Штучний інтелект у фармацевтичних дослідженнях

Штучний інтелект (ШІ) вже сьогодні змінює фармацевтичну R&D-сферу. Сфера його застосування — від відкриття нових мішеней і молекул до прогнозування успішності клінічних випробувань. Ці технології стають не просто інструментом автоматизації, а стратегічним активом, здатним скоротити строки, зменшити витрати та підвищити шанси терапевтичних кандидатів на ринку.

Як ШІ змінює процес відкриття ліків

Традиційний процес відкриття і розробки ліків є надзвичайно складним, витратним і багатоетапним. Він включає ідентифікацію біологічних мішеней, скринінг кандидатів, оптимізацію молекул, доклінічні та клінічні випробування. В середньому така робота триває більше десятиліття з витратами у мільярди доларів.

ШІ здатний змінити цю модель, інтегруючись на кількох ключових етапах. Зокрема:

• Ідентифікація та підтвердження мішеней. ШІ-алгоритми обробляють великі обсяги даних з публічних бібліотек, літературних джерел і біохімічних баз, щоб виявити потенційні мішені для терапії та оцінити їхнє значення.
• Скринінг сполук і оптимізація. Моделі машинного навчання здатні швидко аналізувати значні бази хімічних структур і передбачати біологічну активність, прискорюючи вибір кандидатів.
• Передбачення токсичності. ШI-моделі прогнозують потенційні токсичні ефекти ще до початку лабораторних експериментів, зменшуючи ймовірність дорогих невдач на пізніх етапах.
• Оптимізація дизайну клінічних випробувань. ШІ аналізує дані пацієнтів і реальні медичні записи, щоб визначити найкращі стратегії набору та включення пацієнтів, підвищуючи ймовірність успішних результатів.

П’ять реальних кейсів підвищення прогнозованості

Прогнозованість у R&D означає здатність передбачити результати ще до початку експериментів — критичний фактор для зниження ризиків і витрат. Ось п’ять яскравих прикладів, що демонструють, як ШІ змінює правила гри .

1) Попереднє прогнозування взаємодій препарат—мішень (BenevolentAI) ШІ інтегрує наукові дані й геномні набори, щоби визначати перспективні зв’язки між хворобами, мішенями та молекулами. Під час пандемії COVID-19 така система швидко виявила, що барицитиніб, препарат для ревматоїдного артриту, може бути ефективним проти SARS-CoV-2, що було підтверджено клінічними дослідженнями.

2) Оптимізація клінічних випробувань (Medidata Rave Omics). ШІ аналізувала геномні й клінічні дані онкологічних пацієнтів і виявила генетичні групи, що мали кращу реакцію на терапію. Це дозволило переосмислити дизайн випробувань і підвищити ймовірність успіху .

3) Передбачення токсичності (Insilico Medicine). Нейромережі прогнозували гепатотоксичність молекул на основі біологічних і генних даних, що допомогло уникнути небезпечних кандидатів на ранніх стадіях.

4) Виявлення біомаркерів (Genentech–GNS Healthcare). Комбінація роботи ШІ і каузальних моделей даних допомогла ідентифікувати нові біомаркери при множинному склерозі, що дало чіткі наукові шляхи для таргетної терапії .

5) Прискорене відкриття молекул (Exscientia–Sumitomo Dainippon). Нейромережі швидко аналізували мільйони дизайнів молекул, прогнозуючи їх властивості, що дозволило вивести кандидата у клінічні випробування менш ніж за рік — процес, який традиційно займає кілька років .

Ці кейси демонструють, як ШІ не лише пришвидшує, але й робить процес R&D більш передбачуваним, що критично важливо для індустрії з високими витратами і ризиками.

Переваги та виклики впровадження ШІ у R&D

Застосування ШІ у фармацевтичних R&D має суттєві переваги:

• скорочення часу пошуку кандидатів — ШІ може виявити перспективні молекули за дні замість місяців;
• покращення прогнозованості клінічних результатів — через аналіз великої кількості даних ШI мінімізує ризики невдач;
• оптимізація дизайну випробувань і підбір пацієнтів — підвищує статистичну силу та інформативність досліджень;
• зниження витрат і швидше впровадження нових стратегій лікування, що особливо важливо у відповідь на пандемії та нові захворювання.

Разом із тим існує низка викликів: необхідність великої кількості якісних даних, стандартизації форматів і методів, інтеграції моделей у традиційні процеси, забезпечення відповідності регуляторним вимогам і захисту приватних даних пацієнтів.

Перспективи: ШІ як новий стандарт R&D

ШІ вже не є експериментальною опцією — він стає частиною стандартних R&D-практик у фармації, і ця трансформація тільки прискорюється. Компанії активно інвестують у ШІ-партнерства, інноваційні лабораторії і аналітичні платформи, створюючи нові бізнес-моделі. Загальна тенденція свідчить про те, що той, хто краще адаптує і інтегрує ШІ, отримає перевагу в розробці нових стратегій лікування.

ШІ не замінює людську експертизу, але розширює її можливості, дозволяючи вченим фокусуватися на складніших завданнях, тоді як алгоритми обробляють величезні обсяги даних і надають прогностичні інсайти.

Штучний інтелект створює фундаментальні зміни у способах відкриття та розробки ліків, роблячи процес більш передбачуваним, швидким і економічно ефективним. Це не утопія, а вже реалізована частина сучасних R&D-ланцюжків, що відкриває нові горизонти для пацієнтів, дослідників і галузі загалом.

Читайте також Клінічні випробування 2026 року: наукові прориви, що можуть змінити медичну практику.