Генеративный ИИ может снизить цены на лекарства. Вот как

Когда OpenAI ГПТ-3 Программное обеспечение для обработки естественного языка появилось на сцене в 2020 году, и одной из самых примечательных его особенностей была его способность выполнять множество задач «с нуля». Мода с нулевым выстрелом означает отсутствие каких-либо явных примеров выполнения задачи, например, напечатать французское слово. «оценить», когда человек набирает фразу «перевести слово селезенка на французский», несмотря на то, что его никогда специально этому не обучали. переводить.

Также:Что New York Times и другие ошибаются в отношении ChatGPT

В ближайшем будущем программы ИИ, возможно, смогут разрабатывать новые лекарства от рака с нулевым выстрелом, изобретая комбинации аминокислот, которые связываются с раковыми клетками и нейтрализуют их, без предшествующих примеров эффективного действия. белок.

В прошлом месяце компания по разработке лекарств Absci представила документ, содержащий новые антитела против так называемого «рецептор человеческого эпидермального фактора роста 2», или HER2, человеческий онкоген, который связан с некоторыми формами рака молочной железы. рак.

В модель ИИ не было предоставлено никаких данных о существующих успешных антителах против HER2, а также никакой явной информации о том, как успешно прикрепиться к HER2 или «связаться» с ним.

Также:Насколько велик этот генеративный ИИ? Подумайте о сбое на уровне Интернета

«Мы смогли спроектировать CDR-области антител — те области, которые фактически участвуют в связывании с эпитопом антигена — и мы смогли создать это, даже несмотря на то, что мы удалили из обучающего набора все данные, связанные с целью», — сказал Джошуа Мейер, главный специалист по искусственному интеллекту Absci, в интервью изданию ЗДНЕТ.

Более того, антитела были разработаны de novo, то есть программа ИИ создавала их на основе первых принципов, без предоставления каких-либо примеров успешных разработок антител.

«Вся суть в том, что это de novo», — сказал Мейер. «Вы никогда раньше не видели антитела, вы делаете это с нуля».

В документе также представлен первый случай, когда влажная лаборатория использовалась для проверки аффинности связывания антител, полученных с помощью AI. Компания Absci, основанная более десяти лет назад, управляет новым механизмом, предназначенным для разработки Э. клетки coli как фабрики по производству индивидуальных белков. Эта способность позволяет компании массово производить антитела, разработанные искусственным интеллектом, и тестировать их в «мокрой» лаборатории.

Также:Как использовать ChatGPT: все, что вам нужно знать

Как отмечается в документе, предыдущая работа была полностью компьютерной. «Несколько групп представили модели создания генеративных антител с многообещающими доказательствами in silico, однако ни один такой метод не продемонстрировал создание антител de novo с экспериментальной проверкой».

Absci, публичная корпорация, установила партнерские отношения с несколькими фармацевтическими фирмами, включая Merck, чтобы искать новые методы лечения для различных показаний.

«Мы очень рады, потому что в 2024 году в нашей клинике появится препарат, в котором будет использоваться эта технология», — сказал основатель и генеральный директор Absci Шон Макклейн в том же интервью Мейеру. «Это будет первое антитело, разработанное de novo с использованием генеративного ИИ с нулевым выстрелом, и я думаю, что это будет огромный момент в отрасли».

Статья «Разблокирование дизайна антител de novo с помощью генеративного искусственного интеллекта», написанная Амиром Шанехзазаде и его коллегами из Absci, с Мейером в качестве соответствующего автора, была опубликовал Ян. 9 на сервере предварительной печати bioRxiv. Статья не рецензировалась, поэтому к ее выводам следует относиться с определенной осторожностью.

Антитела — это белки, которые препятствуют вторжению патогена, известного как антиген, и в идеале нейтрализуют его. Аспекты формы белка соответствуют аспектам формы антигена, так что поиск антитела как лекарство от болезней включают в себя поиск того, что часто сравнивают с замком и ключом комбинация.

Также:Люди, создающие искусственный интеллект, — это те, кто больше всего нуждается в ИИ

CDR, области, определяющие комплементарность, являются частью антитела, которая служит ключом. Эпитоп, как и замок, — это место на антигене, мишени, где связывается антитело.

Поразительным свойством работы, по словам Мейера, является то, что программа ИИ позволила получить новые цепи аминокислот, которые не похожи на типичные антитела к HER2.

«Модель предлагает последовательности, которые полностью отличаются от тех, которые мы видим в природе», — сказал Мейер.

Например, так называемая область CDR3, часть Т-клеток иммунной системы, которая выполняет большую часть связывания, содержит 13 аминокислот. «Модель смогла изменить 12 из этих 13 аминокислот и при этом сохранить связь с мишенью», — объяснил Мейер. «Он придумал ряд подобных решений».

