Интеллектуальная таблетка
В микроэлектронике десятилетиями работает закон Мура: примерно раз в два года количество транзисторов на кристалле удваивается, а сложность чипов растет при тоже же цене. В фармакологии есть свой, куда менее оптимистичный закон. Его даже назвали наоборот: Eroom's Law (Eroom - это Moore, написанный задом наперед). Согласно этому эмпирическому правилу, стоимость разработки нового лекарства удваивается каждые десять лет. Можно ли переломить тренд с помощью искусственного интеллекта и какие подводные камни там возможны, рассказывает Андрей Дороничев, основатель и генеральный директор компании Bioptic, одного из самых амбициозных ИИ-проектов в мировой биофармакологии.
Фарма под законом Ерума
Фармакология – гигантский рынок. Только в США его объем достигает 600 млрд долл. в год. При этом собственно исследования и поиск новых лекарств занимают всего десятую часть пирога. ИИ-фармакология и вовсе пока крошечная: примерно 2 млрд долл. в США. Но перспективы серьезные: через 10 лет ожидается рост данного сегмента до 12 млрд. Причина понятна: классическая разработка требует 10–15 лет и до 1,5 млрд долл. на каждый успешный препарат. Лекарства представляют собой огромный спектр различных веществ. Самые распространенные – малые органические молекулы, которые легко синтезировать. Далее следуют пептиды (в частности, инсулин), белки и антитела. По мере усложнения препарата длительность и стоимость его разработки увеличиваются на порядки – так отличается создание новой модели велосипеда от конструирования реактивного лайнера.
Как рождается лекарство
Процесс включает три стадии. Все начинается с фундаментальной науки, которая годами ищет мишень для будущего лекарства – например, белок, виновный в болезни Альцгеймера. Большие научно-исследовательские институты изучают механизмы, лежащие в основе тех или иных заболеваний, ставят опыты, секвенируют ДНК, пытаются найти закономерности и понять, что именно в организме идет не так. Эта работа может занимать годы, но в конце концов появляется публикация, авторы которой утверждают, что открыли связь, скажем, между активацией какого-то рецептора и болезнью Альцгеймера. Затем в дело вступает химия: нужно найти или создать ключ – молекулу, которая идеально свяжется с замком – мишенью. Сначала ученые ищут любые молекулы, которые хоть как-то цепляются к целевому белку. Еще год уходит на то, чтобы из всего ассортимента выбрать самые эффективные варианты. Потом выполняется оптимизация: молекула должна быть безопасной, селективной и не цепляться ни к чему другому. Когда кандидат наконец найден и доработан, начинаются доклинические исследования на мышах – это еще год-полтора. В итоге, даже если ученые уже знают, как устроена болезнь, на подбор правильной молекулы – ключа к замку – потребуется еще от трех до пяти лет.
Клиника
Но главный пожиратель денег и времени впереди: наступает этап клинических испытаний. Нужно найти пациентов, организовать логистику в клиниках, наладить производство препарата в нужных объемах. Сначала на здоровых добровольцах проверяют, насколько лекарство безопасно. Затем его дают маленькой группе больных. И только потом смотрят эффект на большой выборке пациентов. Каждый из этих этапов и дорог, и чудовищно рискован. По статистике, 70% программ сворачиваются уже на этапе доклинических исследований – в среднем это означает потерю пяти с лишним лет работы и 17 млн долл. На последующих стадиях цена неудачи удваивается. Поэтому каждый успешный препарат в итоге обходится компании в те самые 1,5 млрд. Если фантастически повезет. И как гласит Eroom’s Law, и стоимость, и сроки будут лишь расти.