Израильские ученые начали клиническое испытание первого в мире препарата, сконструированного искусственным интеллектом. Разработанные им антитела способны лечить 19 разных видов рака. А сам новый подход, грозит полностью изменить медицину и фармацевтический рынок.

Антитела - важнейшее оружие нашей иммунной системы. Каждая из этих крупных молекул умеет распознавать  конкретный белок, например, на поверхности вируса, бактерии или раковой клетки. Такой белок называется антигеном - от английского antibody generator.

Срединившись с ним. молекула либо сама уничтожает нежелательный элемент, либо зовет на помощь клетки иммунной системы. Пару антигена и антитела часто сравнивают с замком и ключом, и речь тут действительно об идеально подогнанных друг другу сложных трехмерных структурах. А счет комбинациям идет на миллиарды - любым замкам до такого далеко (источник .https://nep.detaly.co.il)

В медицине антитела используют, но пока очень ограниченно. Например, в начале пандемии коронавируса тяжелобольным переливали плазму крови переболевших. В ней уже были естстественным путем произведенные молекулы, умеющие распознавать вирус. Более продвинутая технология - моноклональные антитела.

Ученые находят и рамножают молекулу, подходящую к какому - нибудь вирусу, виду раковой опухоли или даже к цитокину. Это слово мы теперь все знаем благодаря пандемии - речь о белке особого типа, используемом для регуляции иммунной системы. Антитело можно подавить или, наоборот, простимулировать цитокин, а к опухоли - доставить лекарство, которое убьет именно ее, а не соседние здоровые клетки.

Но вот сделать антитело самостоятельно, с нуля и с заранее известными свойствами никому до сих пор не удавалось, пока за дело не взялся израильский стартап Biological Design. "Другие ищут новую биологию, но используют старую технологию. А мы , наоборот, берем старую биологию и применяем новую технологию", - повторяет в каждом интервью глава компании Янвй Офран, бывший профессор Вычислительной биологии университета Бар- Илан (Израиль). 

Новая технология в данном случае - это искусственный интеллект. Алгоритм, который обучили на миллионах пар человеческих антител и антигенов. И теперь, если предьявить ему какой - нибудь антиген, он подскажет, как сконструировать и собрать из аминокислот подходящее к нему антитело.

Машинное обучение развивается быстро. год или два назад нейросети были способны найти человека на фотографии. А сейчас вы можете попросить алгоритм нарисовать как вы прыгаете из самолета, и он нарисует. Примерно то же самое сделали и мы. Натренировали наш искусственный интеллект на миллионах человеческих антител. 

И теперь можем попросить у него антитело с заданным действием, - объясняет Янай Офран.

Первая такая сделанная на компьютере молекула уже отправилась на клинические испытания. Она называется AU-007 и умеет активировать цитокин, ответственный за уничтожение опухолей. Теперь антитело начали протестировать на людях с 19 разными видами рака в австралийских больницах.

В Израиле или США клинические испытания - это очень централизованный процесс, - объясняет профессор Офран.- Производителю лекарств пришлось бы обращаться в минздрав или в FDA. А в Австралии можно договориться на уровне региона или даже конкретного госпиталя.

В испытаниях участвуют люди, на которых перепробовали все остальные, проверенные виды терапии, и которым они уже не помогают. При этом пациенты должны быть достаточно здоровыми, чтобы лечение антителами не оказалось для них фатальным. В общем, подобрать участников непросто. И дело это долгое - о начале испытаний объявили в прошлом апреле, а первых результатов придется ждать еще минимум полгода.

- Тут я должен объяснить, как такого рода испытания проводятся, - говорит Янай Офран. - Сначала мы должны убедиться, что лекарство не токсично, не опасно для пациента. Поэтому первому больному мы даем его в очень маленьких дозах в течение нескольких недель, а потом 1-2 месяца смотрим, не причинило ли это ему вред.

Следом берем еще трех человек и немножко повышаем дозу. Так что на сегодня наш препарат получали только пятеро пациентов, и ни у кого из них дозировка не доходила до терапевтической. По некоторым признакам похоже, что иммунная система этих людей действительно начала работать в том направлении, в котором мы хотели. Но выводы делать пока рано.

Полный цикл испытаний займет 5-6 лет. Все - таки дело касается здоровья людей. Зато потом фармация может измениться настолько, что мы ее просто не узнаем.

Астма, вирусы, диабет

Следующее после рака планы  - борьба с аутоимунными болезнями, такими, как астма, и отторжением пересаженных органов. Ведь мишень здесь та же самая - цитокины, только задача противоположная.

-Мы воздействуем на связи между иммунными клетками. Эти клетки посылают друг другу сигналы атаковать или прекратить атаку. В случае с раком наши антитела связываются с сигнальной молекулой и не позволяют ей прекратить атаку. В случае с аутоимунными заболеваниями задача противоположная - не давать атаковать, - рассказывает Янай Офран. - Пока мы решили сконцетрироваться на раке и аутоимунных болезнях. Ведь наши ресурсы ограничены. Но  это технология может помочь в самых разных сферах. Одно из перспективных направлений - противовирусные средства.