Открытие аналогично тому, как DeepMind от Google AlphaGo подразделения смогла разработать выигрышные стратегии в шахматах и ​​го, которые отличаются от того, как играют в игру человеческие гроссмейстеры.

Как объясняет Мейер: «Модель выявила, что существуют определенные взаимодействия, которые являются ключом к связыванию с одним и тем же эпитопом. Модель научилась пространственно размещать эти аминокислоты в одном и том же месте, даже если эти аминокислоты могут находиться в разных местах последовательность.

«Модель не только изменила тип аминокислот, но и позаботилась о том, чтобы она по-прежнему осуществляла то же взаимодействие», — сказал Мейер. «Было невероятно интересно, что модель смогла это выяснить, хотя она никогда раньше не видела в обучающих данных ничего, взаимодействующего с этой целью».

Новизна программы означает, что «она дополнительно может исследовать гораздо большее пространство поиска, что действительно очень интересно», — сказал Макклейн.

Осенью прошлого года в статье ученые Absci, занимающиеся искусственным интеллектом, предложили новый показатель создаваемых антител, который они назвали «натуральностью». Естественность выражает в числовом выражении, насколько близко синтезированное антитело к естественным антителам организма (известным как иммуноглобулины). Такая естественность должна положительно влиять на способность антитела практически функционировать в организме.

В новом исследовании, по словам Мейера, были разработаны антитела, которые не только продемонстрировали высокие показатели естественности, но и были также в некоторых случаях более естественный, чем показатель Трастузумаба, клинически одобренного препарата для лечения молочных желез. рак.

Текст, посвященный ИИ, может вызвать удивление, поскольку в нем не раскрывается, какая модель ИИ использовалась для разработки антител. В документе описаны только полученные антитела и процедура влажной лабораторной проверки, с помощью которой они были протестированы в лаборатории на аффинность связывания.

Также:Маленькая модель LLaMA от Meta приносит большие преимущества исследователям ИИ

Макклейн и Мейер рассказали ZDNET, что это упущение было преднамеренным.

«Это секретный соус», — сказал Мейер о модели искусственного интеллекта, имея в виду, что она является защищенной интеллектуальной собственностью Absci.

Это вызвало спекуляции, отметили Мейер и Макклейн. «Вы видите людей, которые пишут в Твиттере о нашей работе и говорят: «О, это похоже на языковую модель», — сказал он, имея в виду так называемые программы искусственного интеллекта с большой языковой моделью, такие как GPT-3. «Но мы нигде в газете не писали о том, что здесь существует языковая модель», — сказал он.

«Я не собираюсь ничего говорить», — продолжил Мейер. «Может быть, в этом есть что-то вроде языковой модели, но это определенно не просто языковая модель; это не готовая вещь, которую можно просто тренировать».

Мейер и Макклейн указали, что программа ИИ является генеративной программой ИИ, что помещает ее в ту же группу, что и GPT-3, а также последующую программу OpenAI ChatGPT. Но это также оставляет широкое пространство для любого количества различных программ.

Мейер добавил: «Здесь происходит множество вещей, некоторые из которых уже существуют, но были синтезированы новым способом».

По словам Макклейна, «довольно забавно видеть, как разные посторонние люди приходят к выводам о модели или моделях ИИ». «Они очень категоричны: «Да, это языковая модель», и это просто забавно, потому что на самом деле это довольно новый прорыв», — сказал он.

Мейер предложил «дать несколько намеков» относительно характера программы. По его словам, это определенно «генеративный» ИИ. «Должно быть ясно, что вам нужно создать что-то генеративное», чтобы принять антиген и создать на выходе последовательность.

Кроме того, «Вам, вероятно, понадобится одна из этих более комплексных систем», — сказал Мейер, имея в виду программу, в которой конечная цель вывода формирует каждый аспект различных функций, которые объединяются в модели ИИ для решения задачи. проблема.

Суть для Мейера заключается в том, что если бы это было так же просто, как взять GPT-3 или другую существующую языковую модель и применить это: «Возможно, вы видели, как другие люди уже публиковали здесь данные, но никто на самом деле не публиковал данные по этой проблеме».

Также:Что такое генеративный ИИ и почему он так популярен?

Суть для Макклейна заключается в том, что «фармацевтику не волнует, как вы добились результата».

«Что их волнует, так это результат, а результат — это последовательность действий, разнообразие, которое вы получаете, и, в конечном итоге, работает ли препарат или нет?»

Хотя подход к машинному обучению не раскрыт, Макклейн подчеркивает, что в работе предоставлены данные о последовательностях всех антител для обеспечения воспроизводимости.

