Verisim Life создаст биосимуляторы на базе ИИ, чтобы прекратить испытания лекарств на животных
Verisim Life (Verisim), базирующийся в Сан-Франциско биотехнологический стартап, намеревается создать симулятор для тестирования препаратов на животных при помощи искусственного интеллекта, чтобы обойти необходимость в настоящих испытаниях. Мало того, что подобная система устранила бы необходимость в жестоком обращении с животными, она также могла бы в целом ускорить процесс разработки новых лекарств и помочь быстрее выводить их на рынок с меньшими издержками.
По оценкам специалистов, объем мирового рынка лекарств составляет 35 миллиардов долларов, а к 2025 году эта цифра может возрасти до 71 миллиарда долларов. При этом запуск новых препаратов все еще очень сложный и длительный процесс: от первоначальных исследований до испытаний и непосредственного выхода на рынок проходят многие годы, а главное, это требует огромных финансовых вложений.
Большая часть процедуры запуска нового лекарственного препарата заключается в его тщательном тестировании, чтобы гарантировать, что лекарство не только эффективно, но и безопасно для его будущих потребителей. И это, к сожалению, влечет за собой необходимость в тестировании на животных: на обезьянах, крысах, мышах, собаках или кроликах. Вопреки тому, что для многих это является недопустимым и даже аморальным, испытание лекарств на животных является не только ключевым аспектом разработки нового препарата, но и в большинстве стран это фактически закрепленное законодательно требование, которое должно быть выполнено до того, как регулирующие органы допустят последующие испытания на людях. Тем не менее, тестирование на животных является медленным и дорогостоящим процессом с низким уровнем успеха: менее 10 % кандидатов в будущие лекарства проходят через этот этап.
Verisim объявила, что компании удалось получить 5,2 млн долларов в рамках раунда финансирования, проведенного при содействии венчурных фондов Serra Ventures и OCA Ventures, а также с участием Intel Capital, Village Global, Susa Ventures, Stage Venture Partners, Loup Ventures и Twin. Компания заявила, что будет использовать новые средства для дальнейшего расширенных партнерских связей в академической и фармацевтической сферах, чтобы "проводить компьютерные моделирования и поддержать более качественные трансляционные исследования в области разработки лекарственных препаратов". Проще говоря, финансирование поможет Verisim выйти за рамки проверки концепции и позволит испытать их технологию на реальных продуктах в фармацевтической отрасли.
"Стоимость и время разработки новых лекарств растут на протяжении десятилетий", - отметил Эрик Стефанич (Eric Stefanich), директор по доклиническим исследованиям в корпорации Genentech, одного из первых биотехнологических партнеров Verisim. "Моделирование и имитационные подходы могут сократить время и затраты и восстановить стабильность и жизнеспособность разработки новых препаратов. Verisim Life обладает большим потенциалом для разработки более эффективных лекарств, прогнозирования исхода заболевания и выбора именно тех пациентов, которые получат наибольшую пользу от терапии, благодаря чему мечта о персонализированной медицине станет реальностью".
Verisim была основана в 2017 году доктором Джо Варшни (Dr. Jo Varshney), ветеринаром по профессии, который также имеет докторскую степень в области сравнительной онкологии и геномики. Вместе с группой ученых и инженеров, специализирующихся на машинном обучении и компьютерном моделировании, Варшни разрабатывает модели биосимуляции при помощи ИИ, предназначенные для конкретных заболеваний и отражения реального взаимодействия между лекарственными средствами и биологическими системами животных. Это позволяет фармацевтическим исследователям проводить гораздо больше тестов за короткое время, обеспечивая более высокую эффективность лекарств, которые в конечном итоге будут допущены до клинических испытаний на людях. В будущем Verisim планирует создавать цифровые модели отдельных людей, что позволит наблюдать действие различных веществ и их соединений на организм специфичного человека.
"До появления Verisim Life в фармацевтической сфере существовало фундаментальное заблуждение в процессе того пути, благодаря которому лекарство попадало на рынок для лечения пациентов, которые в этом нуждаются", - объясняет Варшни. "На доклиническом этапе испытания на животных необходимы для понимания того, насколько безопасно и эффективно новое лекарственное соединение для организма человека перед его использованием в клинических испытаниях. Это неэффективно и нецелесообразно по нескольким причинам. Во-первых, это занимает слишком много времени, дорого стоит и тратит дополнительные ресурсы на НИОКР. Во-вторых, данный подход к испытаниям жесток по отношению к животным. И, в-третьих, использование животных в качестве модели для понимания физиологии человека приводит к дальнейшей неэффективности и ошибкам в 92 % случаев, так как это немного похоже на сравнение яблок с апельсинами".
Согласно исследованию маркетинговой компании Zion Market Research, мировой рынок биосимуляторов в 2018 году составил скромные 1,7 млрд долларов, но к 2025 году он может вырасти до 4,6 млрд долларов благодаря активному внедрению технологий искусственного интеллекта.
В прошлом году GV (Google Ventures) инвестировал в Owkin, платформу, которая использует алгоритмы глубокого обучения, чтобы позволить клиническим исследователям разрабатывать прогностические модели для ускорения разработки лекарств. GV и SoftBank также инвестировали 400 миллионов долларов в Relay Therapeutics, которая использует машинное обучение для создания инновационной системы для автоматизации поиска новых лекарств. В то же время исследователи из Стэнфорда разработали модель искусственного интеллекта, которая может предсказать взаимодействие различных лекарств, что особенно важно для людей, которые принимают несколько препаратов одновременно.
Фармацевтическая промышленность и научные круги уже очень давно используют компьютерные модели, чтобы попытаться предсказать потенциальную опасность лекарств или их комбинаций, но регуляторы обычно все еще требуют обязательного проведения исследований на животных, так как ценой ошибки в компьютерном моделировании может стать человеческая жизнь. Но с учетом значительных достижений в области анализа и обработки больших данных и в области машинного обучения, биосимуляция может стать ключевым инструментом для более быстрого вывода эффективных лекарств на рынок уже в ближайшем будущем.
