В современном мире, когда речь идет о технологиях для жизни, «невозможно не говорить об искусственном интеллекте», — заявил генеральный директор компании ГЕРОФАРМ Петр Родионов на главной стратегической сессии «Технологии для жизни» форума БИОПРОМ-2025, обсуждая роль ИИ в фармацевтической отрасли. Искусственный интеллект (ИИ) сегодня выступает как полноценный коллега для ученых и исследователей, принося колоссальную экономию ресурсов и времени.
ИИ на этапе поиска: сокращение тысяч экспериментов до десятков
В компании ГЕРОФАРМ ИИ уже активно используется. Петр Родионов привел пример разработки молекулы инновационного инсулина, первая фаза которой недавно завершилась.
«Мы сгенерировали порядка миллиона разных соединений новых,» — рассказал Родионов. Далее в работу вступила модель ИИ: «И наша модель искусственного интеллекта позволила нам выбрать несколько десятков, которые мы дальше использовали на доклинических исследованиях, на следующих этапах».
Использование ИИ кардинально меняет процесс исследований. Если ранее без него требовалось синтезировать тысячи соединений, то теперь «речь идет о десятках всего лишь». Это обеспечивает «огромную экономию ресурсов и, самое главное, времени».
Внедрение ИИ на этапе поиска новых молекул для заданных мишеней — это «конечно, огромная экономия ресурсов времени».
Два этапа внедрения: Поиск и Доказательство
Петр Родионов предложил разделить принципиальное внедрение ИИ в фармацевтике на два ключевых этапа:
- Поисковый этап: Сюда относится поиск новых молекул или подбор оптимальных условий для технологии производства. На этом этапе математическое моделирование также помогает выбрать наиболее оптимальную технологию производства и ее оптимизацию. Вместо сотен экспериментов, модель позволяет обсчитать параметры и провести «буквально несколько экспериментов, чтобы выбрать оптимальную технологию производства». Этот этап, по словам эксперта, полностью находится «в зоне риска и ответственности фармкомпании», где инструменты ИИ помогают выбрать решение, но несут коммерческие риски.
- Доказательный этап: Этот этап включает клинические исследования, где доказывается безопасность и эффективность молекул.
Смелая идея: математическое моделирование вместо части пациентов
Именно доказательный этап открывает возможности для смелых инноваций, требующих законодательного регулирования.
«Конечно, сейчас речь идет о том, чтобы можно было строить такие модели, чтобы брать только часть пациентов необходимых для получения доказательства того, что молекула работает,» — отметил Родионов.
Это может привести к тому, что препарат будет зарегистрирован «на основе данных не только реальных клинических исследований, но и математического моделирования».
Глава ГЕРОФАРМ подчеркнул, что, хотя такая идея «еще пока очень смелая», ее необходимо начать обсуждать, чтобы задать «правовую рамку» для использования математического моделирования и ИИ на доказательном этапе. Целью является экономия времени и ресурсов для более быстрого вывода инноваций на рынок России и за ее пределами.
Цифровизация и Big Data как ресурс для прогнозов
Отдельно эксперт остановился на теме цифровизации здравоохранения, которая идет «огромными темпами» и способствует накоплению Big Data.
Родионов подчеркнул, что налаживание процесса обмена или доступа российских компаний к этим данным имеет решающее значение. «Мы бы могли строить свои эпидемиологические прогнозы и выбирать те направления, где необходимо приложить наши усилия для поиска новых молекул на какие-то заданные мишени,» — заключил он.
