Один из главных "визионеров-практиков" нашего биотеха – глава Медтех.Москва Вячеслав Шуленин написал интересный пост про ИИ-трансформацию исследований лекарств. Как и свойственно визионерам, он несколько преувеличивает.

ИИ в фарме - золотая лихорадка: много шума, надежд, но богачами станут единицы. И, как правило, в "сервисах обслуживания старателей" - а не на лотке в ручье.

Начнём с цифр. Первые блины постигла участь всех первых блинов.
IBM Watson for Drug Discovery, запущенный в 2013 г. с обещанием изменить отрасль, закрыт в 2019-м.

Deep Genomics привлекла $238 млн, объявила о создании "первого терапевтического кандидата, открытого ИИ" в 2019 г., и к 2024-му не имела ни одного препарата в испытаниях.

BenevolentAI потеряла 90% капитализации после провала препарата BEN-2293 в КИ. Молекула от продвинутого ИИ не показала преимуществ перед плацебо.

Exscientia, первой выведшая ИИ-препарат в клинику, была поглощена Recursion после серии неудач.

Единственный громкий успех Insilico Medicine нуждается в контексте. Да, компания сократила ранние этапы с 4.5 лет до 18 месяцев. Но молекула INS018_055 всё ещё в фазе I КИ. До регистрации препарата — минимум 5-7 лет и сотни миллионов $.

Вероятность успеха? Ок. 10% для среднего кандидата. ИИ ускорил самую дешёвую часть процесса, но не решил (и не мог решить) главную проблему — непредсказуемость КИ и усложненность процесса регистрации.

Брендан Фрей, пионер ИИ и основатель Deep Genomics, в 2024 г.: "ИИ действительно подвёл всех нас в последнее десятилетие, когда дело касается открытия лекарств. Мы видели провал за провалом".

Фундаментальная биология сложнее, чем кажется. ИИ превосходно предсказывает свойства молекул, если есть хорошие данные для обучения. Современные модели достигают 75-90% точности в прогнозировании ADMET-параметров (как молекула усваивается, распределяется, выводится). Но это работает только для хорошо изученных молекул.
Когда дело доходит до принципиально новых соединений, точность падает катастрофически. ИИ не понимает биологию — он находит статистические корреляции. Дерек Лоу из Novartis: "Проблемы, которые индустрия хочет решить, почти обратно пропорциональны способности ИИ их решать".

Более того, 70-80% провалов препаратов в КИ происходят из-за недостаточной эффективности именно на людях (а не на животных моделях) — того, что ИИ не может предсказать без данных человеческих испытаний. Эффект плацебо, индивидуальная вариабельность, сложность заболеваний — всё это за пределами возможностей алгоритмов.

Результат? Почти все ИИ-стартапы в фармацевтике отказались от мечты создавать собственные лекарства и превратились в платформы, продающие инструменты крупным компаниям. Atomwise, BenevolentAI, даже Recursion — все следуют этой модели. Потому что разработка платформы приносит предсказуемый доход здесь и сейчас, а не через 10-15 лет с 10% вероятностью.

Это не означает, что ИИ бесполезен. У него есть чёткие области применения, где он реально помогает:
✅ Виртуальный скрининг миллионов молекул вместо дорогих лабораторных экспериментов.
✅ Предсказание токсичности на ранних стадиях.
✅ Перепрофилирование существующих препаратов для новых показаний.
✅ Оптимизация известных молекул.

Но революции не происходит. ИИ — мощный инструмент оптимизации существующих процессов, а не замена им. Это помощник химика. Ускоритель определённых этапов, а не волшебная палочка.

Реалистичный прогноз? В следующие 5-10 лет ИИ сократит стоимость ранних этапов разработки на 30-40% и ускорит их в 2-3 раза.  Фармацевтические компании будут использовать ИИ как стандартный инструмент, как сегодня используют высокопроизводительный скрининг. Некоторые препараты, созданные с помощью ИИ, выйдут на рынок и будут успешными. Но большинство стартапов, обещающих революцию, обанкротятся.

