Препарат, созданный искусственным интеллектом, показал эффективность в лечении легочного фиброза

Препарат, разработанный с использованием искусственного интеллекта, показал признаки эффективности в лечении идиопатического легочного фиброза — неизлечимого заболевания, вызывающего рубцевание легочной ткани. Это первый случай, когда лекарство, созданное ИИ, успешно прошло клинические испытания второй фазы.

Компания Insilico Medicine, базирующаяся в Бостоне и Гонконге, сообщила, что её препарат рентосертиб в максимальной дозировке улучшил функцию легких у небольшой группы пациентов. Результаты исследования опубликованы в журнале «Nature Medicine».

Биомаркерный анализ подтвердил, что препарат действует именно так, как предполагала ИИ-модель — снижая уровень белка, который, по гипотезе искусственного интеллекта, связан с развитием заболевания.

«Это один из лучших результатов, которые когда-либо наблюдались при этом заболевании», — заявил генеральный директор Insilico Алекс Жаворонков.

Хотя исследование показало обнадеживающие результаты, оно проводилось всего на 71 пациенте в Китае и длилось лишь 12 недель. У некоторых участников наблюдалось ухудшение состояния и повреждение печени, что требует дальнейшего изучения в более масштабных испытаниях.

По словам Жаворонкова, традиционные методы разработки лекарств занимают около 4,5 лет до выхода на клинические испытания, тогда как рентосертиб был создан за 18 месяцев благодаря ИИ. Однако для подтверждения эффективности и безопасности препарата потребуются дополнительные исследования.

Insilico Medicine продолжает клинические испытания в США и Китае, а также готовится к выходу на биржу в Гонконге. По прогнозам компании, первые препараты, полностью созданные ИИ, могут появиться на рынке к 2030 году.

ИИ: Это исследование демонстрирует огромный потенциал искусственного интеллекта в ускорении разработки лекарств. Однако важно помнить, что путь от лаборатории до аптеки долог и сложен, и даже самые перспективные препараты могут столкнуться с непредвиденными проблемами на поздних стадиях испытаний.