У врачей на сегодня лишь несколько достоверно работающих препаратов для борьбы с вирусами. Но при будущих эпидемиях можно будет разработать антитело к новой инфекции, едва она появится. Достаточно предложить искусственному интеллекту разные белки на поверхности нового вируса, и он поможет подобрать какое - либо антитело.

Другой старый враг - диабет. Biological Design сейчас работает на новым методом его лечения совместно с крупной фармкомпанией Eli Lilly. Как имеено тут поможет антитело, профессор Офран не отвечает - ссылается на коммерческую тайну, но обещает представить результаты уже через пару лет. Конкуренции с так называемой Большой Фармой израильская компания не боится.

- Мы готовы привлекать ресурсы этих корпораций чтобы расширять сферу применения нашей технологии. например, как Eli Lilly и диабетом. Но даже с неограниченными средствами они не смогут догнать с нас в этой гонке, - уверен Янай Офран.- Мы начали использовать ИИ для разработки антител за много лет до того, как другие об этом только задумались. Сейчас мы первая компания в мире, доведшая разработанное на компьютере лекарство до клинических испытаний. Этот раунд мы выиграли.

Понятно, что если сгенерированные алгоритмом лекарства докажут свою эффективность, у технологии появятся аналоги. За дело возьмутся стартапы и исследовательские отделы корпораций, но для обучения искусственного интеллекта нужна база данных. Biological Design собирает ее много лет и каждый месяц пополняет ее на миллиарды дополнительных единиц.

- Если другие начнут этим заниматься сейчас, они наберут такой же объем данных, в лучшем случае, через несколько лет. Еще пару лет займет обучение моделей, - считает профессор Офран.- И только тогда они окажутся там, где мы сейчас. А мы будем уже на следующем шаге. Наконец, разработав каждую молекулу, мы патентуем ее и ее аналоги, и никто другой не сможет ее использовать.

Индивидуальный подход

Еще один результат - развитие искусственного интеллекта может заметно удешевить производство новых лекарств. Ведь самая дорогая часть процесса - клинические испытания.

- Почему они такие дорогие? - рассуждает Янай Офран.- Потому что нам нужно показать статистически заметный эффект по сравнению с плацебо или существующим лечением. Впечатляющей статистики можно добиться двумя способами: большой выборкой испытуемых или очень заметным эффектом. Грубо говоря, если лекарство позволяет онкопациенту прожить на 4 месяца дольше, для доказательства нам нужны тысячи испытуемых.

А если оно излечивает рак полностью, то достаточно показать это на гораздо меньшем числе людей. Отсюда вырисовывается путь к удешевлению испытаний - подобрать именно тех пациентов, которые сильнее отзовутся на лечение. И сделать это тоже может наш искусственный интеллект.

Другая интересная перспектива - сгенерированные на компьютере умные лекарства, которые могут менять свое действие в зависимости от организма конкретного человека.

- Наука сейчас понимает, что болезни одинаковые, но люди разные и поэтому могут по разному реагировать на болезнь и на лечение. Мы можем сконструировать лекарство, которое сумеет подстраиваться под пациента, под особенности его организма, утверждает профессор Офран. 

-Например, при высокой кислотности оно будет работать одним способом, а при низкой - другим. Антитела, которые мы испытываем в Австралии, - первый шаг в этом направлении.

Часто самообучающийся искусственный интеллект боятся применять в критически важных сферах. Ведь никогда нет 100 - процентной гарантии от ошибки, но в случае разработки лекарств на компьютере такого риска нет.

- Как делали раньше новое лекарство? Находили случайным образом новые вещества и тестировали их на культурах клеток, чтобы понять, работают ли они или могут принести вред. Потом испытывали их на животных, затем - на здоровых людях и, наконец, на пациентах. Мы сделаем все то же самое, только на самом первом этапе берем не случайное вещество, а подсказанное искусственным интеллектом. Я всегда говорю свои сотрудникам, что если мы прошли все эти этапы, уже не важно, какое вещество придумает алгоритм.

При этом искусственный интеллект, не ограниченный инерцией мышления способен иногда выдвигать совершенно неожиданные гипотезы. Но проверкой идеи искусственного интеллекта занимаются живые люди и иногда открывают при этом новые биологические закономерности. Прямо сейчас, команда Biological Design готовит к публикации статью о механизме контроля клеток иммунной системы. Его выявили во время работы над лекарством, которое сейчас испытывают в Австралии.

Самое же главное, это только начало. Антитела - важный, но все - таки довольно частный случай человеческого белка. Но если их можно конструировать на компьютере, то нет никакой принципиальной проблемы в том, чтобы находить и другие белки с нужными свойствами.

- Конечно, для обучения алгоритма работе понадобятся миллионы примеров, - признает Янай Орфан. - Но, думаю, человечество научится производить белки заданной формы уже в ближайшем будущем. Может быть через 10 лет, может - через пятьдесят, но это точно произойдет. 

https://isramed.org/news/2188