Может ли искусственный интеллект найти лекарство от рака?

огласно данным Всемирной организации здравоохранения, в 2018 году рак стал второй ведущей причиной смертности в мире, унеся около 9,6 миллиона жизней — каждую шестую смерть на планете. Несмотря на десятилетия упорных исследований, эффективное лекарство от рака до сих пор не найдено. Главная причина в том, что это не одно заболевание, а целое семейство из более чем двухсот разновидностей, каждая из которых имеет собственные генетические мутации и уникальные особенности, быстро изменяясь и адаптируясь к лечению.

Однако в последние годы стремительно развивается искусственный интеллект (ИИ), демонстрирующий впечатляющие успехи в лабораторных и клинических исследованиях. Уже сейчас ИИ активно помогает врачам выявлять опухоли на ранних стадиях и подбирать наиболее эффективные схемы терапии для конкретного пациента.

Ранняя диагностика рака с помощью ИИ

Ранняя диагностика — ключевой фактор в борьбе с раком. Например, при выявлении рака лёгких на ранней стадии выживаемость составляет 63%, в то время как на поздней стадии всего 8%.

Исследование общественного мнения показало, что 62% опрошенных верят, что ИИ вскоре превзойдёт возможности человека в диагностике и лечении различных заболеваний. И во многом это уже произошло.

Одна из компаний разработала ИИ-модель, которая, анализируя маммограммы, способна прогнозировать риск развития рака молочной железы за несколько лет до его проявления. Обученная на данных более 80 000 пациентов, модель обнаруживает мельчайшие различия в структуре тканей, помогая врачам заранее принимать меры и проводить профилактические осмотры.

Широкое внедрение подобных технологий могло бы не только спасти множество жизней, но и сократить глобальный дефицит медицинских кадров. К примеру, только в США к 2032 году потребуется дополнительно 122 000 квалифицированных врачей.

Прорывы ИИ в лечении рака

Открытие новых лекарств

Процесс открытия новых лекарств всегда был крайне трудоёмким и дорогим. Средний белок состоит примерно из 200 аминокислот, и количество возможных их комбинаций превышает число атомов во Вселенной. Именно поэтому традиционный подход поиска лекарств — метод проб и ошибок — неэффективен и имеет успех менее 10%.

ИИ радикально сокращает время поиска перспективных молекул с помощью виртуального скрининга и генеративных моделей, которые сами создают соединения с нужными свойствами. Этот подход позволяет разрабатывать препараты, способные воздействовать на ранее недоступные белки. Благодаря ИИ стоимость разработки новых лекарств, которая сейчас достигает в среднем 985 млн долларов, может быть значительно снижена, а процесс создания препаратов ускорен на годы.

Персонализированная терапия

Одна из сложностей лечения рака заключается в большом разнообразии его форм. Однако ИИ способен проанализировать огромные объёмы генетических данных пациента, выявить уникальные биомаркеры и мутации, предсказать эффективность той или иной терапии, оптимизируя лечебные планы и избегая лишних процедур.

Кроме того, ИИ помогает быстро выявлять так называемые неоантигены — уникальные белки на поверхности опухолевых клеток, возникающие при мутациях. Это значительно ускоряет разработку вакцин и клеточных препаратов.

Подбор пациентов для клинических испытаний

ИИ также улучшает эффективность клинических испытаний, отбирая подходящих пациентов на основе их генетического профиля, истории болезни и биомаркеров опухоли. Кроме того, алгоритмы постоянно мониторят состояние пациентов, выявляя побочные эффекты на ранних этапах, что позволяет своевременно корректировать протокол испытаний и быстрее выводить инновационные методы лечения на рынок.

Трудности на пути развития ИИ-технологий

Несмотря на очевидные преимущества, внедрение ИИ в медицину сталкивается с рядом серьёзных препятствий:

• Регулирование: FDA уже ввело меры регулирования, которые, хотя и необходимы для безопасности пациентов, замедляют темпы внедрения новых технологий.
• Предвзятость данных: Для обучения моделей ИИ нужны большие и разнообразные базы данных. Отсутствие репрезентативности в данных может привести к неравенству в лечении различных демографических групп.
• Ошибки и галлюцинации: ИИ-модели могут давать ложные результаты, что приводит к неправильной диагностике и ненужному стрессу у пациентов.
• Отсутствие интерпретируемости: Модели ИИ часто представляют собой «чёрный ящик», и врачам сложно понять логику решений, принимаемых алгоритмом.
• Высокая стоимость внедрения: Разработка и внедрение полностью автоматизированных систем требует серьёзных инвестиций, что заставляет компании задумываться о целесообразности таких затрат.

Может ли ИИ стать ключом к победе над раком?

Хотя нерешённых задач ещё много, потенциал искусственного интеллекта огромен. Сегодня ИИ активно приближает нас к моменту, когда рак перестанет быть неизлечимой болезнью.

Необходимы дальнейшие инвестиции, таланты и смелые решения. По данным исследований общественного мнения, 53% людей уверены, что ИИ сможет найти эффективное лекарство от смертельных болезней, и эти ожидания не беспочвенны.