Лекарство от рака, диабета, астмы и других болезней которое придумал компьютер

Израильские ученые начали клиническое испытание первого в мире препарата, сконструированного искусственным интеллектом. Разработанные им антитела способны лечить 19 разных видов рака. А сам новый подход, грозит полностью изменить медицину и фармацевтический рынок.

Основа этого лекарства - это антитела - важнейшее оружие нашей иммунной системы. Каждая из этих крупных молекул умеет распознавать  конкретный белок, например, на поверхности вируса, бактерии или раковой клетки. Такой белок называется антигеном - от английского antibody generator.

Соединившись с ним. молекула либо сама уничтожает нежелательный элемент, либо зовет на помощь клетки иммунной системы. Пару антигена и антитела часто сравнивают с замком и ключом, и речь тут действительно идет об идеально подогнанных друг к другу сложных трехмерных структурах. А счет комбинациям идет на миллиарды - любым замкам до такого далеко (источник .https://nep.detaly.co.il)

В медицине уже используют антитела, но пока очень ограниченно. Например, в начале пандемии коронавируса тяжелобольным переливали плазму крови переболевших. В ней уже были естественным путем произведенные молекулы - антитела, умеющие распознавать вирус. Далее была уже более продвинутая технология - моноклональные антитела.

Ученые находят и размножают молекулу, подходящую к какому - нибудь вирусу, виду раковой опухоли или даже к цитокину. Это слово мы теперь все знаем благодаря пандемии - речь о белке особого типа, используемом для регуляции иммунной системы. Антитело можно подавить или, наоборот, простимулировать цитокин, а к опухоли - доставить лекарство, которое убьет именно ее, а не соседние здоровые клетки.

Но вот сделать антитело самостоятельно, с нуля и с заранее известными свойствами никому до сих пор не удавалось, пока за дело не взялся израильский стартап Biological Design. "Другие ищут новую биологию, но используют старую технологию. А мы , наоборот, берем старую биологию и применяем новую технологию", - повторяет в каждом интервью глава компании Янай Офран, бывший профессор Вычислительной биологии университета Бар-Илан (Израиль). 

Новая технология в данном случае - это искусственный интеллект (ИИ)э Алгоритм, который обучили на миллионах пар человеческих антител и антигенов. И теперь, если предъявить ему какой - нибудь антиген, он подскажет, как сконструировать и собрать из аминокислот подходящее к нему антитело.

Машинное обучение развивается быстро. Год или два назад нейросети были способны найти человека на фотографии. А сейчас вы можете попросить алгоритм нарисовать как вы прыгаете из самолета, и он нарисует. Примерно то же самое сделали и мы. Натренировали наш искусственный интеллект на миллионах человеческих антител. И теперь можем попросить у него антитело с заданным действием, - объясняет Янай Офран.

Первая такая сделанная на компьютере молекула уже отправилась на клинические испытания. Она называется AU-007 и умеет активировать цитокин, ответственный за уничтожение опухолей. Теперь антитело начали протестировать на людях с 19 разными видами рака в австралийских больницах.

Почему в Австралии? В Израиле или США клинические испытания - это очень централизованный процесс, - объясняет профессор Офран.- Производителю лекарств пришлось бы обращаться в минздрав или в FDA. А в Австралии можно договориться на уровне региона или даже конкретного госпиталя.

В испытаниях участвуют люди, на которых перепробовали все остальные, проверенные виды терапии, и которым она уже не помогают. При этом пациенты должны быть достаточно здоровыми, чтобы лечение антителами не оказалось для них фатальным. В общем, подобрать участников непросто. И дело это долгое - о начале испытаний объявили в прошлом апреле, а первых результатов придется ждать еще минимум полгода.

- Тут я должен объяснить, как такого рода испытания проводятся, - говорит Янай Офран. - Сначала мы должны убедиться, что лекарство не токсично, не опасно для пациента. Поэтому первому больному мы даем его в очень маленьких дозах в течение нескольких недель, а потом 1-2 месяца смотрим, не причинило ли это ему вред.

