ИИ с пациентом по пути: какие решения облегчают труд фармпроизводителей

По оценкам Transparency Market Research, через десять лет доля искусственного интеллекта (ИИ) на рынке открытий лекарств составит 10,93 млрд долларов. По итогам 2020 года на нее приходилось 80,4% рынка. Однако ИИ может быть полезен практически на всех этапах жизненного цикла препарата. 

Анализ рынка

Аналитики прочат ИИ большое будущее, хотя и расходятся в количественных параметрах. Согласно недавнему отчету Business Research Company, глобальный искусственный интеллект на фармацевтическом рынке достиг стоимости почти 699,3 миллиона долларов в 2020 году. Среднегодовой темп роста, начиная с 2015 года, составил 31,8%. Ожидается, что этот рынок вырастет с 699,3 млн долларов в 2020 году до 2,8 млрд долларов в 2025 году и достигнет 9,1 млрд ​​долларов в 2030 году. 

Наибольшие возможности ИИ на фармацевтическом рынке, сегментированном по технологиям, возникнут в сегменте глубокого обучения. К 2025 году он принесет глобальный годовой объем продаж в размере 721,5 млн долларов. 

Наибольшие возможности ИИ на фармацевтическом рынке, сегментированном по приложениям, возникнут в открытии лекарств. Однако ожидается, что в будущем сегмент клинических исследований станет самым быстрорастущим сегментом. 

Наибольший рост объема фармацевтического рынка ИИ будет наблюдаться в США.

Рост обусловлен увеличением расходов на здравоохранение и государственными инициативами в развивающихся странах. Основной фактор, который, по мнению аналитиков, может помешать росту рынка в будущем, устаревшая ИТ-инфраструктура здравоохранения.

Новые антибиотики

Широкое употребление антибиотиков привело к тому, что устойчивость к противомикробным препаратам стала серьезной угрозой. По меньшей мере 700 тыс. человек погибают от лекарственно-устойчивых супербактерий каждый год, а к 2050 году это число может достигнуть 10 млн.

В отчете Всемирной организации здравоохранения, опубликованном в этом году, говорилось, что ни один из 43 антибиотиков, находящихся в настоящее время в разработке, «в достаточной мере не решает проблему лекарственной устойчивости» бактерий, считающихся наиболее опасными для здоровья населения.

В этой связи на искусственный интеллект возлагают большие надежды. Как и в случае с другими классами лекарств, ИИ помогает ученым быстрее и точнее открывать новые антибиотики.

В феврале 2020 года ученые Массачусетского технологического института с помощью методов глубокого обучения обнаружили новый мощный антибиотик. Использованная ими модель ИИ предназначена для идентификации соединений, которые убивают бактерии с использованием механизмов, отличных от существующих на рынке, и способна проверить более 100 млн кандидатов всего за несколько дней.

Модель была обучена примерно на 2,5 тыс. молекулах и протестирована на Центре перепрофилирования лекарств Института Броуда, который содержит около 6 тыс. соединений. После этого она идентифицировала одну молекулу, которая имела химическую структуру, отличную от существующих антибиотиков, и, как прогнозируется, обладает сильной антибактериальной активностью. 

Затем исследователи Массачусетского технологического института использовали другую модель машинного обучения, чтобы продемонстрировать, что молекула будет иметь низкую токсичность для человека. Молекула, получившая название галицин, оказалась эффективной против ряда устойчивых к лекарствам штаммов бактерий, включая Clostridium difficile, Acinetobacter baumannii и Mycobacterium tuberculosis. Более того, у мышей, инфицированных штаммом Acinetobacter baumannii, устойчивого ко всем известным антибиотикам, а затем обработанных галицином, инфекции полностью исчезли за 24 часа.

Исследование также показало, что у E. coli не развилась устойчивость к галицину в течение 30 дней, в то время как у бактерий появилась устойчивость к антибиотику ципрофлоксацину всего в течение одного-трех дней лечения. Через 30 дней исследователи отметили, что кишечная палочка была примерно в 200 раз более устойчивой к ципрофлоксацину, чем на момент начала исследования.

Совсем недавно IBM разработала генеративную модель искусственного интеллекта, чтобы ускорить открытие антимикробных пептидов широкого спектра действия с низкой токсичностью и низкой резистентностью. Менее чем за 50 дней исследователи идентифицировали, синтезировали и протестировали двадцать новых антимикробных пептидов, два из которых показали высокую эффективность «против различных грамположительных и грамотрицательных патогенов (включая K. pneumoniae с множественной лекарственной устойчивостью).

Предупредить резистентность

ИИ помогает решить проблему антибиотикорезистентности, помогая врачам правильнее подбирать антибиотики. Таким образом устроено, в частности, мобильное приложение Antibiogo. Оно работает без подключения к интернету, что делает его идеальным для использования в регионах с ограниченными ресурсами. 

