Девять разработчиков из Брюсселя (столицы Бельгии) создали одну из самых мощных в мире систем на основе искусственного интеллекта (ИИ) для создания лекарств. Платформа Sapian способна анализировать 10 млрд терапевтических молекул в сутки с высокой точностью. Об этом говорится в пресс-релизе стартапа Kantify, представившего инновационную технологию.

Прежняя версия могла обрабатывать только 8 млн соединений — новая работает в 1250 раз быстрее. Модель отбирает наиболее перспективные соединения из огромной библиотеки данных для дальнейших исследований.

Ее главное преимущество — способность находить молекулы для препаратов, даже если заболевание плохо изучено. В таких случаях обычные нейросети плохо справляются, поскольку требуют обучения на тысячах примеров уже используемых методов лечения, которых нет для редких патологий.​

Для сравнения: при традиционной разработке лекарств ученые берут реальные химические вещества и по очереди изучают их способность связываться с белком, вызывающим болезнь, или блокировать его. В день современные лаборатории с дорогостоящим оборудованием могут проверить максимум 100 тыс. молекул. Для 10 млрд потребовалось бы 274 года. Sapian моделирует взаимодействие между молекулой и белком-мишенью, справляясь с этим объемом меньше чем за сутки.​

ИИ-модель уже опробована на десяти различных заболеваниях. Публично раскрыты только исследования по липосаркоме — редкой форме опухоли жировой ткани, которой страдает один из учредителей Kantify. Утверждается, что против этого рака нейросеть предложила девять молекул, семь из них впоследствии подавили рост новообразования в клеточных культурах, одна показала эффективность у мышей. Весь процесс занял четыре месяца, тогда как стандартно на это уходит до двух лет.

Kantify же заключила сделку с одним из десяти лидеров фармотрасли в середине этого года. Каким именно — не раскрывается.

Рынок ИИ в фармацевтике растет ускоренными темпами. По данным Grand View Research, объем обещает утроиться за ближайшие пять лет: с 2,9 млрд долл. в 2024 году до прогнозируемых 9,6 млрд долл. к 2029-му — среднегодовой рост 26%. К 2032 году сегмент поиска лекарств с помощью технологий машинного обучения взлетит до 13 млрд долл.