Как выращивать сосуды и ткани, создавать новые лекарства и материалы для протезов, показал Форум будущих технологий.
Достижения в сфере медицины и фармакологии стали одной из самых важных тем на III Форуме будущих технологий, прошедшем в Москве 20–21 февраля этого года. Его участники продемонстрировали новые информационные системы и материалы, которые в ближайшее время способны изменить мировые подходы к разработке лекарств и методов лечения.
Как и во многих сферах, здесь многообещающие результаты дает применение искусственного интеллекта. Ученые из казанского университета «Иннополис» и Всероссийского научно-исследовательского института автоматики им. Н. Л. Духова представили первую универсальную отечественную платформу полного цикла, предназначенную для генерации, аннотирования и оптимизации лекарственных препаратов. Система, которая работает на основе нейросети, позволяет получать новые лекарственные молекулы за 72 часа, а не за 2–4 недели, как ранее. Технология может применяться в разработке лекарственных и ветеринарных препаратов, биодобавок и компонентов для агрохимии. Платформу можно использовать не только для генерации новых соединений, но и для улучшения свойств уже существующих. Создатели этой системы говорят о ее преимуществах по сравнению с иностранными аналогами: их платформа обладает более высокой точностью генеративных алгоритмов и возможностью направлять разработку в правильный хемотип. Продукт уже готов к использованию как в реальном производстве, так и в образовательных целях.
Сбер презентовал на форуме собственную разработку с искусственным интеллектом: облачную платформу для улучшения качества проведения научных исследований. Ожидается, что использование этой системы позволит ученым быстрее и качественнее проводить в том числе и разработку лекарственных препаратов, особенно при интеграции ее с платформой казанских специалистов.
Еще одну лекарственную технологию — платформу для создания радиофармпрепаратов — показали представители Росатома. Она представляет собой систему автоматизированного синтеза, работающую с одноразовыми стерильными кассетами, которые исключают контаминацию продукта и позволяют работать с разными изотопами. Полученные препараты дают возможность точечно воздействовать на злокачественные клетки, не поражая при этом здоровые.
Большие перспективы открывают и новые материалы, которые позволили сделать серьезные шаги в лечении различных заболеваний. Так, ученые представили уникальную разработку — биосовместимые эквиваленты кровеносных сосудов. Они выращиваются на основе клеток человека под воздействием ультразвукового акустического поля. Уже сейчас специалисты могут получать искусственные кровеносные сосуды длиной до 10 см. Инновация проходит испытания на животных: на форуме был продемонстрирован кролик, живущий с такими сосудами. Изобретение поможет людям, страдающим сосудистыми поражениями при тромбозе, ишемической болезнью сердца, варикозом и т. п. Кроме того, технология в будущем может использоваться для лечения поврежденных органов и тканей. В идеале медики научатся восстанавливать поврежденные органы и ткани с использованием универсальных стволовых клеток.
Новые материалы на основе титана уже активно используются при протезировании суставов и изготовлении ортезов — приспособлений для фиксации переломов костей. Разработки в этой сфере продолжаются, и они тоже были продемонстрированы на стендах форума.
Фото: Дмитрий Орлов
Комментарии экспертов
“Создание белкового байндера теперь занимает всего пару недель, но главная сложность — в экспериментальной валидации. Цифровые системы могли бы значительно ускорить этот процесс, если бы у нас были платформы-двойники на всех уровнях живых систем — от клетки до человека.”
“Создание белкового байндера теперь занимает всего пару недель, но главная сложность — в экспериментальной валидации. Цифровые системы могли бы значительно ускорить этот процесс, если бы у нас были платформы-двойники на всех уровнях живых систем — от клетки до человека.”
Какие сложности на пути внедрения ИИ для синтеза лекарств существуют сегодня?
Сейчас сгенерировать белковый байндер к заданному белку можно за пару недель. Однако наиболее сложным этапом остается экспериментальная валидация. Именно на этом этапе цифровые системы могли бы существенно ускорить процесс разработки.
Для достижения этой цели необходимы платформы в виде цифровых двойников, которые бы работали на разных уровнях организации живых систем – от генома и клетки до целого организма. В таком случае первоначальное цифровое тестирование могло бы проводиться сначала на цифровой модели клетки, а затем на цифровом двойнике человека, что позволило бы эффективно отсеивать кандидатов с низкой эффективностью или потенциально опасными побочными эффектами. Такой подход мог бы сэкономить годы экспериментальной работы.