Это - реализм. Понимание реальных возможностей и ограничений технологии позволяет использовать её эффективно, не растрачивая ресурсы на недостижимые обещания. ИИ в фармацевтике — это эволюция, а не революция.
Будущее ИИ в медицине реально, достижимо и ценно. Просто оно выглядит иначе, чем в презентациях стартапов.

🆕 Учёные Сколтеха исследовали изменения в составе малых молекул — липидов и метаболитов — в человеческом, крысином и мышином мозге в первые часы и дни после смерти. Работа опубликована в журнале Biomolecules и поддержана грантом РНФ.

Марина Завольскова, первый автор исследования, стажёр-исследователь и аспирант программы «Науки о жизни» Сколтеха: «Чтобы глубоко разобраться в природе шизофрении и других расстройств, учёные ищут различия в уровнях тех или иных молекул, скажем белков, между больным и здоровым мозгом. Липиды и метаболиты в этом плане тоже могут быть полезны. Наши коллеги недавно продвинулись в измерении уровней липидов в крови пациентов с шизофренией и депрессией, но изучать образцы мозга труднее, потому что вы получаете их уже после смерти пациента и не знаете наверняка, какие из наблюдаемых особенностей связаны с болезнью, а какие — с разложением ткани. Так вот, второе вы теперь знаете».

Исследование показало, что большинство из рассмотренных почти тысячи молекул устойчивы на протяжении 48 часов, а для остальных соединений зафиксировали динамику изменений. Эти данные открывают возможности для поиска молекулярного следа шизофрении, клинической депрессии и других психических расстройств, биологическая составляющая которых остаётся малоизученной.

Эти ножки несут микровезикулу с серотониновым рецептором к поверхности ваших нейронов, чтобы улучшить вам настроение!

Просто напоминаю, как в природе все продумано и организованно.

Это демонстрация того, как внутри клетки организован транспорт веществ в изолированных контейнерах, словно в порту и на заводах, где робототехника сама перемещает грузы

#база

Drug discovery и рост значения ИИ в разработке новых лекарств

Разу уж всё больше люди интересуются ИИ, расскажу про современное создание новых лекарств.

Сегодня Google представил новую модель ИИ для понимания языка отдельных клеток, основанную на открытых моделях ИИ Gemma. Работа проделана совместно с Йельским универом.

Для демонстрации эффективности они "открыли" лекарство от рака, эффективнее на 50%". Это чистой воды маркетинг и самореклама, однако, не на пустом месте.

Что они сделали?
Гугл создал модель C2S-Scale (27 млрд параметров), и она помогла им найти сочетание уже известного лекарства (из списка в 4000 препаратов) с интерфероном.

Силмитасертиб (ингибитора киназы CK2) + интерферон синергично усилили "презентацию" антигенов опухоли для иммунной системы на 50%.

Это делает опухоль заметнее и иммунная система эффективнее с ней борется.

Как видите, ИИ не разработал молекулу с нуля, не создал новое лекарство, но работал со списком и контекстом (воздействие иммунной системы). Алгоритм просчитал лучшее сочетание, а ученым осталось подтвердить это (на клетках пока получается) ⬇️

#биотехнологи #ии #лекарства #онкология #иммунитет

☝️В этой области уже давно ведутся различные исследования, но пока что результат довольно скромный. Т.е. он есть, но не оправдывает затрат. Если моделировать белки и нуклеиновые кислоты получается, то физику взаимодействия лигандов и даже растворителей с белками — пока нет. В этой области у исследователей пока слишком мало больших и чистых данных.

Нейродегенеративным заболеваниям подвержен не только человек, но и некоторые другие виды млекопитающих.

