Искусственный интеллект в медицине: фармгиганты оценивают реальные успехи
Лидеры сферы искусственного интеллекта прогнозируют прорыв в медицине и победу над болезнями через десятилетие. Руководители крупнейших фармацевтических компаний отмечают высокую эффективность алгоритмов на ранних этапах, подчеркивая, что клинические испытания остаются главным испытанием для новых препаратов.
Лидеры индустрии искусственного интеллекта рисуют масштабные перспективы будущего медицины, заявляя, что современные алгоритмы способны победить большинство известных заболеваний в ближайшие годы. Генеральный директор Anthropic Дарио Амодей предположил, что человечество сможет излечить большинство болезней в течение пяти-десяти лет, а в проспекте к первичному размещению акций компании медицина заняла первое место среди приоритетных направлений. Основатель DeepMind Дэмис Хассабис также выразил уверенность в возможности излечения всех болезней примерно через десятилетие.
Тем не менее, руководство ведущих фармацевтических корпораций придерживается более сдержанной позиции. Несмотря на активное внедрение технологий, инвестиции в стартапы и партнерство с разработчиками, представители фарминдустрии подчеркивают, что ни один препарат, полностью спроектированный с помощью искусственного интеллекта, пока не получил официального одобрения Управления по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов США (FDA). Руководители отмечают, что большие языковые модели обучаются на человеческой речи, а не на языке живой клетки, что ограничивает их возможности в решении сложных химических и биологических задач.
Генеральный директор Eli Lilly Дэйв Рикс пояснил, что прогнозирование структуры белка, ставшее выдающимся достижением технологии, составляет лишь малую долю задач, с которыми сталкивается фармацевтическая компания на пути к созданию лекарства. Генеральный директор Pfizer Альберт Бурла также описал определенный скептицизм в отношении темпов внедрения: инструменты генеративного ИИ ускорили административную работу и планирование клинических испытаний, однако качественного прорыва в фундаментальных исследованиях в компании еще ждут. В Novartis охарактеризовали искусственный интеллект как полезный навигационный инструмент, а не как волшебную палочку.
Экономические реалии разработки лекарств
Экономика фармацевтической отрасли объясняет осторожность бизнеса. Создание нового препарата обычно занимает от 10 до 15 лет и обходится в среднем в 2,5 миллиарда долларов, причем около 90 процентов молекул, доходящих до клинических испытаний на людях, терпят неудачу. Искусственный интеллект уже подтверждает свою эффективность на ранних этапах, сокращая доклинический период исследований с трех-четырех лет до одного года или полутора лет. Основные трудности возникают на второй фазе испытаний, когда препарат должен доказать свою клиническую эффективность на широкой группе пациентов.
Недавнее научное исследование охарактеризовало реальное медицинское влияние ИИ как весьма скромное, связав проблему с нехваткой качественных клеточных данных. Венчурные фонды инвестировали в сектор более 40 миллиардов долларов в текущем десятилетии, однако лишь единицы созданных с помощью алгоритмов молекул преодолели вторую фазу испытаний. Одним из наиболее продвинутых проектов остается разработка компании Insilico Medicine против идиопатического легочного фиброза, которая перешла к третьей фазе клинических испытаний в Китае.
Долгосрочные перспективы и уроки истории
Руководители фармкомпаний проводят параллели с 2000 годом, когда после завершения расшифровки генома человека эксперты прогнозировали скорое излечение рака и диабета. Спустя более чем два десятка лет геномика кардинально изменила медицину, однако многие тяжелые заболевания по-прежнему требуют эффективных терапевтических решений. По оценкам экспертов, искусственный интеллект станет столь же мощным инструментом, но окончательный вердикт вынесут результаты клинических испытаний.
