– Sztuczna inteligencja może zdecydowanie pomóc szybciej opracowywać leki. Są już pierwsze próby i zapewne będzie to kontynuowane. Algorytmy sztucznej inteligencji powodują znacząco szybsze przeszukiwanie przestrzeni możliwych rozwiązań – podkreśla w rozmowie z agencją informacyjną Newseria Innowacje prof. dr hab. inż. Jacek Błażewicz, członek rzeczywisty Polskiej Akademii Nauk, dyrektor Instytutu Informatyki Politechniki Poznańskiej.

Standardowo opracowanie i wdrożenie nowego leku trwa około 15 lat. W pierwszym, trwającym około pięciu lat etapie naukowcy typują i badają pod kątem przydatności wszystkie substancje chemiczne, które mogą posłużyć jako składnik aktywny. Następnie przeprowadzana jest analiza chemiczna, biologiczna, a wreszcie lek trafia do badań na zwierzętach, badań przedklinicznych i klinicznych. Zwieńczeniem procesu jest decyzja o dopuszczeniu nowego leku do użytku. Sztuczna inteligencja może się okazać pomocna zwłaszcza w pierwszym etapie tego procesu.

– Naukowcom udało się już ten pierwszy etap z wykorzystaniem sztucznej inteligencji skrócić pięciokrotnie, czyli z pięciu lat do roku. Czyli cały proces zamiast 15 lat zajmie być może 10 lat. Proces opracowania leku standardowo kosztuje ok. 3–4 mld dol. Czy dzięki sztucznej inteligencji ten koszt się zmniejszy? Pewnie nie. Prawdopodobnie ci naukowcy zażądają więcej, bo muszą mieć lepsze algorytmy i sprzęt, ponieważ nie na każdym komputerze uruchomimy taki algorytm – wskazuje ekspert.

Lek wynaleziony przez sztuczną inteligencję ma znaleźć zastosowanie w leczeniu zaburzeń obsesyjno-kompulsywnych. Preparat został stworzony przez brytyjski start-up Exscientia i japońską firmę farmaceutyczną Sumitomo Dainippon Pharma. Cząsteczka, nazwana DSP-1181, została stworzona przy użyciu algorytmów, które przesiewają potencjalne związki chemiczne, porównując je z ogromną bazą danych parametrów leczniczych. Lek trafił w Japonii do badań klinicznych. Firma już pracuje nad potencjalnymi lekami do leczenia raka i chorób układu krążenia i ma nadzieję, że do końca roku będzie gotowa kolejna cząsteczka skierowana do badań klinicznych.

Tak spektakularne skrócenie procesu wstępnej selekcji substancji czynnych może być niezwykle pomocne w walce z koronawirusem. Naukowcy, wykorzystując superkomputer IBM Summit i posiłkując się symulacją bioinformatyczną, w mniej niż dwa dni wytypowali substancje chemiczne, które mogą pomóc zwalczyć chorobę wywołaną tym patogenem. Okazuje się jednak, że uczenie maszynowe najprawdopodobniej nie miało wpływu na nadzwyczajne skrócenie ścieżki wdrożenia szczepionek przeciw COVID-19.

– To był bardzo krótki okres, obejmujący ponad pół roku. Nie dałoby się tak szybko napisać algorytmów i ich uruchomić. Dało się stworzyć te szczepionki tak szybko, bo były już próby przy poprzednim ataku SARS na społeczeństwo. Koncerny podjęły się budowy szczepionki, ale nie udało im się jej wtedy sprzedać, bo SARS nie był aż tak złośliwy. Teraz pojawił się COVID, a to jest ten sam typ wirusa, czyli koronawirus – tłumaczy prof. dr hab. inż. Jacek Błażewicz.

Dopiero w lutym 2021 roku powstały pierwsze algorytmy sztucznej inteligencji, które pozwolą wynaleźć szczepionkę na COVID-19 w ciągu sekund. Zespół z Uniwersytetu Południowej Kalifornii stworzył silnik bazujący na SI, który pozwoli drastycznie przyspieszyć wskazywanie kandydatów na substancje aktywne dla szczepionek na pojawiające się nowe mutacje koronawirusa.

Według analityków z Mordor Intelligence, wartość rynku sztucznej inteligencji w medycynie była wyceniana w 2020 roku na 4,5 mld dol. Do 2026 roku ma to być prawie 35 mld dol.