Недавно было показано, что похожее на болезнь Альцгеймера состояние может проявляться у дельфинов, причем его причина кроется в отравлении токсичными веществами, которые продуцируют цианобактерии.

Учёные выяснили, что мозг нескольких афалин, выбросившихся на берег, был пропитан нейротоксином 2,4-диаминомасляной кислотой, которую вырабатывают цианобактерии. В мозгах несчастных животных были выявлены признаки патологии, подозрительно схожие с чертами болезни Альцгеймера, а именно, бета-амилоидные бляшки и скопления гиперфосфорилированного тау-белка. В нейронах больных дельфинов нашли включения TDP-43, которые характерны для тяжелых стадий болезни Альцгеймера.

CAR-T-клеточная терапия считается одним из наиболее перспективных направлений в лечении рака. Её суть заключается в том, что собственные Т-лимфоциты пациента извлекают, генетически модифицируют для распознавания опухолевых клеток и затем возвращают в организм, где они целенаправленно уничтожают раковые клетки. Однако у этого мощного подхода есть серьёзные ограничения: сложное и дорогое производство, необходимость в предварительной химиотерапии и ограниченная доступность для многих пациентов.

В журнале Nature Reviews Drug Discovery вышел обзор под авторством Карла Джуна, одного из основноположников технологии, кстати (так что его неслучайно называют одним из кандидатов на Нобелевскую премию), где описывается принципиально иной подход — создание CAR-T клеток непосредственно внутри организма пациента. Этот процесс, напоминающий котёл макбетовых ведьм, где используются жабьи язвы вирусные векторы или змеиный жир липидные наночастицы, позволяет отказаться от сложного лабораторного производства. В обзоре детально описаны две ключевые платформы: лентивирусные векторы для долговременной экспрессии CAR и LNP с мРНК для контролируемой краткосрочной терапии. Особое внимание уделяется клиническим успехам этих технологий при B-клеточных лимфомах и аутоиммунных заболеваниях.

Жаба Лентивирус, в трещине камней
Пухнувший тридцать дней,
Из отрав и нечистот
Первым в наш котёл пойдет.
А потом - жир змеи липидные наночастицы
Без хвоста и чешуи,
Песья мокрая ноздря...
Цитокины
И крыло нетопыря
Ну, вы поняли
Ящериц помёт и слизь
Антибактериальные ферменты
В колдовской котел вались!
Печень нехристя-жида,
Турка нос, татарский лоб...
Костный мозг пациента,
Чтоб отвар остыл скорей, Чтобы провести финальный этап доклинических испытаний на человекообразных приматах
Обезьяньей крови влей!

(Уильям Шекспир уже тогда понимал общие принципы биотехнологии).

🆕 Исследователи из Сколтеха получили многообещающий катализатор для ускорения химической реакции, в которой из мочевины получается экологичное водородное топливо. Результаты исследования опубликованы в журнале Small и поддержаны РНФ.

Известно, что этот процесс катализируют разные формы никеля. Авторам работы удалось упаковать нанопровода из этого металла в углеродные нанотрубки, дополнительно обработанные азотной плазмой. В таком виде никелевый катализатор не только эффективен, но и долговечен, что будет важным преимуществом для производства водорода в электролизёрах.

Алия Вильданова, первый автор исследования и стажёр-исследователь Лаборатории наноматериалов Центра фотоники и фотонных технологий Сколтеха: «По мере постепенного отказа от ископаемых видов топлива актуальным носителем для накопления энергии становится водород. Известно несколько промышленно значимых химических реакций для производства водорода — все они требуют катализаторов. Многообещающий вариант — окисление мочевины: этот процесс меньше других требует энергии и попутно очищает сточные воды. Мы оптимизировали материал-катализатор, сделав его менее подверженным разрушению в агрессивной реакционной среде, а значит, более пригодным для использования в промышленных электролизёрах для производства водорода».

К вопросу о том, как у нас плохо с пиаром. Вот так и живём.

