Создание нового лекарства — сложный и затратный процесс. В среднем на это уходит 12–15 лет и около 2,8 млрд долларов. При этом большинство препаратов-кандидатов отсеиваются на этапе клинических испытаний из-за токсичности или неэффективности.

Пандемия COVID-19 показала, что медленные методы разработки не отвечают современным вызовам. Чтобы ускорить процесс, фармацевтические компании внедряют искусственный интеллект (ИИ) и робототехнику.

Роботы в лаборатории: точность и скорость

Автоматизация уже меняет лабораторные процессы. Роботы выполняют:

• Высокопроизводительный скрининг — проверку тысяч соединений за короткое время.
• Точное дозирование — минимизацию ошибок при работе с реагентами.
• Автоматизированные эксперименты — ускорение доклинических исследований.

Например, в Национальном институте здоровья США (NIH) роботизированные системы анализируют миллионы химических соединений, сокращая время на поиск перспективных молекул.

Искусственный интеллект: от поиска мишеней до дизайна лекарств

ИИ решает ключевые задачи:

• Предсказание структуры белков (как AlphaFold от DeepMind).
• Виртуальный скрининг — поиск молекул с нужными свойствами.
• Оптимизация формул — создание более эффективных и безопасных соединений.

Компании вроде Insilico Medicine и Atomwise используют ИИ для ускорения разработки. Некоторые препараты, созданные с помощью ИИ, уже проходят клинические испытания.

Проблемы и этические вопросы

Несмотря на прогресс, остаются сложности:

• "Чёрный ящик" ИИ — не всегда понятно, как алгоритм принимает решения.
• Ошибки в данных — некачественные данные приводят к неверным прогнозам.
• Регуляторные барьеры — пока ни один ИИ-разработанный препарат не одобрен FDA.

Также возникают этические вопросы: кто отвечает за ошибки ИИ? Как защитить конфиденциальность данных пациентов?

Будущее: персонализированная медицина и быстрые открытия

ИИ и роботы не заменят учёных, но помогут им работать быстрее. В будущем мы увидим:

• Персонализированные лекарства — адаптированные под генетику пациента.
• Сокращение сроков разработки — с 15 лет до нескольких лет.
• Снижение стоимости — за счёт автоматизации и точных прогнозов.

Технологии уже меняют фармацевтику, и в ближайшие годы их роль будет только расти.
Источник