Использование моделей, созданных искусственным интеллектом, для поиска лекарств от болезней⁠⁠

Согласно недавнему отчету в Журнале Американской медицинской ассоциации, вывод нового препарата на рынок обходится в среднем в 1,3 миллиарда долларов и занимает до 20 лет.

Эти астрономические суммы действительно учитывают миллиарды долларов и годы исследований, вложенных в потенциально перспективные методы лечения, которые в конечном итоге ни к чему не приводят, по словам Дэвида Харела, соучредителя и генерального директора CytoReason, израильского стартапа, использующего искусственный интеллект и массивы данных о человеческом организме для создания вычислительных моделей заболеваний, поражающих человечество.

“Разработка новых лекарств обходится очень, очень дорого. И причина, по которой это дорого, заключается не только в прямых затратах, но и в высоком проценте неудач”, - говорит Харел NoCamels.

“Более 90 процентов программ разработки лекарств терпят неудачу. И если они стоят десятки или сотни миллионов каждый, стоимость вывода одного препарата на рынок становится непозволительно высокой”, - говорит он.

Компания CytoReason, основанная в 2016 году и базирующаяся в Тель-Авиве, объединяет десятки экспертов в области биологии и данных, которые работают с фармацевтическими и биотехнологическими компаниями над определением наиболее актуальных и жизнеспособных новых методов лечения для пациентов, что буквально экономит время и деньги. 

Харель говорит, что рост расходов на здравоохранение был очевиден для всех, и предупреждает, что это явление угрожает сместить фокус отрасли с пациентов на производственные процессы.

«Мы не хотим этого видеть, но огромные затраты и огромный риск усложняют ситуацию», — говорит он.

Сегодня, объясняет Харель, доступно беспрецедентное количество научных данных о том, как организм работает и реагирует на различные лекарства, но анализ того, что нам говорят эти данные, требует времени и ресурсов.

«Чтобы исключить затраты, связанные с методом проб и ошибок, нам нужна предсказуемость. А чтобы добиться предсказуемости, мы используем данные», — говорит он.

По словам Харела, платформа искусственного интеллекта CytoReason — это решение трудоемких процессов как анализа данных, так и создания лекарств, последнее из которых также является дорогостоящим. 

Платформа CytoReason, по его словам, используется как фармацевтическими, так и биотехнологическими компаниями, чтобы сделать анализ больших объемов этих данных в целях открытия и разработки лекарств «дешевле, быстрее и вероятнее». 

Для Харела создание CytoReason стало естественным шагом по сравнению с его предыдущей ролью в управлении компанией в США, которая занималась перемещением электронных медицинских записей (EMR) американских пациентов в облако. 

Харелу пришло в голову, что такой значительный объем медицинских данных в одном месте может иметь огромное значение для медицинских исследований. 

«Мы увидели, что как только данные попадают в облако, появляется новая возможность извлечь из них пользу», — объясняет он. «Если эти данные есть на компьютере в кабинете каждого врача – у вас мало пациентов здесь, несколько пациентов там – невозможно извлечь пользу из данных».

Но если у вас есть масса информации в облаке, можно понять поведение и тенденции среди значительного числа пациентов.

Вернувшись в Израиль, Харель обсудил это открытие со своим другом Шаем Шен-Орром, доцентом Израильского технологического института Технион, который стал соучредителем и главным научным сотрудником CytoReason.

Вместе они пришли к выводу, что они могут взять научные данные из различных источников и, как выразился Харел, «объединить их все вместе в платформу, которая будет полезна для врача или разработчика лекарств».

Их основным источником данных были сами фармацевтические компании, которые просто не могли обрабатывать данные, хранившиеся на собственных серверах, даже не учитывая, какие еще источники данных существовали.

Фармацевтические компании располагают огромным количеством данных о своих препаратах, как успешных, так и неудачных, объясняет Харел.

«Но в каждую новую программу и даже в любой новый препарат, который они пытаются разработать, они не включают все, что у них есть, не говоря уже о других людях или академическом сообществе. Потому что для анализа всех этих данных им понадобится так много людей, что это будет технологическая компания, а не фармацевтическая компания». 

CytoReason берет все данные, предоставленные компаниями (которые объединены вместе, поэтому отдельные источники не могут быть идентифицированы), и с помощью искусственного интеллекта сортирует их в конкретные модели для конкретных заболеваний. 

Эти вычислительные модели заболеваний представляют собой цифровое представление воздействия конкретных заболеваний на организм человека, основанное на данных, собранных из таких источников, как биопсия и заборы крови. 

«У нас есть пакет всех данных, описывающих биологию заболевания наилучшим образом, доступным на сегодняшний день», — говорит Харел. «Фармацевтические компании… используют эти агрегированные данные, чтобы принимать решения, какой препарат разрабатывать и для каких пациентов».

Харель приводит пример фармацевтической компании, такой как Pfizer, стремящейся разработать новый метод лечения рака толстой кишки. CytoReason, объясняет он, предоставит Pfizer вычислительную модель этого заболевания и его воздействия на организм, с которой смогут работать ученые, разрабатывающие потенциальное лекарство.

«Платформа позволяет им исследовать свой препарат», — говорит он.

Харель снова указывает на огромные суммы, необходимые для разработки лекарств, но подходит к этому с точки зрения денег, потерянных из-за медленного процесса разработки.

«Лекарство, которое хорошо продается, будет продаваться на сумму более миллиарда долларов в год, если оно будет бороться с правильным заболеванием», - объясняет он.

«Вместо того, чтобы лаять не на то дерево, они сэкономят год разработки, а это может составить миллиард долларов – 3 миллиона долларов в день. Если вы сократите процесс разработки на один день, вы заработаете для фармацевтической компании в среднем 3 миллиона долларов».

Цель состоит в том, чтобы как можно быстрее вывести на рынок новый препарат, поскольку патент на него действует всего 20 лет, после чего конкуренты могут создать свою собственную генерическую версию, воспользовавшись преимуществами дорогостоящего процесса исследований и разработок, оплаченного конкурентом.

CytoReason — не единственная компания, работающая над этой формой компьютерного моделирования для разработки лекарств, но Харел считает, что она является крупнейшей в мире «с точки зрения численности персонала и доходов».

И вместо того, чтобы просто проверять название, потому что это одна из самых известных фармацевтических компаний, Pfizer сотрудничает с CytoReason с 2017 года, как и другие крупные компании в отрасли.

И хотя Харель рад раскрыть названия компаний, с которыми работает CytoReason, препараты, над которыми они сотрудничали, остаются конфиденциальными.

По словам Харела, название компании появилось по предложению Шен-Орра. Слово "reason"- «причина» было включено для обозначения того факта, что болезни объясняются разумом, тогда как «cyto» означает «клетки» и является латинизированной формой греческого слова « kytos» или «полый сосуд».

«Клетки — это атомная единица человеческого тела», — отмечает Харель, — «и для того, чтобы правильно понимать болезни и способы их лечения, вам необходимо понимать клетки».

Перевод с английского

ИСТОЧНИК