🆕 Учёные Сколтеха совместно с коллегами из Исландского университета, Варшавского университета и Института спектроскопии РАН впервые создали перестраиваемый поляритонный двумерный квазикристалл в виде мозаики Пенроуза. Результаты этого прорывного исследования, выполненного при поддержке гранта РНФ, опубликованы в престижном журнале Science Advances.

В работе исследователи продемонстрировали, что это уникальное состояние вещества характеризуется наличием дальнего порядка и новым режимом фазовой синхронизации.

Сергей Аляткин, ведущий автор статьи и старший преподаватель Центра фотоники и фотонных технологий Сколтеха: «Результаты оказались очень красивыми в буквальном смысле этого слова. Мы наблюдали довольно сложную картину интерференции между узлами мозаики Пенроуза, возникающую, когда баллистически распространяющиеся поляритоны взаимодействуют друг с другом».

Полученные результаты открывают путь к изучению сверхтекучих жидкостей и сверхтекучих твёрдых тел (т. н. суперсолидов) в условиях апериодичности.

Прорыв в лечении синдрома Хантера: в России зарегистрирован оригинальный препарат для лечения мукополисахаридоза II типа

Компания ГЕНЕРИУМ получила регистрационное удостоверение на инновационный препарат Клотилия® (МНН: веренафусп альфа), предназначенный для терапии мукополисахаридоза II типа.

Это первый в мире зарегистрированный лекарственный препарат, который использует инсулиновый рецептор для преодоления гематоэнцефалического барьера и доставки фермента идуронат-2-сульфатазы непосредственно в центральную нервную систему, что является принципиально новым методом терапии синдрома Хантера. Фермент доставляется в головной мозг, где начинает расщеплять накопленные токсичные гликозаминогликаны (мукополисахариды), останавливая их патологическое воздействие на нервные клетки.

Использование инсулинового рецептора в качестве мишени для доставки - уникальная и запатентованная технологическая платформа.

Даниил Талянский, генеральный директор АО «ГЕНЕРИУМ»:
«Этот препарат – новая глава в истории борьбы с синдромом Хантера. Впервые в арсенале специалистов появился инструмент, который радикально меняет течение заболевания. В самое ближайшее время препарат станет доступен в России. Убеждены, что наша разработка существенным образом улучшит качество жизни пациентов и их родителей. Мы также ведем активную работу для того, чтобы терапия этим препаратом стала доступна пациентам в наибольшем числе стран».

Долгое время главным вызовом в лечении синдрома Хантера оставалось отсутствие возможности эффективно воздействовать на неврологические симптомы. Существующие методы ферментозаместительной терапии могли бороться лишь с соматическими проявлениями, но не способствовали остановке нейродегенерации. Препарат Клотилия® кардинально меняет этот подход, благодаря принципиально новому механизму действия.

Веренафусп альфа будет производиться на мощностях «ГЕНЕРИУМ» в России по полному циклу.

Встречаются два одноклассника. Один - нищий инженер, другой - "новый русский". Инженер офигевает:
- как ты этого добился? тачка пафосная, хата загородная... у тебя ж в школе были одни тройки... ты ж дальше квадратного корня математику не знал... как?!
- да все просто, в натуре... я в Германии беру пиво по 5 баксов за упаковку - а в России толкаю его за 15... вот на эти 10 процентов и живу...
[пост]советский анекдот

Казалось, что в предыдущем посте Канала нами уже была закрыта тема Нобелевских премий ⬆️ НО жизнь напоминает, что насамомделе всё в этом мире тесно связано, и анекдот выше я вспомнил, потому что темой нынешнего разговора станет ещё одна Нобелевская премия - в этот раз по зарабатыванию денег экономике 💰

Вот её формулировка:
"За объяснение экономического роста, основанного на инновациях"
Джоэль Мокир, Филипп Агьон, Питер Хауит

Но причём тут наш Канал - фокус которого всё-таки больше на биомед? Дело в том, что БигФарма - по сути лучшая иллюстрация моделей, за которые выдали обсуждаемого "Нобеля"!