«Фактически мы выпустили все более 400 антител, которые были разработаны к HER2, и раскрыли последовательности, а также аффинность связывания, чтобы действительно продемонстрировать разнообразие, которое мы получили. В биологии наблюдается кризис воспроизводимости», — замечает Мейер. «Вы делаете такое громкое заявление, и люди могут отнестись к нему скептически».

«Если вы нам не верите, идите и проверьте это в лаборатории сами!» добавил Макклейн. Данные последовательности публикуются на сопутствующем к статье сайте GitHub.

Absci придерживается двойного направления бизнеса, разрабатывая некоторые методы лечения совместно с такими партнерами, как Merck, но также второй путь, где он самостоятельно определит методы лечения, а затем выберет развитие партнер.

По мнению Андреаса Буша, директора по инновациям Absci, в последнем случае у компании есть очень хорошие шансы использовать подход de novo для проведения клинических испытаний собственных методов лечения.

Также:Истинной целью ИИ может больше не быть интеллект

«Основываясь на всем, что мы знаем, у нас есть очень, очень высокая уверенность в том, что если мы найдем антитело, соответствующее цели, мы получим что-то, что будет иметь высокую эффективность при заболевании и нулевое количество побочных эффектов, что встречается очень и очень редко», — сказал Буш в отдельном интервью. через Zoom. «Единственный оставшийся вопрос: могу ли я создать антитело против него».

Не раскрывая, какое именно указание или условие компания преследует самостоятельно, Буш сказал, что конкретное механизм, действующий при рассматриваемом заболевании, таков по своей природе, что он хорошо поддается восстановлению de novo. подход.

«Моя уверенность исходит с двух сторон: я действительно понимаю механизм, и нет никаких сомнений в том, что он сработает, если вы направите на него правильную молекулу», — сказал Буш. «И я уверен, что мы найдем его с помощью правильной молекулы».

«Это механизм, который является лишь одним из тех очень немногих механизмов, о которых вы знаете, что он будет работать и не имеет побочных эффектов».

Конечно, многое еще может произойти в ходе поэтапных клинических испытаний, признал Буш. «Мы очень уверены в себе, но не доказали этого», - сказал он о своем подходе.

Интуиция Буша, возможно, имеет большое значение. Он руководил исследованиями и разработками в нескольких наиболее известных фармацевтических компаниях, включая Sanofi, Bayer и Shire.

«Вы должны мне поверить: я вывел на рынок десять соединений», то есть руководил десятью новыми методами лечения, начиная с химии и заканчивая одобрением FDA.

По словам Буша, когда компания будет готова приступить к клиническим испытаниям, она сделает это с помощью так называемого CRO, Организация клинических исследований, которая знает все тонкости проводимых процедур, включая отбор когорты людей. испытания.

Переход к развитию потребует привлечения стратегического партнера для помощи Absci, скорее всего, фармацевтической фирмы.

Руководитель ИИ Мейер считает, что возможности синтеза белка приведут к расширению возможностей и приложений в ближайшие годы.

Также:Искусственный интеллект: 5 инновационных приложений, которые могут изменить всё

«Как только у вас появятся работающие модели, вы можете начать сходить с ума от различных приложений, мы можем начать по-настоящему сходить с ума от нашего воображения о том, какие лекарства мы можем производить», - добавил он.

Персонализированная медицина, давняя цель промышленности, может быть ускорена с помощью таких экспериментов с искусственным интеллектом, предположил он.

«Допустим, у вас определенный вид рака, и у каждого пациента своя форма этого рака», — объяснил Мейер. «Как насчет создания уникального препарата для каждого из этих пациентов? Вы можете заняться раком, для которого раньше просто не могли проводить клинические испытания, потому что подход, основанный на одном лекарстве для всех, никогда не сработает».

«Потенциал заключается в том, что вы сможете начать преследовать цели, которые не поддаются лечению лекарствами, там, где вы не смогли этого сделать. эффективно генерировать антитело», используя традиционные технологии биологических открытий, такие как иммунизация или фаговый дисплей, - сказал Макклейн.

В описании Макклейна будущее открытия лекарств звучит как подсказка ChatGPT.

«Теперь вы можете добавить эту цель в нашу модель, а затем указать: «Я хочу поразить, ну вы знаете, ту область цели, которая даст мне биологию, и теперь вы только что сделали эту цель пригодной для приема лекарств».

Такие поиски наркотиков начинают приобретать качество быстрой разработки кода. «Вы получаете это одним нажатием кнопки», - сказал Макклейн, в результате чего «вы видите, что сроки разработки лекарств сокращаются с пяти с половиной лет до 18-24 месяцев» для среднего процесса разработки лекарств.

«И именно это приведет к фундаментальному снижению цен на здравоохранение и лекарства».