
Генеральный директор Google DeepMind Демис Хассабис заявил, что первые лекарства, созданные с помощью искусственного интеллекта (ИИ) , могут пройти клинические испытания уже в этом году. Выступая на панели Всемирного экономического форума в Давосе, нобелевский лауреат и глава Isomorphic Labs (дочерней компании DeepMind) подчеркнул: «План таков — к концу года мы планируем начать испытания препаратов, разработанных ИИ».
Как ИИ ускоряет создание лекарств?
Isomorphic Labs с 2021 года использует машинное обучение для поиска новых лекарств. По словам Хассабиса, ИИ может радикально сократить сроки разработки — с 12–15 лет до нескольких месяцев. «Представьте персонализированную медицину, где алгоритм за ночь оптимизирует препарат под ваш метаболизм», — добавил он.
Фармкомпании заинтересованы в таких технологиях: по данным журнала Nature Medicine, создание одного препарата обходится в $2,6 млрд, а 90% клинических испытаний проваливаются. ИИ может повысить эффективность и снизить затраты, автоматизируя части процесса — от прогнозирования структуры белков (как это делает AlphaFold) до анализа данных.
Данные — главный вызов: где их взять?
Но эйфорию стоит сбавить. Основная проблема — нехватка качественных данных для обучения моделей. Причины: законы о конфиденциальности, дороговизна сбора информации и ограниченный обмен данными между исследователями.
Хассабис видит решение в сотрудничестве с клиническими центрами и использовании синтетических данных. Например, AlphaFold2 успешно применял искусственно сгенерированные данные. Однако он предупреждает: «С синтетикой нужно быть осторожным. Если модель учится на собственных ошибках, это приведет к искажениям».
ИИ vs ученые: кто изобретает будущее?
Хассабис уверен: ИИ не заменит ученых, а станет их «суперпомощником». «Настоящие открытия пока невозможны без человека. ИИ не может выдвигать новые гипотезы, как это делают лучшие умы. Но он способен решать сложные задачи — например, математические теоремы. Думаю, прорывы в этой области мы увидим уже в 2025», — заявил он.
Nvidia в гонке за лекарствами: зачем им это?
Компания Nvidia тоже активно внедряет ИИ в фармацевтику — возможно, чтобы продавать больше своих GPU. Осенью 2024 они открыли исходный код платформы BioNeMo для разработки лекарств, а также адаптировали AlphaFold2 и DiffDock 2.0 от MIT в формате микросервисов.
Среди партнеров Nvidia — датский гигант Novo Nordisk. Совместный проект, суперкомпьютер Gefion, использует машинное обучение для исследований в биологии и создания новых методов лечения.
Персонализированная медицина: мечта или реальность?
Хассабис верит, что искусственный интеллект сделает индивидуальные препараты доступными. Но путь к этому лежит через регуляторные барьеры, улучшение качества данных и доверие со стороны науки. Пока же фокус — на снижении стоимости и времени разработки.
Что важно запомнить:
- Сроки: Первые ИИ-препараты могут выйти на испытания в 2025.
- Экономия: ИИ сократит затраты с $2,6 млрд до «разумных» сумм.
- Риски: Синтетические данные и этика — ключевые проблемы.
- Роль человека: Ученые останутся главными в генерации идей.
Если прогнозы Хассабиса сбудутся, медицина совершит рывок. Но пока ИИ в фармацевтике — не волшебная таблетка, а инструмент, который требует осторожного подхода.