Начнём с того, что показали лауреаты:
🔹инновации это двигатель роста, но есть и сильнейшие "побочные эффекты" их внедрения,
🔹каждая новая технология убивает старые + разрушает рынки + "перетасовывает" рабочие места + "раскачивает" привычные бизнес-модели,
🔹если инновационный процесс идёт слишком быстро, сложившаяся экосистема начинает сопротивляться прогрессу = через регуляцию, лоббизм, патентные барьеры и пр.

Переходим на рынок БиоМеда: вывод по-настоящему инновационного лекарства стоит очень дорого = порою миллиарды (!) долларов вложений. Добившись успеха с конкретным продуктом, БигФарма предпочтёт защищать свой результат максимально долго - ведь последующие лекарства могут "убить" уже имеющиеся. На отрезке многих лет в отрасли накапливается стагнация = большие игроки держат монополию + исчезают игроки мелкие. Прогресс системно тормозится.

Вновь возвращаясь к лауреатам нынешнего "Нобеля" по экономике - обсуждаемая стагнация БигФармы это "творческое разрушение, которое остановили на полпути". Рынок перестаёт быть разрушительно-творческим и превращается в бюрократизировано- монолитный.

Тут себя проявляет альтернативная траектория роста. В случае БигФармы - большие восточные игроки:
▪️Индия вовсе не признавала продуктовые патенты на лекарства - что позволило тамошним компаниям клонировать западные препараты и создать гигантскую дженериковую индустрию. Результат - дешёвые лекарства, быстрая технологическая адаптация, но и меньше стимулов для "чистых" инноваций.
▪️Китай долго балансировал на грани = копировал + адаптировал. Наконец, благодаря накопленным компетенциям, он перешёл к собственным оригинальным препаратам и инновационным биотех-стартапам.

В терминах лауреатов: "общество должно находить баланс между внедрением инноваций новых игроков и защитой проигрывающих старых". В Фарме это = не уничтожать стимулы к изобретению новых препаратов + но и не позволять старым патентам душить рынок.

Ещё одно важное утверждение: "чтобы инновации давали устойчивый рост, важно не только изобретать, но и распространять знания". И вновь БигФарма опять становится показательным кейсом: на Западе наука и клинические данные "заперты" в патентных и коммерческих NDA - а в Азии больше открытых обменов и адаптаций.

Равновесие на рынке БигФармы складывается из вышеобсуждённых факторов. Кстати, сугубое ИМХО: прямосейчас это равновесие только нащупывает новую точку - и очень большую роль в её стабилизации сыграет... AI ! но про это мы ещё поговорим в следующих выпусках 🧐

Напоследок, интересующихся ждёт моя любимая история в рубрике "ожидания VS реальность" из экономической сферы. Я решил придать ей яркий регистр - потому попросил своего давнего приятеля ChatGPT пересказать в живом ключе. Прочитать можете в Комментарии [1] к этому посту ⬇️

👆Сама по себе премия по экономике вызывает определённые сомнения. Во-первых, смущает её очевидная политизированность. Такое ощущение, что Нобелевский комитет не столько награждает за научные исследования, сколько играет с модными трендами. После двух нобелевских премий за ИИ в 2024-м, премия экономистам за «инновационный рост» выглядит как подготoвленная идеологическая кампания. Сначала представили инструмент, затем — его теоретическое oбоснование. Во-вторых, вторичность их идей. Лауреаты не сказали ничего принципиально нового. Их теория — это переложение на язык современных экономических моделей
идей Николая Кондратьева о влиянии технологий на циклы экономического роста и упадка, Йозефа Шумпетера о «созидательном разрушении» и технико-экономических парадигм Карлоты Перес.