- Китайские учёные опубликовали исследование, в котором описали преимущества ИИ в разработке РНК-лекарств.
- ИИ позволяет сократить время проектирования новых РНК-препаратов с многих лет до нескольких месяцев.
- Предполагается использование методов анализа больших данных, обучения с подкреплением и больших языковых моделей для оптимизации разработки.
Группа исследователей из Китая в своей статье в журнале Engineering представила перспективы применения искусственного интеллекта в сфере разработки РНК-лекарств. Авторы исследования Илинь Янь, Тяньюй У, Хунлинь Ли, Ян Тан и Фэн Цянь отмечают, что традиционные методы, включая CRISPR и секвенирование РНК, не обеспечивают достаточной скорости и разнообразия при создании новых препаратов.
В статье подчёркивается, что РНК-препараты в целом демонстрируют высокую успешность достижения третей фазы клинических испытаний — по данным компании Alnylam Pharmaceuticals, этот показатель достигает 64,4%, что значительно превышает результаты традиционных лекарственных средств, у которых он составляет лишь 5–7%. При этом сроки разработки таких препаратов уже измеряются месяцами, что существенно сокращает затраты, однако существующие экспериментальные и вычислительные подходы пока не позволяют в полной мере масштабировать данные преимущества.
Исследователи выделяют три ключевые стратегии использования ИИ в этой области. Во-первых, это анализ обширных массивов данных для выявления взаимосвязей между структурой РНК и её функциями. Во-вторых, применение методов причинно-следственного вывода и обучения с подкреплением для оптимизации решений на различных этапах разработки. В-третьих, использование больших языковых моделей для анализа длинных нуклеотидных последовательностей и проектирования новых функциональных РНК с нуля.
Авторы предлагают будущую систему, построенную на двух контурах обратной связи: внутреннем, который совершенствует модели на базе результатов лабораторных экспериментов, и внешнем, интегрирующем клинические данные в режиме реального времени. Процесс разработки включает семь этапов — начиная с оцифровки данных о РНК и создания персонализированных кандидатов до проведения биологических испытаний, подбора систем доставки и онлайн-симуляции поведения препаратов в организме.
По мнению исследователей, интеграция технологий ИИ позволит значительно снизить трудозатраты, ускорить поиск терапевтических мишеней и удешевить процесс разработки новых лекарств. В числе ближайших задач они выделяют создание инструментов для высокоточной визуализации структур РНК, разработку препаратов, адаптированных к генетическому профилю конкретного пациента, а также создание платформ с возможностью редактирования для генерации РНК.
Реализация этих направлений, по мнению авторов, откроет новые горизонты в фармацевтике, позволяя массово производить персонализированные лекарства с высокой эффективностью. Данное исследование демонстрирует потенциал искусственного интеллекта не только как вспомогательного инструмента, но и как ключевого фактора трансформации биомедицинских технологий в ближайшие годы.
