Индустрия 4.0

Еще в марте Белый дом и группа исследовательских институтов и компаний объявили челлендж для всего технического сообщества. Они предложили ML-инженерам, работающим с распознаванием текста, проанализировать датасет из 30 тыс. научных публикаций о COVID-19, чтобы обобщить всю необходимую информацию для разработки вакцины и лекарств.

Искать готовые лекарства быстрее и эффективнее: такие поиски базируются на уже готовых данных о составах и молекулах, тогда как для моделирования новых молекул понадобится до пяти лет.

К глобальным исследованиям COVID-19 присоединилась DeepMind — подразделение Google Alphabet, занимающееся искусственным интеллектом. С помощью алгоритма, обученного на больших геномных данных, им удалось распознать структуру белков, связанных с вирусом. Опубликованные данные помогут ускорить поиск лекарства.

В апреле компания BenevolentAI, тоже с помощью ИИ, нашла наиболее перспективное лекарство для борьбы с коронавирусом — барицитиниб. Он обладает противовирусными и противовоспалительными свойствами и подойдет тем пациентам с COVID-19, у которых еще не развилось критическое повреждение легких.

А в мае немецкие исследователи из Университета Майнца запустили суперкомпьютер MOGON II, чтобы проанализировать эффективность существующих противовирусных лекарств для лечения SARS-CoV-2. Программа проанализировала составы 42 тыс. лекарств, проведя 30 млрд вычислений — и все это на базе данных из открытых источников.

Метод, который использовали при вычислениях называется молекулярной стыковкой — это моделирование такого состава из молекул, который был бы наиболее эффективным и устойчивым.

В итоге удалось найти средства против гепатита C, которые обладают способностью связывать и нейтрализовывать частицы вируса SARS-CoV-2. Теперь результаты нужно подтвердить лабораторными и клиническими испытаниями.

Другой исследовательский проект в области искусственного интеллекта — российская компания Gero — в том же апреле объявила о десяти найденных лекарствах, которые помогут людям из главных групп риска: пожилым и с ослабленным иммунитетом.

Главная особенность технологии, которую используют в Gero — фенотипический, а не механистический скрининг: когда вы ищете то состояние клетки, при котором инфекция перестанет развиваться. Для этого нейросеть обучают на специальных датасетах, где видно, как работают клетки в разных биологических условиях.

Прежде, чем приступить к поискам, в компании изучили медицинские исследования, касающиеся SARS-CoV-1 — возбудителя атипичной пневмонии и ближайшего родственника коронавируса SARS-CoV-2. Генетически они совпадают на 80% и в организме человека ведут себя аналогично. Оба вируса используют белок COPI, который содержится в человеческих клетках.

В обычной ситуации этот фермент участвует в сортировке аминокислотных цепочек и их упаковке в специальные транспортировочные капсулы. Вирус использует его, чтобы построить свой белок N, из которого состоит оболочка SARS-CoV-2. В ходе эволюции у людей выработалась тактика «клеточного суицида»: когда зараженная клетка в организме погибает сама или под воздействием иммунной системы. Если заблокировать работу COPI, то коронавирус не сможет размножаться.

Алгоритм изучил данные о тысячи лекарствах из 3 млн молекул: сравнивая изображения клетки с заблокированным COPI и клетки под действием лекарства. В процессе нейросеть натренировали, чтобы отсекать лишний «шум». В итоге отобрали шесть лекарств, которые уже одобрены для применения и 12 наиболее перспективных — на стадии клинических испытаний, однако часть из них признали опасными для человека. Два препарата из итогового списка — никлозамид и нитазоксанид — изначально применяют для борьбы с паразитическими червями. Сейчас они уже рекомендованы для экспериментального лечения пациентов во Франции и Сингапуре, а никлозамид в США тестируют на людях.

Чтобы полученные лекарство сработало как можно эффективнее, применять его нужно до того, как инфицированный больной успеет заразить кого-то еще. Так мы, во-первых, не дадим вирусу размножаться в организме, и больной выздоровеет раньше, избежав опасных осложнений. А во-вторых — повлияем на ключевой фактор пандемии — коэффициент заражения — то есть количество человек, которых заражает один больной. По последним данным, для коронавируса он составляет уже 5,7. Это примерно в пять раз выше, чем у сезонного гриппа.

Первый ответ очевиден: если COVID-19 — родственник целой группы вирусов, то подобные алгоритмы можно использовать и для будущих мутаций. Но это — далеко не все. Хорошо «натренированная» нейросеть, которая в короткие сроки может отбирать из десятков тысяч лекарств до 100 нужных — это универсальный инструмент. Она может обрабатывать огромные массивы данных, чтобы медики могли тестировать уже наиболее перспективные препараты. Так, в ходе поисков лекарства от коронавируса, искусственный интеллект «подсказал» лекарства с индукторами апоптоза — веществами, которые убивают раковые клетки.

Но главное направление, над которым работает Gero — это продление жизни. В этом плане пандемия сыграла положительную роль: благодаря ей, разработки проекта привлекли еще больше внимания. Поскольку вирус особенно опасен для людей в возрасте 60+, технологии Gero оказались как нельзя кстати. При этом, найденные ими лекарства помогут и после выздоровления: ведь пожилые пациенты практически не получают иммунитета к вирусу.

За основу Gero берет исследования о хронических заболеваниях и других маркерах старения, определяемых по анализу крови. А также эксперименты, которые показывают, какие гены в ДНК человека отвечают за продолжительность жизни.

Особое внимание обращают на препараты, которые стимулируют более сильный иммунный ответ на тяжелые заболевания, а также развитие нейропластичности. Это свойство мозга меняться под воздействием нового опыта, а также — восстанавливать нейронные связи, поврежденные из-за травм или болезней. С возрастом оно сильно сходит на нет, и это напрямую влияет на продолжительность жизни.

Нейросеть находит молекулы и вещества, которые нужным образом воздействуют на организм человека. Эксперименты с подобными препаратами пока что проводятся только на мышах, но уже позволяют продлить их жизнь до 20 лет. Если препараты подействуют на людей, мы сможем жить до 120-150 лет.