Стартап Insilico Medicine представил первое лекарство, разработанное с использованием генеративных моделей искусственного интеллекта. Новый подход к созданию препаратов позволил пройти первую фазу клинических испытаний за два года — в три раза быстрее, чем традиционные методы.
Преимущества генеративных моделей в разработке лекарств
Разработка новых лекарств традиционно занимает десятилетия и сопровождается высокими рисками неудач и колоссальными затратами. Используя генеративные модели ИИ, стартап Insilico Medicine ускорил этот процесс, значительно сократив время на клинические исследования. Препарат INS018_055, который компания разрабатывала для лечения идиопатического легочного фиброза, был обнаружен и разработан в два раза быстрее, чем с применением обычных методов.
Как использовался ИИ в разработке препарата INS018_055
Препарат INS018_055 стал первым, в котором таргетный белок был выявлен с помощью биологической модели, а молекула-кандидат была сгенерирована с применением генеративных методов химии. Для этого компания использовала свою платформу Pharma.AI, которая включает несколько моделей, обученных на миллионах данных для решения различных задач в области биотехнологий.
Платформа Pharma.AI и её инструменты
Pharma.AI включает два основных инструмента, которые значительно ускоряют процесс разработки лекарства:
PandaOmics — инструмент для быстрого определения таргетных белков, на которые будет направлена терапия.
Chemistry42 — инструмент, использующий глубокое обучение для разработки новых потенциальных лекарственных соединений, нацеленных на выявленные белки.
Эти инструменты позволяют ученым быстрее находить и разрабатывать эффективные препараты.
Преимущества ИИ в медицине
Использование ИИ в разработке лекарств помогает снизить затраты и ускорить процесс создания препаратов. В будущем такие технологии могут изменить подходы в фармацевтической отрасли, сделав их более эффективными и доступными.
