На мероприятии The Briefing: AI for Science компания Anthropic анонсировала новую «рабочую среду ИИ для учёных» Claude Science, которая позволит объединить разрозненные инструменты и наборы данных в единую среду. Anthropic привела длинный список биотехнологических и фармацевтических компаний, уже использующих Claude и сообщила о своём намерении заняться разработкой собственных лекарств.
Источник изображений: Anthropic
Практически все компании, занимающиеся ИИ, представили собственные инструменты и платформы для медико-биологических исследований. Но запланированный шаг Anthropic стал первой публичной попыткой крупной ИИ-компании приступить к самостоятельной разработке медицинских препаратов, одновременно продавая своё ПО потенциальным конкурентам.
В прошлом году Anthropic активно нанимала биологов и строила собственные экспериментальные лаборатории, на текущий момент, судя по размещённым заявкам, компания продолжает поиск кадров. По слухам, Anthropic успешно переманила нескольких кандидатов из крупных фармацевтических компаний и престижных академических учреждений.
Anthropic предоставила мало конкретных деталей о том, чего она надеется достичь в области разработки лекарств. Это отражает существующую неопределённость вокруг самого бума разработки лекарств с использованием ИИ. По словам экспертов, ИИ в настоящее время применяется на каждом этапе создания лекарств: от поиска новых соединений и их оптимизации до поддержки исследований, анализа данных, проведения клинических испытаний и даже производства.
ИИ, несомненно, меняет саму систему разработки лекарств. Многочисленные инициативы фармацевтических гигантов, таких как AstraZeneca, Novo Nordisk и GSK, демонстрируют, как ИИ уже сейчас может помочь в генерации идей для новых препаратов и их проверке.
Но между исследованиями и выпуском нового лекарства на рынок лежит долгий путь. Процесс разработки лекарств не сможет работать полностью автономно, и на всём его протяжении потребуется участие и контроль человека. Отсутствие общедоступных высококачественных экспериментальных данных, например о поведении различных химических веществ в организме, также может замедлить разработку лекарств. Это подчёркивает, что даже в хорошо изученных областях биологии всё ещё существуют большие пробелы.
Кандидаты в лекарства по-прежнему должны быть протестированы в реальных условиях на эффективность, токсичность и наличие практических свойств, позволяющих безопасно производить, хранить и доставлять их. Это требует квалифицированных специалистов, больших финансовых затрат и времени, особенно на этапе клинических исследований с участием людей, где многие многообещающие кандидаты в лекарства терпят неудачу.
Учитывая все сложности, отдача, вероятно, наступит нескоро — по меньшей мере через десять лет, если учитывать, сколько времени обычно требуется новому лекарству для прохождения клинических испытаний. Ни одно лекарство, разработанное с помощью ИИ, ещё не прошло полный цикл клинических испытаний и не получило одобрения FDA для выхода на рынок. ИИ может ускорить исследования, но лекарствам по-прежнему необходимо доказывать свою эффективность традиционным способом — в ходе медленных, методичных экспериментов, проводимых в реальном мире.