Глава DeepMind рассказал в интервью Bloomberg, как ИИ меняет фармацевтическую науку, минимизируя неудачи, снижая стоимость исследований и открывая путь к персонализированной медицине.

Искусственный интеллект всё активнее проникает в фармацевтику и биотехнологии, обещая радикально изменить процесс открытия и разработки новых препаратов. В интервью Bloomberg генеральный директор DeepMind и лауреат Нобелевской премии Демис Хассабис отметил, что ИИ может сократить многолетние исследования до нескольких месяцев и тем самым ускорить доступ пациентов к инновационным методам лечения.

По его словам, традиционный путь от идеи до выхода лекарства на рынок занимает 10–15 лет и требует значительных затрат. ИИ позволяет изменить эту модель:

«В ближайшие пару лет я хотел бы видеть сокращение этого срока до нескольких месяцев вместо лет. Думаю, это возможно. Возможно, даже быстрее», — заявил Хассабис.

Как ИИ меняет процесс открытия лекарств
Дочерняя компания DeepMind, Isomorphic Labs, применяет алгоритмы машинного обучения для моделирования биологических систем, анализа молекулярных структур и прогнозирования взаимодействий между белками и лекарственными молекулами. Такой подход позволяет в считанные недели выявлять перспективные кандидаты для клинических испытаний. Это не только экономит время, но и помогает эффективнее распределять ресурсы, сосредотачивая внимание исследователей на наиболее многообещающих соединениях. Компания уже планирует проведение клинических исследований лекарственных препаратов, разработанных с помощью ИИ, на людях.

Однако, одним из главных препятствий для индустрии остаётся высокий уровень неудач: многие соединения, перспективные на ранних стадиях, не доходят до рынка из-за токсичности или низкой эффективности. По словам Хассабиса, предиктивные возможности ИИ способны существенно снизить этот процент. Модели DeepMind, в том числе разработанный алгоритм AlphaFold, симулируют сворачивание белков и взаимодействия молекул, что позволяет прогнозировать поведение соединений в организме и находить новые варианты структур, которые традиционные методы могли бы не рассмотреть.

ИИ персонализирует медицину
ИИ может не только ускорить разработку препаратов, но и способствовать созданию персонализированных схем лечения — учитывающих генетический профиль, метаболизм и особенности заболевания конкретного пациента. Более быстрый и предсказуемый процесс снижает стоимость исследований и разработки, что, как подчёркивает Хассабис, способно сделать терапию доступнее во всём мире, включая страны с ограниченными ресурсами.

Отдельное внимание уделяется и готовности системы здравоохранения к новым вызовам: сокращение времени разработки позволит быстрее реагировать на пандемии и эпидемии, когда счёт идёт на месяцы.

По данным исследователей, ИИ уже активно применяется в поиске решений для нейродегенеративных заболеваний, онкологии и редких генетических расстройств. Например, прогнозирование взаимодействий белок–лекарство помогает находить молекулы для предотвращения патологического сворачивания белков при болезни Альцгеймера или выявлять потенциальные терапии для редких видов рака.

При этом Хассабис признаёт, что у метода есть вызовы. Результаты работы ИИ должны проходить строгую клиническую валидацию, чтобы соответствовать регуляторным требованиям. Важно учитывать этические аспекты, включая безопасность и равный доступ к новым методам терапии. Наконец, успех возможен только при тесном сотрудничестве специалистов в области ИИ, биологии, фармакологии и клинической медицины.

Источник: https://dtales.media/2025/09/18/demis-hassabis-ii-sposoben-sokratit-sroki-otkrytiya-lekarstv-do-neskolkih-mesyaczev/