Генеративный искусственный интеллект, возможно, переживает свой знаменательный момент, но технология существовала задолго до ChatGPT и DALL-E. Все началось в 2014 году с статьи Яна Гудфеллоу и нескольких других исследователей под названием «Генеративно-состязательные сети» (GAN). Гудфеллоу — ученый-компьютерщик, работавший в Google Brain и Apple, а в настоящее время — в DeepMind. Сегодня его статья была процитирована более 55 000 раз и лежит в основе нескольких инструментов ИИ.
Почти десять лет назад Гудфеллоу совершил прорыв: используя технологии для обработки больших объемов данных, инструменты ИИ могут генерировать «синтетические» данные при правильных условиях. Со временем, при постоянном обучении и обратной связи, система учится предоставлять синтетические данные, точно соответствующие желаемому результату. Сегодня эти синтетические данные могут включать в себя код смарт-контракта, алгоритмы обнаружения мошенничества и, конечно же, гиперреалистичные аватары с вашим лицом в метавселенной.
Генеративный ИИ не только решает такие задачи, как кодирование и управление рисками, но и способствует внедрению мощных биотехнологических инноваций. Несмотря на успехи в производстве и открытии, доведение препарата до выхода на рынок по-прежнему занимает 10-15 лет и стоит миллионы долларов. И вместо того, чтобы снижаться с технологическим прогрессом, стоимость вывода лекарства на рынок только увеличивается.
ИИ может оптимизировать скорость и эффективность разработки лекарств, оптимизируя новые цели, разрабатывая новые лекарства и даже определяя вероятность успеха клинических испытаний.
Генеративный ИИ входит в мир химии
В 2016 году д-р Алекс Жаворонков, основатель единорога Insilico Medicine, занимающегося открытием новых лекарств, произвел фурор в мире химии, представив технологию генеративного ИИ на конференциях от Лондона до Сан-Франциско. Некоторым результаты его исследований казались надуманными, но для других они были революционными: GAN в сочетании с обучением с подкреплением могли создавать новые молекулы для лечения болезней.
Семь лет назад многие все еще считали ИИ научно-фантастической и футуристической концепцией. Жаворонков привел примеры способности технологии создавать что-то новое, меняющее сознание людей. Он добавил лепестки к сфотографированным цветам и создал уникальные лица, чтобы объяснить, как искусственный интеллект может создавать новые молекулы. Химики отнеслись к этому скептически, но Жаворонкова это не смутило. ИИ должен был изменить наше отношение к здоровью; просто нужно было время.
В конце концов Insilico показала, что ее ИИ может находить новые цели для болезней. Используя генеративную технологию искусственного интеллекта для производства и оценки кандидатов и мишеней для лекарств, их платформа разработала новые молекулы, которые можно синтезировать, протестировать и превратить в потенциальные методы лечения.
WuXi AppTec присоединилась к Insilico для разработки своих первых генеративных молекул, произведенных с помощью ИИ, а затем инвестировала в компанию для дальнейшего ускорения. Их первые мишени для лекарств могут вас удивить: лечение редких заболеваний. Поскольку эти заболевания настолько редки, ученые очень мало знают об их химическом строении. ИИ заполнил пробелы в разработке потенциальных кандидатов там, где не было доступной структуры.
Они нацелились на изоформу JAK3, последовательность ДНК, связанную с ревматоидным артритом и псориазом. Система сгенерировала 300 000 молекул и сузила выборку до 100 многообещающих целей. Здесь к процессу подключились люди, а медицинские химики выбрали лучшего кандидата для дальнейшей разработки. Результаты были опубликованы в 2018 году в журнале Molecular Pharmaceutics с четким обещанием: генеративный ИИ должен был изменить пространство для разработки лекарств.
Когда ИИ появится в наших аптеках?
Insilico получила патенты на свою технологию искусственного интеллекта, но также получила патенты на свою работу над биологическими биомаркерами старения. Компания стремится использовать искусственный интеллект для поиска эффективных антивозрастных средств. Хотя до того, как они появятся на полках наших аптечек, осталось несколько лет, Insilico также внимательно следит за тем, как мы стареем, в том числе измеряя наш биологический возраст. Часы старения дают исследователям ценную информацию об отдельных процессах старения.
В 2020 году работа Insilico Medicine по генеративной химии была запущена под названием Chemistry42. Платформа использует глубокое обучение и обучение с подкреплением для создания химических структур для лечения заранее определенных медицинских целей. Химия42 определила совершенно новую и потенциально первую в своем роде молекулу PandaOmics для лечения фиброза. Команда Insilico разработала и синтезировала 80 молекул, одна из которых показала большие перспективы для лечения идиопатического легочного фиброза (IPF), редкого и разрушительного прогрессирующего заболевания легких.
Компания открыла новые горизонты, объединив глубокое обучение и химию. Крупные фармацевтические компании также заметили, что Pfizer, Arvinas, Fosun Pharma и Sanofi установили партнерские отношения с Insilico.
К февралю 2022 года Insilico преодолела еще один порог, доведя свой препарат IPF до фазы 1 клинических испытаний менее чем за 30 месяцев. В январе 2023 года эти испытания фазы 1 объявили о положительных основных результатах, а в феврале 2023 года препарат IPF получил статус орфанного препарата от FDA. Пришло время для фазы 2 клинических испытаний, в ходе которых настоящие пациенты с ИЛФ примут участие в клинических испытаниях и протестируют потенциально способный изменить жизнь вариант лечения.
На очереди лекарства, созданные искусственным интеллектом? COVID-19. Пероральный препарат Insilico, ISM3312, скоро начнет клинические испытания в Китае. Препарат обеспечивает защиту от мутаций и неблагоприятных исходов для пациентов с COVID. Мир отчаянно нуждается в быстрых решениях возникающих болезней.
Генеративный ИИ выходит за рамки творческих изображений и глубокого кодирования. Это изменит то, как врачи лечат болезни, и спасет бесчисленное количество жизней. Есть много места и для блокчейна — ученые, занимающиеся открытием лекарств, могут использовать DLT для безопасного обмена данными клинических исследований.
Мой совет криптосообществу? Присоединяйтесь к движению. Ваша решимость сделала криптовалюты, блокчейн и стейблкоины популярными. Вы можете представить себе будущее, которое другие люди не могут, и области долголетия нужна ваша уникальная перспектива, чтобы помочь вывести на первый план это следующее поколение технологий. Тестируйте инструменты искусственного интеллекта на своем рабочем месте, читайте о токенах искусственного интеллекта и следите за медицинскими новостями для будущих открытий. Мы живем в уникальное время технического прогресса, и мы обязаны поддерживать его результаты, меняющие жизнь. Объединение передовых технологий с традиционными исследованиями и открытиями — вот что принесет все эти революционные изобретения большему количеству людей.
Источник: Сointеlеgrаph