Сейчас специалисты тестируют клиническую эффективность Antibiogo в трех разных странах и намерены предложить его всем лабораториям в регионах с ограниченными ресурсами в 2022 году.

ИИ незаменим для прогнозирования лекарственной устойчивости. Израильско-американский стартап Quris был основан в 2019 году, чтобы помочь фармацевтическим компаниям лучше прогнозировать, какие лекарства будут успешно проходить тесты качества и безопасности в клинических испытаниях на людях. Платформа использует модель Patients-on-a-Chip. Для ее создания Quris использовал несколько «чипов на чипе» — небольших устройств, которые имитируют работу различных органов в исследовательских целях и соединяют их друг с другом таким образом. 

Система Quris включает в себя нанодатчики, которые используются для изучения воздействия каждого лекарства или вакцины, тестируемого на «пациентов», чтобы понять его значение и знать, как маркировать их в системе искусственного интеллекта компании. Таким образом, различные вакцины могут быть протестированы на Patients-on-a-Chip — методе, который гораздо более точно моделирует человеческое тело по сравнению с текущими экспериментами на мышах, которые значительно отличаются от испытаний на людях. 

Компания также позаботилась о создании большого количества человеческих профилей, чтобы отразить большее разнообразие, которое лучше подходит для населения мира. 

Экономия денег и времени — основное преимущество данного решения. Исключение или, по крайней мере, сведение к минимуму использования животных при тестировании также немаловажно, и не только по причинам, связанным с благополучием братьев наших меньших.

Платформа Quris была использована для разработки первого лекарства от синдрома ломкой Х-хромосомы, генетического состояния, при котором у пациентов проявляются симптомы широкого спектра — от внешних и косметических эффектов до тяжелых психических расстройств. Это болезнь, не имеющая модели на животных. Без платформы Quris потребовались бы испытания на людях, чтобы создать лекарство, которое может изменить жизнь. Теперь компания сообщает, что препарат, разработанный с ее помощью, должен поступить в клинические испытания в 2022 году. Quris имеет 18 патентов, одобренных или находящихся в процессе утверждения, и сотрудничает с израильскими университетами, а также с Нью-Йоркским фондом стволовых клеток (NYSCF) — одной из ведущих мировых лабораторий генетических исследований. В рамках партнерства Quris получит доступ к большому разнообразию генетических стволовых клеток и соответствующих технологий автоматизации.

Найти пациента

Компания с российскими корнями Semantic Hub создала продукты, которые востребованы на этапе клинических исследований, в момент подготовки вывода лекарства на рынок и непосредственно во время лонча. 

Первый продукт помогает находить пациентов для клинического исследования. Когда классические методы набора участников КИ не срабатывают, помогает ИИ. Речь идет как о редких, так и о частых заболеваниях. Второй — помогает фармпроизводителю анализировать путь пациента. 

Пациенты с тяжелыми, в том числе с редкими заболеваниями часто очень хорошо осведомлены о своем состоянии и владеют экспертными знаниями. В соцсетях, на платформах форумах пациентов и площадках, предназначенных для общения с врачами, они подробно и грамотно описывают свой опыт, который выступает источником инсайтов по самому широкому кругу вопросов, — от качества жизни до восприятия существующей терапии. Таким образом фармпроизводитель может узнать в том числе их потребности, которые пока не закрыты. 

ИИ помогает находить таких людей и их истории в сети, осуществлять их глубокий семантический (т.е. с пониманием смысла) анализ. Полученные сведения можно использовать, например, для проведения кампаний по повышению осведомленности пациентов о заболевании, например. 

С помощью ИИ можно выяснить порядок манифестации симптомов, симптоматический путь пациента, а также сформировать пул карту стейкхолдеров.

Наконец, третье решение нацелено на раннее выявление пациентов с редкими заболеваниями. Как известно, выявляемость таких болезней находится на крайне низком уровне. И если пациент долго не может найти помощь оффлайн, то он или его близкие идут в интернет, чтобы описать историю болезни и найти советы. ИИ не просто не просто находит такие истории, но и делает предварительное заключение о наличии у этого человека того или иного заболевания и помогает навигировать его в плане диагностики.

Лучшее лечение — профилактика

Bayer, One Drop запустили программный модуль на базе искусственного интеллекта для профилактики сердечно-сосудистых заболеваний.

Немецкая фармацевтическая компания работает с One Drop из Нью-Йорка над цифровыми продуктами для здоровья, которые охватывают несколько терапевтических областей, включая онкологию и женское здоровье, а также сердечно-сосудистые заболевания.

Модуль профилактики сердечно-сосудистых заболеваний One Drop представляет собой персонализированную программу цифрового здравоохранения, которая сочетает в себе подключенные медицинские устройства, биометрические анализы, такие как артериальное давление и уровень глюкозы, индивидуальные тренировки и консультации по здоровью сердца.

Текст подготовила корреспондент «МВ» и «ФВ» Екатерина Погонцева специально для Evercare