистрирована в РФ, а не в Гонконге)
раскрыть ветку 1
-5

Cпасибо за развёрнутую критику.

Согласен, что приукрасил некоторые аспекты, но этот пост нацелен на широкую публику, а не на учёных. Основная задача поста — заинтересовать, развлечь и сообщить об открытии тем, кто ещё про него не слышал.

Если научные открытия описывать всегда корректно и со всеми оговорками, то больше половины из них сведётся к формулировке "У нас что-то получилось, или нет, надо покопаться ещё по-хорошему, но надо ли это кому?" Профессионалы перейдут по ссылке и ознакомятся с текстом. В принципе, основной результат работы даже не полученные хиты, а сам метод, о котором я основательно промолчал в посте. Если корректно пересказывать эту статью, то надо было бы фигачить формулы, отличия GENTRL от альтернативных архитектур, расписывать скоринг и прочая. Это уже точно не формат пикабу. Это формат научного семинара этак на час.


> некорректно говорить про "лекарство"

Да, хиты это не лекарства, но в посте на 3' чтения говорить об этом — утомлять читателя.


> Долгие доклинические и клинические исследования - это не неэффективность научных коллективов или фармкомпаний. Это требования безопасности

Если вы обратите внимание на рис.1, то увидите, что перед доклиникой молекулы 4-5 лет варятся в драг-дизайне. Приспособы типа GENTRL помогли бы срезать углы именно на этих стадиях. Неэффективность фармкомпаний не в том, что они проводят эти проверки, а в том, что им приходится проверять всё подряд: и годноту и что-то заведомо провальное, что можно было бы отсечь.

Если бы вы ознакомились с оригиналом статьи, то обратили бы внимание, что один из фильтров на выдачу GENTRL кидает штраф за связывание с не-киназами. Такого рода проверки позволяют сократить круг поиска до в более безопасных кандидатов.


> затраты именно на разработку молекул и так крайне малы

Относительно именно испытаний, да. Но всё равно это миллионы и миллионы долларов. И каждый рано упущенный провал, станет поздним провалом, что дороже. Так что, несмотря, на относительную дешевизну target-to-hit, это критически важная стадия, на которой дешевле всего fail fast и двигаться дальше.


> многостадийные мультицентровые плацебоконтролируемые клинические исследования невозможно заменить программой

Мне очень жаль, что вы не смогли понять, за счёт чего программы могут значительно снизить издержки.

раскрыть ветку 1
0
Я, пожалуй, задам простой вопрос: имеете ли ВЫ какое-то отношение к разработке лекарств? Или профильное образование (хотя бы по направлению фармация, но можно и лечебное)?

Потому что я закончил первый мед, отучился в аспирантуре НИИ Фармакологии, получил там степень, сейчас уже пятый год занимаюсь доклиническими исследованиями. Более того, большинство моего круга общения тоже либо в клинических, либо в докличнических. Люди, которые занимаются драг дизайном там тоже имеются в избытке.

И я-то как раз прекрасно понимаю о чем идет речь, сколько именно времени и денег требует какая стадия, и я, к сожалению, вижу, что мы несколько на разных уровнях осведомленности и о процессах и о самой индустрии.

Я попытаюсь максимально кратко объяснить. Есть расходы на драг дизайн. Пусть условно они равны 1% от итоговой рыночной стоимости лекарства. Есть расходы на последующую доклинику. Это 3%. Есть расходы на клинику и регистрацию. Это 8%. Все оставшиеся 88% от цены это маркетинг, лоббирование, откаты, постмаркетинговые клин исследования, прибыль фармкопаний.

Давайте предположим, что *прорывной* *российский* алгоритм сократил расходы на драг дизайн, доклинику и клинику в целых два раза. То есть на 6%. Куда любая фармкопания отправит эти 6%? На маркетинг, лоббирование, прибыль. Даст ли это изменение на 6% шанс сделать рынок конкуретным и снизить порог входа? Нет.

Реально же любой даже прорывной даже без кавычек алогоритм *снизит* итоговую цену на 0,05%.

Я уже не говорю о том, что фармрынок настолько закрыт, что абсолютное большинство подобных алгоритмов является коммерческой тайной, скупается на корню и общественности не показывается. Для меня, как для человека из индустрии слова о 5 годах драг дизайна или особенно входе множества игроков очень забавны.

Я повторюсь. Можно писать просто о сложном. Но нельзя при этом опускаться до уровня упрощений и неточности из серии "самолет = птица", "чертеж атомобиля = автомобиль", и делать неверные выводы.
ещё комментарии
+4

Чёт какой-то мутный прогон: "твитните", "повысьте", "бедные несчастные фармацевты"...

раскрыть ветку 1
-3

Куда ж без твитов.

+2

Хмм. А наркоту без побочек они сумеют сварить?

раскрыть ветку 3
+1

Смотря какой тип действия от неё требуется.

раскрыть ветку 1
0

Все и сразу.

-1

Если брать за мишень не DDR1-киназу, а какой-нибудь допаминовый рецептор, то вполне можно использовать GENTRL и в таких целях. Сугубо ради научного интереса, ессесно.
Фильтровать тоже надо по близости к другим классам в-в.

0

GENTRL-алгоритм демонстрирует, что если имеется оригинальный специфичный ингибитор (в данном случае вещество 2.45, 10.1021/acschembio.8b00866), то возможно создать похожие легко синтезируемые вещества, не превосходящие оригинал ни по IC50, ни по селективности. Употребление термина de novo, по-моему, не уместно. Да, возможно, эти, "новые"-очень-похожие структурно на оригинал, вещества отвечают правилам Липински. Однако, то что правила Липински соблюдены не означает, что это какие-то супер-вещества. Уже ясно, что правила Липински - это не абсолютное требование.

0

лет через тридцать индивидуальный синтезатор лекарств будет у каждого колхозника стоять заместо видеомагнитофона

раскрыть ветку 1
+8
В деревне самогонный аппарат и так у каждого уважающего себя колхозника есть.
-1
Ну да конечно, бизнес будет делать всё, чтобы сделать лекарство дешевле, чтобы стать еще более убыточным предприятием
раскрыть ветку 2
-1

Если удешевление идёт за счёт снижения издержек, то это, скорее, посспособствует росту прибыли.
Можно провести аналогию с нефтяниками. Пусть появился новый супер-радар, который позволяет вести разведку новых месторождений за 1/10 привычной стоимости. Теперь фирмы, использующие этот радар могут продавать свой продукт дешевле конкурентов. Упадут ли или возрастут прибыли этих нефтяных компаний?

раскрыть ветку 1
0
Ля ля про то, что может случиться гипотетически, можно разводить долго, по факту ничего подобного в жизни не происходит.
-2

> Подробнее об этом типе сетей здесь.
Упустил ссылку.
https://towardsdatascience.com/intuitively-understanding-var...

Похожие посты
Возможно, вас заинтересуют другие посты по тегам: