Еще недавно многие болезни ставили медиков в тупик. Но у нас хорошие новости: ситуация меняется! Благодаря искусственному интеллекту появляются новые лекарства от устойчивых к антибиотикам бактерий и редких заболеваний, а также от болезни Паркинсона. И это не просто теория, реальные открытия уже есть.
Изображение сгенерировал ChatGPT
Почему мы проигрывали бактериям
Последние десятилетия человечество постепенно уступает в борьбе с бактериями.
Антибиотики, которые долгое время спасали жизни, все чаще перестают работать. Бактерии адаптируются и становятся устойчивыми.
Уже сейчас около 1,1 миллиона человек в год умирают от инфекций, которые раньше легко лечились. К 2050 году это число может превысить 8 миллионов.
При этом новые антибиотики появляются очень медленно. С 2017 по 2022 год одобрили всего 12 препаратов, и большинство из них похожи на старые, к которым бактерии уже учатся приспосабливаться.
Причина проста: разработка лекарств дорогая и долгая, а интерес со стороны фармкомпаний невысокий.
- ПОКАЖЕМ, КАК РАЗВЕРНУТЬ МОДЕЛЬ нейросети DEEPSEEK R1 ПРЯМО НА СВОЁМ КОМПЬЮТЕРЕ
- Где и как применять? Потестируем модель после установки на разных задачах
- Как дообучить модель под себя?
Как ИИ ускоряет поиск лекарств
Если раньше ученые годами перебирали варианты, то теперь ИИ может за часы или дни проанализировать миллионы химических соединений и найти те, которые смогут убивать бактерии.
Например, команда ученых смогла:
- проверить более 45 миллионов соединений;
- создать десятки миллионов новых вариантов;
- отобрать несколько перспективных кандидатов.
В итоге нашли два вещества, которые эффективно борются с устойчивыми бактериями, включая гонорею и опасные стафилококковые инфекции.
Важно, что эти вещества работают иначе, чем привычные антибиотики. А значит, есть шанс, что бактерии не смогут быстро к ним адаптироваться.
ИИ не только анализирует, но и придумывает новые молекулы.
Как это работает:
- Алгоритм изучает, как устроены известные антибиотики.
- «Понимает», какие структуры убивают бактерии.
- Начинает собирать новые варианты и добавляет атомы, связи, фрагменты.
- Оценивает каждый шаг: «Похоже ли это на лекарство?».
Иногда ученые задают начальную молекулу, а иногда ИИ начинает «с нуля».
Болезнь Паркинсона: задача со множеством неизвестных
С некоторыми болезнями все еще сложнее.
Например, болезнь Паркинсона:
- Описана еще в 1817 году.
- До сих пор нет лечения, которое замедляет ее развитие.
- Причины заболевания до конца не понятны.
Из-за этого ученые не уверены, куда именно «бить» лекарством. Здесь помогает ИИ.
Как ИИ ищет лекарства от Паркинсона
Ученые используют машинное обучение, чтобы найти вещества, которые могут воздействовать на белки в мозге.
При болезни Паркинсона образуются так называемые тельца Леви — скопления неправильно свернутых белков. Они связаны с разрушением нервных клеток.
ИИ помогает:
- анализировать огромное количество молекул;
- предсказывать, какие из них смогут «связаться» с этими белками;
- резко сократить поиск.
Если раньше проверка 1 миллиона молекул занимала 6 месяцев, то сейчас можно проверить миллиарды вариантов за несколько дней. В результате ученые нашли несколько перспективных соединений, которые сейчас проходят дальнейшие тесты.
Идея будущего — не лечить, а предотвращать. И одна из самых важны целей — остановить болезнь до того, как она начнется.
Если удастся стабилизировать белки на ранней стадии, то можно не допустить их «поломки» и фактически предотвратить болезнь.
Иногда новые лекарства не нужны
Еще один подход — использовать уже существующие препараты. Иногда лекарство, созданное для одной болезни, может помочь при другой.
Хороший пример — история Дэвида Файгенбаума, доцента медицины из Пенсильванского университета (США). Он сам нашел для себя лечение помощью лекарства, которое врачи никогда бы ему не назначили.
