ИИ в США в течение пяти лет поможет фармкомпаниям сократить количество тестов на животных
FDA планирует в течение нескольких лет сделать испытания на животных исключением и перевести тестирование на цифровые и клеточные модели. В ведомстве подчеркнули, что это должно не только сократить зависимость от подобных исследований, но и в перспективе привести к удешевлению лекарств для пациентов.
По оценкам аналитиков TD Cowen и Jefferies, завязанный на использовании ИИ подход способен сократить сроки вывода лекарства на рынок с нынешних 10–15 лет до 5–7 и уменьшить затраты более чем вдвое от текущего уровня в $2 млрд на один препарат. При этом эксперты признают: полностью отказаться от исследований на животных пока невозможно, особенно в случае сложных биологических препаратов, таких как моноклональные антитела. По данным FDA, только для проверки их безопасности компаниям приходится использовать в среднем 144 обезьяны, каждая из которых стоит около $50 тысяч.
Лидерами в использовании ИИ сегодня выступают биотех-компании Schrodinger и Recursion Pharmaceuticals, а также разработчик программного обеспечения Certara. Их платформы прогнозируют, как экспериментальные молекулы будут распределяться в организме и какие побочные эффекты могут вызвать. Recursion уже показала результат: ее система позволила вывести противораковый препарат в клинические испытания за 18 месяцев – в 2,5 раза быстрее среднего отраслевого показателя в 42 месяца.
Крупнейшие подрядчики тоже подключаются к тренду. Charles River Laboratories, один из мировых лидеров в сфере контрактных исследований, инвестирует в «новые методологии»: ИИ, компьютерные симуляции, машинное обучение и технологии «орган-на-чипе». Такие разработки позволяют воспроизводить функции человеческих органов на микроскопических устройствах с живыми клетками. Выручка компании от этого направления уже превышает $200 млн в год.
Помимо мировых лидеров, свои решения предлагают и небольшие компании. Так, швейцарская InSphero тестирует безопасность и эффективность препаратов на 3D-моделях печени – выращенные в лаборатории микроткани помогают воспроизводить функции органа. Нью-йоркская Schrodinger сочетает физико-химическое моделирование с ИИ для прогнозирования токсичности.
Исследователи из Mount Sinai в США представили ИИ-модель, оценивающую риск заболеваний при редких генетических мутациях. Инструмент обучен на данных более 1 млн пациентов и позволяет количественно оценить вероятность развития болезни, помогая врачам принимать решения о скрининге и профилактике.
Мировой тренд на цифровизацию здравоохранения подтверждает и опыт Китая: по данным исследования Пекинского университета и Гарвардской школы общественного здравоохранения, за последние 15 лет страна прошла путь от базовой информатизации до широкого применения ИИ и телемедицины, выстроив комплексную систему цифрового здравоохранения, которая рассматривается как модель для стран с низким и средним уровнем дохода.