В лаборатории биоинформатики НИУ ВШЭ мы как раз занимаемся разработкой концепции генетического компьютера, который может стать основой для создания цифрового двойника клетки.
“Потенциал ИИ в фармацевтической отрасли огромен, уже сейчас его использование позволяет сократить раннюю разработку практически в 2 раза, а клинические исследования на 20%. Важно преодолеть существующие барьеры и наладить эффективное сотрудничество между научными учреждениями, фармацевтическими компаниями и образовательными организациями.”
“Потенциал ИИ в фармацевтической отрасли огромен, уже сейчас его использование позволяет сократить раннюю разработку практически в 2 раза, а клинические исследования на 20%. Важно преодолеть существующие барьеры и наладить эффективное сотрудничество между научными учреждениями, фармацевтическими компаниями и образовательными организациями.”
Какие сложности на пути внедрения ИИ для синтеза лекарств существуют сегодня?
Искусственный интеллект уже активно применяется на всех этапах создания лекарственных препаратов: от ранней и фармацевтической разработки до доклинических и клинических исследований. Основная цель in-silico исследований — ускорение и удешевление различных этапов разработки, а также повышение вероятности успешного исхода.
Однако внедрение ИИ сталкивается с рядом серьезных проблем.
Первая сложность — недостаток данных для обучения алгоритмов. Поскольку каждый алгоритм требует большого объема экспериментальных данных, их можно получить только из собственных лабораторий или через сотрудничество с другими научными группами. Фармацевтические компании пока неохотно делятся научными данными, необходимыми для быстрого моделирования эффективных молекул. В будущем конкуренция за эти данные, вероятно, усилится.
Второй важный аспект — высокая энергоемкость и быстрое устаревание инфраструктуры. Это требует постоянных инвестиций в оборудование и вычислительные мощности, что может нивелировать ожидаемое снижение затрат при переходе на in-silico методы.
Третья проблема — дефицит кадров и необходимость междисциплинарного подхода. Современная разработка лекарств требует объединения математики и биологии, однако существующая система образования разделяет эти направления. Ученики и студенты вынуждены выбирать между физико-математическим и химико-биологическим профилем, что затрудняет получение комплексного образования. Это существенно усложняет подготовку специалистов для фармацевтической отрасли, усугубляя общий дефицит кадров в IT-сфере.
Несмотря на эти вызовы, потенциал ИИ в фармацевтической отрасли значителен. Уже сейчас его применение позволяет сократить время ранней разработки почти вдвое и уменьшить продолжительность клинических исследований на 20%.
Для успешного развития этой области необходимо преодолеть существующие барьеры и наладить эффективное сотрудничество между научными учреждениями, фармацевтическими компаниями и образовательными организациями. Также требуется активная работа над этическими и правовыми аспектами использования ИИ в фармацевтике, включая признание результатов его работы при регистрации новых препаратов.
Еще в 2022 году на базе Института приматологии РАН была выполнена операция по протезированию задней полой вены обезьяны с помощью полимерного импланта. Он был разработан в лаборатории «Полимерные материалы для тканевой инженерии и трансплантологии». В 2024 году животное было выведено из эксперимента и через 2,5 года после операции чувствовало себя хорошо. Искусственные сосуды станут реальной
Еще в 2022 году на базе Института приматологии РАН была выполнена операция по протезированию задней полой вены обезьяны с помощью полимерного импланта. Он был разработан в лаборатории «Полимерные материалы для тканевой инженерии и трансплантологии». В 2024 году животное было выведено из эксперимента и через 2,5 года после операции чувствовало себя хорошо.
Искусственные сосуды станут реальной технологией массовой медицины в ближайшее десятилетие. Ряд зарубежных компаний уже провели многолетние клинические испытания с положительными результатами. Учитывая значимое улучшение результатов хирургического лечения сердечно-сосудистых заболеваний в случае применения таких сосудов, экономическая выгода в долгосрочной перспективе становится очень большой (отсутствие необходимости приема лекарственных препаратов, выполнения повторных операций, диагностических манипуляций и т.д.).
Отечественные разработки находятся на стадии доклинических исследований, поэтому сравнивать по показателю цена — качество с зарубежными аналогами пока нельзя. Однако учитывая возможность использования отечественных производственных площадок и сырья, можно прогнозировать значительное снижение цены и увеличение контроля качества.
Фото: личный архив эксперта