Как ИИ меняет процесс разработки лекарств

Где ИИ реально помогает с лекарствами Разработка лекарства — один из самых медленных и провальных процессов в науке: около 90% кандидатов так и не доходят до аптек. Искусственный интеллект уже ускорил первый шаг — поиск многообещающих молекул. Но именно тут и кроется ловушка: дальше начинается самое трудное. Об этом вышел большой разбор Алдена Вудса для Университета Вашингтона, где он расспросил трёх руководителей нового института I2D3 (Institute for Innovations in Drug Delivery and Disposition). Их главная мысль: найти молекулу, которая цепляется за нужный белок, — это ещё не открыть лекарство. Препарату надо пройти сквозь тело: например, всосаться в кишечнике при приёме в таблетке, не разрушиться слишком быстро, при необходимости пробраться через гематоэнцефалический барьер в мозг и продержаться в организме нужное время. Раньше всё это подбирали методом проб и ошибок — отсюда и низкий процент успеха. Вот где вступает ИИ. Вместо десяти кандидатов в антитела лаборатория может спроектировать тысячу и больше, набрать данные и заранее отсеять риски. А «цифровые двойники» — компьютерные модели конкретного пациента с его работой почек, индексом массы тела и прочим — позволяют предсказать, как поведёт себя препарат, ещё до первого укола. Это, кстати, шанс для тех, кого обычно обходят стороной в испытаниях, — например, беременных. @vselennayaplus