Следом берем еще трех человек и немножко повышаем дозу. Так что на сегодня наш препарат получали только пятеро пациентов, и ни у кого из них дозировка не доходила до терапевтической. По некоторым признакам похоже, что иммунная система этих людей действительно начала работать в том направлении, в котором мы хотели. Но выводы делать пока рано.

Полный цикл испытаний займет 5-6 лет. Все - таки дело касается здоровья людей. Зато потом фармация может измениться настолько, что мы ее просто не узнаем.

Астма, вирусы, диабет

Следующее после рака планы - это борьба с аутоиммунными болезнями, такими, как астма, и отторжением пересаженных органов. Ведь мишень здесь та же самая - цитокины, только задача противоположная.

- Мы воздействуем на связи между иммунными клетками. Эти клетки посылают друг другу сигналы атаковать или прекратить атаку. В случае с раком наши антитела связываются с сигнальной молекулой и не позволяют ей прекратить атаку. В случае с аутоиммунными заболеваниями задача противоположная - не давать атаковать, - рассказывает Янай Офран. - Пока мы решили сконцентрироваться на раке и аутоиммунных болезнях. Ведь наши ресурсы ограничены. Но  это технология может помочь в самых разных сферах. Одно из перспективных направлений - противовирусные средства.

У врачей на сегодня лишь несколько достоверно работающих препаратов для борьбы с вирусами. Но при будущих эпидемиях можно будет разработать антитело к новой инфекции, едва она появится. Достаточно предложить искусственному интеллекту разные белки на поверхности нового вируса, и он поможет подобрать какое - либо антитело.

Другой старый враг - диабет. Biological Design сейчас работает над новым методом его лечения совместно с крупной фармкомпанией Eli Lilly. Как имеено тут поможет антитело, профессор Офран не отвечает - ссылается на коммерческую тайну, но обещает представить результаты уже через пару лет. Конкуренции с так называемой Большой Фармой израильская компания не боится.

- Мы готовы привлекать ресурсы этих корпораций чтобы расширять сферу применения нашей технологии, например, как с Eli Lilly с диабетом. Но даже с неограниченными средствами они не смогут догнать с нас в этой гонке, - уверен Янай Офран.- Мы начали использовать ИИ для разработки антител за много лет до того, как другие об этом только задумались. Сейчас мы первая компания в мире, доведшая разработанное на компьютере лекарство до клинических испытаний. Этот раунд мы выиграли.

Понятно, что если сгенерированные алгоритмом лекарства докажут свою эффективность, у технологии появятся аналоги. За дело возьмутся стартапы и исследовательские отделы корпораций, но для обучения искусственного интеллекта нужна база данных. Biological Design собирает ее уже много лет и каждый месяц пополняет ее на миллиарды дополнительных единиц.

- Если другие начнут этим заниматься сейчас, они наберут такой же объем данных, в лучшем случае, через несколько лет. Еще пару лет займет обучение моделей, - считает профессор Офран.- И только тогда они окажутся там, где мы сейчас. А мы будем уже на следующем шаге. Наконец, разработав каждую молекулу, мы патентуем ее и ее аналоги, и никто другой не сможет ее использовать.

Индивидуальный подход

Еще один результат - развитие искусственного интеллекта может заметно удешевить производство новых лекарств. Ведь самая дорогая часть процесса - клинические испытания.

- Почему они такие дорогие? - рассуждает Янай Офран.- Потому что нам нужно показать статистически заметный эффект по сравнению с плацебо или существующим лечением. Впечатляющей статистики можно добиться двумя способами: большой выборкой испытуемых или очень заметным эффектом. Грубо говоря, если лекарство позволяет онкопациенту прожить на 4 месяца дольше, для доказательства нам нужны тысячи испытуемых.