В 25 лет, будучи студентом медицинского факультета, Файгенбауму поставили диагноз — редкая форма заболевания под названием «болезнь Кастлемана». Болезнь вызвала сильную реакцию иммунной системы: начали отказывать печень, почки и костный мозг.
Ни одно из доступных лечений не помогало, и врачи не знали, что делать дальше. Тогда Файгенбаум решил действовать сам.
Он начал изучать собственные анализы крови, читать медицинские исследования и пробовать найти решение. Через несколько недель он обнаружил препарат под названием «сиролимус», который назначают пациентам после пересадки почки, чтобы организм не отторгал новый орган.
К удивлению врачей, именно этот препарат помог ему справиться с болезнью. Заболевание ушло в ремиссию, и уже более десяти лет не возвращается.
Опыт показал: среди уже существующих лекарств может скрываться огромный потенциал. И это особенно важно, ведь все препараты, которые уже вышли на рынок, прошли серьезные проверки на безопасность. Это значит, что если найти им новое применение, пациенты смогут получать лечение гораздо быстрее — без долгих лет разработки новых лекарств.
Как ИИ помогает переиспользовать лекарства
В 2022 году Файгенбаум основал некоммерческую организацию «Every Cure». Ее задача — с помощью машинного обучения сравнивать тысячи лекарств с тысячами заболеваний. Самые перспективные комбинации проверяются в лабораториях или передаются врачам, готовым попробовать новые подходы.
Другие исследователи тоже активно используют ИИ для поиска новых применений лекарств.
Например, в Гарвардской медицинской школе модель ИИ обнаружила почти 8 000 уже одобренных препаратов, которые потенциально можно использовать для лечения около 17 000 различных заболеваний.
С помощью ИИ уже нашли потенциальные методы лечения для:
- синдрома Питта—Хопкинса (редкое генетическое нарушение);
- саркоидоза (воспалительное заболевание);
- опухоли Вильмса (редкий рак почки у детей).
Недавно ученые из Университета Макгилла в Канаде использовали ИИ, чтобы найти новые варианты лечения для идиопатического легочного фиброза. Это редкое заболевание, при котором легкие постепенно рубцуются и теряют способность нормально работать. Исследователи смоделировали развитие болезни с помощью ИИ, и на основе этого смогли подобрать подходящие препараты среди уже существующих.
«Виртуальные болезни» — новый подход
Еще один шаг вперед — моделирование болезней.
Ученые создают цифровую модель заболевания:
- анализируют клетки пациентов,
- отслеживают, как болезнь развивается,
- строят «виртуальную версию» болезни.
После этого можно:
- тестировать лекарства прямо в модели;
- смотреть, как они влияют на клетки;
- сделать это быстро и без больших затрат.
Что нас ждет дальше и какие есть ограничения
Многие исследователи считают, что в ближайшие 5–10 лет большая часть новых лекарств будет разрабатываться с помощью ИИ. Некоторые — полностью на его основе. Но всё будет происходить не мгновенно.
ИИ уже сильно помогает, но не решает все проблемы.
Основные ограничения:
- Не хватает данных (многие из них закрыты у компаний).
- Разработка лекарства — это долгий процесс.
- От открытия до реального применения проходят годы.
Поэтому ИИ сейчас особенно полезен на ранних этапах: поиск целей и подбор молекул.
Что мы имеем в итоге?
ИИ уже меняет медицину, но делает это постепенно:
- ускоряет поиск лекарств,
- открывает новые подходы,
- помогает там, где раньше были трудности.
И главное — дает шанс там, где раньше его почти не было.
Возможно, в ближайшие годы мы увидим лечение болезней, которые до этого были приговором.
- Освой нейросеть Perplexity и узнай, как пользоваться функционалом остальных ИИ в одном
- УЧАСТВОВАТЬ ЗА 0 РУБ.
- Расскажем, как получить подписку
- ПОКАЖЕМ, КАК РАЗВЕРНУТЬ МОДЕЛЬ нейросеть DEEPSEEK R1 ПРЯМО НА СВОЁМ КОМПЬЮТЕРЕ
