Искусственный интеллект (ИИ) пока не справляется с самой сложной частью разработки лекарственных препаратов (ЛП) — поиском новых молекул, но уже упрощает менее привлекательные части этого процесса, сообщает Reuters.
ИИ помогает находить участников и исследовательские центры для клинических испытаний (КИ), а также составлять документы для регулирующих органов, сокращая эти трудоемкие процедуры на несколько недель. Об этом было объявлено на недавней конференции JP Morgan Healthcare Conference. Вывод нового препарата на рынок может занять десятилетие и обойтись в $2 млрд. Для ускорения и удешевления процесса фармкомпаниям важно использовать потенциал ИИ, рассматриваемого как крупнейший технологический прорыв со времен появления интернета, отмечалось на конференции.
По словам генерального директора израильской Teva Ричарда Фрэнсиса, компания использует ИИ, чтобы сделать процессы, сопутствующие успешному выводу новых препаратов на рынок, «максимально эффективными и компактными». «Именно здесь цифровизация, модернизация, совершенствование процессов — все эти не слишком привлекательные вещи, — играют решающую роль», — заявил он.
Ряд других фармацевтических гигантов, включая AstraZeneca, Roche и Pfizer, используют ИИ для работы с тысячами страниц записей для регуляторов, включая клинические, санитарные и производственные. «Необходимо составлять документы, перепроверять и обеспечивать их согласованность в разных регионах, что часто требует дорогостоящего привлечения сторонних подрядчиков», — пояснила финансовый директор AstraZeneca Арадхана Сарин.
Швейцарская Novartis обратилась к ИИ в 2023 году, когда начала КИ поздней стадии своего препарата от «плохого» холестерина Leqvio с участием 14 тыс. человек. «Вместо 2-4 недель на отбор площадок для КИ, мы потратили всего два часа на единственное совещание, поскольку ИИ заранее помог подобрать подходящие варианты», — заявили в компании.
В британской GSK заявили, что используют сочетание цифровых инструментов и средств ИИ для сокращения ручного сбора и обработки данных, а также набора участников в КИ. В итоге компания намерена сократить время клинических испытаний на 15%. GSK уже удалось сэкономить около $11 млн на заключительных стадиях исследований препарата от астмы Exdensur в прошлом году.
По прогнозам консалтинговой компании McKinsey, агентный ИИ — или ИИ, работающий автономно и требующий минимального вмешательства человека, — может повысить производительность клинических разработок примерно на 35–45% в течение следующих пяти лет.