А если оно излечивает рак полностью, то достаточно показать это на гораздо меньшем числе людей. Отсюда вырисовывается путь к удешевлению испытаний - подобрать именно тех пациентов, которые сильнее отзовутся на лечение. И сделать это тоже может наш искусственный интеллект.

Другая интересная перспектива - сгенерированные на компьютере умные лекарства, которые могут менять свое действие в зависимости от организма конкретного человека.

- Наука сейчас понимает, что болезни одинаковые, но люди разные и поэтому могут по разному реагировать на болезнь и на лечение. Мы можем сконструировать лекарство, которое сумеет подстраиваться под пациента, под особенности его организма, утверждает профессор Офран. 

- Например, при высокой кислотности оно будет работать одним способом, а при низкой - другим. Антитела, которые мы испытываем в Австралии, - первый шаг в этом направлении.

Часто самообучающийся искусственный интеллект боятся применять в критически важных сферах. Ведь никогда нет 100 - процентной гарантии от ошибки, но в случае разработки лекарств на компьютере такого риска нет.

- Как делали раньше новое лекарство? Находили случайным образом новые вещества и тестировали их на культурах клеток, чтобы понять, работают ли они или могут принести вред. Потом испытывали их на животных, затем - на здоровых людях и, наконец, на пациентах. Мы сделаем все то же самое, только на самом первом этапе берем не случайное вещество, а подсказанное искусственным интеллектом. Я всегда говорю свои сотрудникам, что если мы прошли все эти этапы, уже не важно, какое вещество придумает алгоритм - оно будет всегда максимально эффективным.

При этом искусственный интеллект, не ограниченный инерцией мышления способен иногда выдвигать совершенно неожиданные гипотезы. Но проверкой идеи искусственного интеллекта занимаются живые люди и иногда открывают при этом новые биологические закономерности. Прямо сейчас, команда Biological Design готовит к публикации статью о механизме контроля клеток иммунной системы. Его выявили во время работы над лекарством, которое сейчас испытывают в Австралии.

Самое же главное, что это только начало. Антитела - важный, но все - таки довольно частный случай человеческого белка. Но если их можно конструировать на компьютере, то нет никакой принципиальной проблемы в том, чтобы находить и другие белки с нужными свойствами.

- Конечно, для обучения алгоритма работе понадобятся миллионы примеров, - признает Янай Орфан. - Но, думаю, человечество научится производить белки заданной формы уже в ближайшем будущем. Может быть через 10 лет, может - через пятьдесят, но это точно произойдет. 

• ВЕДУЩИЙ МЕЖДУНАРОДНЫЙ МНОГОПРОФИЛЬНЫЙ МЕДИЦИНСКИЙ ЦЕНТР ИЗРАИЛЯ
• ВЕДУЩИЙ МЕЖДУНАРОДНЫЙ ОНКОЛОГИЧЕСКИЙ ЦЕНТР ИЗРАИЛЯ
• НАШИ ВЕДУЩИЕ ВРАЧИ - ВЕДУЩИЕ ВРАЧИ ИЗРАИЛЯ 

♦♦♦

БЛАГОДАРИМ, ЧТО ВЫ ДО КОНЦА ДОЧИТАЛИ НАШУ СТАТЬЮ. Возможно Вам будет интересно подписаться на нашу еженедельную рассылку "Рецепты здоровья мировой медицины" чтобы быть в курсе самых современных технологий мировой медицины по лечению, диагностике и профилактики в области гинекологии и акушерства, гастроэнтерологии, дерматологии, кардиологии, хирургии, пластической хирургии, стоматологии, офтальмологии, ортопедии и онкологии, а также здорового образа жизни. Кроме этого, все подписчики нашей рассылки имеют право на получение льгот при лечении и диагностике в Израиле. С перечнем льгот, Вы можете ознакомиться по этой ссылке.

 

Поделиться:

---