Программное обеспечение и искусственный интеллект в разработке современных лекарственных препаратов

Разработка новых лекарственных препаратов (ЛП) – долгосрочный и дорогостоящий процесс. По данным J. A. DiMasi и соавторов, на разработку и внедрение одного нового ЛП в среднем уходит около 8-10 лет, а затраты на реализацию такого проекта составляют около 2.8 млн долл. США. В России затраты на разработку составляют 150-200 млн руб. При выполнении таких масштабных задач, безусловно, необходимо минимизировать возможные риски, а также сделать все возможное для осуществления оперативной работы. В этом может помочь специализированное программное обеспечение (ПО) и даже искусственный интеллект (ИИ).

Достижения в области современных информационных технологий позволяют, например, предположить возможные виды активности того или иного лекарственного вещества, и, как следствие, спрогнозировать эффективность использования соединения для разработки препарата. Например, программа PASS (Prediction of Activity Spectra for Substances), разработанная в России, позволяет осуществлять прогноз на основании анализа зависимости «структура-активность». Результатом прогноза является вероятность проявления какого-либо эффекта (Pa). Критерием отбора, как правило, является вероятность Ра ≥ 50 или 70%. Кроме того, данное ПО позволяет определить вероятность проявления различных побочных реакций.

Чаще всего PASS используется для отбора потенциально эффективных и безопасных химических соединений среди тысяч вновь синтезированных. Например, в ходе одного исследования потенциальных анксиолитиков, было проанализировано 5494 структуры. По результатам скрининга в программе PASS для дальнейших экспериментов было отобрано лишь 8, что существенно сократило трудозатраты на отбор необходимых соединений.

С 2017 года многие фармацевтические компании также стали пользоваться услугами стартапов, специализирующихся в области искусственного интеллекта. Не так давно международная компания Insilico Medicine взялась при помощи искусственного интеллекта разработать перспективный препарат для лечения осложнений рака молочной железы.  В основе работы компании – анализ баз данных с использованием ИИ для решения определенных задач, например, поиска новых лекарственных препаратов. Также стартап специализируется на применении технологий ИИ для увеличения продуктивного периода жизни человека.

Рисунок 1. Использование ИИ для поиска новых ЛП. (источник: Alex Zhavoronkov.  Artificial Intelligence for Drug Discovery, Biomarker Development, and Generation of Novel Chemistry.)

Проект реализуется по заказу китайско-тайской исследовательской фармацевтической компании Jiangsu Chia Tai FengHai Pharmaceutical, в портфеле которой уже есть препараты для лечения заболеваний эндокринной системы, дыхательных путей, желудочно-кишечного тракта, сердца, а также неврологических и онкозаболеваний. Стоимость проекта – около 200 млн $.

---

1. Alex Zhavoronkov. Artificial Intelligence for Drug Discovery, Biomarker Development, and Generation of Novel Chemistry Molecular Pharmaceutics 2018 15 (10), 4311-4313 DOI: 10.1021/acs.molpharmaceut.8b00930
2. Athina Geronikaki et al. Design, synthesis, computational and biological evaluation of new anxiolytics, Bioorganic & Medicinal Chemistry, Volume 12, Issue 24, 2004, Pages 6559-6568, ISSN 0968-0896, https://doi.org/10.1016/j.bmc.2004.09.016.
3. Bezhentsev, V.M. & Druzhilovskii, D.S. & Ivanov, Sergey & Filimonov, D.A. & Sastry, G Narahari & Poroikov, Vladimir. (2017). Web Resources for Discovery and Development of New Medicines. Pharmaceutical Chemistry Journal. 1-9. 10.1007/s11094-017-1563-x.
4. A. DiMasi, H. G. Grabowski, and R. W. Hansen, J. HealthEcon., 47, 20 – 33 (2016).