Сообщить об ошибке на сайте
URL
Ошибка
Тренды

В 2018 году рейтинговое агентство CB Insights включило американскую компанию с русскими основателями — Insilico Medicine — в топ-100 бизнесов, занимающихся искусственным интеллектом. В компании уверены, что старение — это болезнь, которую можно лечить на молекулярном уровне, с помощью машин. CEO компании Алекс Жаворонков работал в ATI Technologies, которая делает компьютерную графику. В 2006 компанию приобрела AMD. Тогда, заработав денег, Алекс решил посвятить себя биотеху и индустрии долголетия. Ученый рассказывает, зачем вообще людям стремиться к долголетию и как современные технологии помогут в этом.


Insilico Medicine

Компания основана в США в 2014 году. Главный исследовательский центр компании находится в американском университете Джона Хопкинса. Используя искусственный интеллект с глубоким обучением, Insilico Medicine исследует старение, молекулярную природу заболеваний и разрабатывает новые лекарства.

Нейросеть, созданная Insilico Medicine, учится предсказывать результаты клинических испытаний новых препаратов, тем самым помогая фармацевтическим компаниям экономить.

Алекс Жаворонков, CEO

Ученый, работающий в области биотехнологий, регенеративной медицины и экономики старения. Директор Biogerontology Research Foundation — аналитического центра из Великобритании, изучающего старение. Руководитель International Aging Research Portfolio — репозитория биомедицинских грантов в открытом доступе. Заведует лабораторией биоинформатики ФНКЦ ДГОИ; приглашенный профессор Московского физико-технического института.

Как нейросети пришли в фармацевтику

Сейчас разработчиком искусственного интеллекта себя называет каждый дворник. Искусственный интеллект как область существует с 50-х годов. Но хайп пошел из-за прорыва в глубоком обучении. Это глубокие нейронные сети, которые работают по тем же принципам, что и человеческий мозг. Слои нейронов представлены алгоритмами, и они обучаются распознавать различные паттерны — в зависимости от рассматриваемых данных. Из этих паттернов уже можно выделять признаки.

Искусственный интеллект придумывает новые молекулярные структуры. Это биомаркеры старения на крови и генеративно-состязательные модели для создания новых лекарственных препаратов.

Стоимость разработки каждого нового препарата — более $2,6 млрд. И она растет, так как становится больше регуляции, 92% клинических испытаний заканчиваются провалом, а все слишком простые молекулы народ уже пустил в аптеки.

Фармкомпании не любят рисковать и стараются выпускать препараты, которые уже где-то известны: они стараются их перепозиционировать. Они пробуют уже опробованное в другом заболевании, и очень часто из-за этого тоже возникают провалы.

Фармацевтика — самая неэффективная индустрия.

Фарминдустрия не любит делиться данными. Но в США законодательно закреплено, что результаты исследований, проведенных на государственные средства, должны публиковаться в открытом доступе.

Мы собираемся изменить фармацевтическую индустрию: построить модель бизнеса, в которой будет возможно финансировать наши глобальные цели. То есть, мы идем сначала за данными и за деньгами, трансформируя фармацевтическую индустрию. И учимся заодно.

Если мы сможем доказать, что искусственный интеллект работает идеально, мы сможем уйти от клинических испытаний. Это моя мечта на следующие 10 лет.

Зачем роботы нюхают людей

Бороться со старением нужно, потому что если продлить здоровую жизнь каждому человеку на земле на один год, можно сгенерировать 7,5 млрд лет жизни. Есть такая мера измерения, называется QALY — quality-adjusted life year. Это год здоровой жизни. Этим показателем измеряется экономика здравоохранения: смотрят, сколько нужно денег, чтобы добавить человеку один QALY к жизни.

Старение начали рассматривать как болезнь. Нет двух одинаковых пациентов. У них разные биомаркеры и по-разному протекают заболевания. Например, если мы посмотрим на саркому двух пациентов, то экспрессия генов у них будет разная. И даже диагноз будет отличаться. Поэтому появилась персонифицированная медицина, когда лекарства разрабатываются под конкретного пациента и его особенности.

Искусственный интеллект выделил, какие молекулы определяют старение. Мы привязали огромный массив данных к возрасту и научили нейросеть определять возраст человека по самым разным параметрам — в основном, по транскриптомным, протеомным данным (данным на основе РНК и белковых структур соответственно, прим. Хайтек) и данным анализов крови. Затем мы отделили маркеры, которые связаны со старением, от маркеров заболевания. Таким образом у нас получились гораздо более чистые данные, которые очень нравятся фарме. Мы научились выделять молекулярные мишени старения.

Наш ИИ нюхает людей электронным носом: пытается распознавать их возраст и делает это лучше живых людей. Наша задача — определять возраст, используя любые типы данных: фотографию, кровь, экг. Это называется young.ai. Естественный интеллект может распознавать возраст человека по запаху, но искусственный интеллект умеет это еще лучше. Запах меняется, потому что у нас увеличивается общая площадь кожи и меняется состав микробиоты.

Как ИИ помогает создавать лекарства

Можно генерировать идеальные молекулы с помощью искусственного интеллекта. Чтобы получить хороший препарат, нужно знать молекулярную мишень. Представьте: чтобы выключить какой-то патологический процесс, вам нужно выбрать и нажать одну из 20 тыс. кнопок. Нужно найти идеальную молекулу, которая эту кнопку нажмет, свяжется с белком и одновременно будет безопасной.

У нас есть искусственный интеллект, который предсказывает исход клинического испытания. Ему помогают созданные нами «треугольники»: заболевание-мишень-молекула. Но эта штука еще не слишком хорошо работает.

В нейросети можно прописать, что молодая ткань — это норма, а более старая — это уже заболевание, и посмотреть, какие молекулы могут повернуть вспять процессы, связанные со старением. Мы используем глубокое обучение, чтобы искать новые молекулярные структуры для уже известных мишеней: конструируем характеристику заболевания, сравнивая здоровые ткани с больными, а после этого используем знания о молекулах и смотрим, какие из них могут влиять на какие мишени и изменять их. Можно одинаково изучать и рак, и старение.

Нейросеть способна взять много миллионов молекул, упаковать их и восстановить на другом конце в идеальном состоянии. А в скрытых слоях нейронной сети мы добавляем молекулам новые признаки, которых у них раньше не было. Так можно убивать раковые клетки. Мы начали синтезировать эти молекулы и отправлять в Китай нашим партнерам, которые их тестировали.

Возможности искусственного интеллекта нужно тестировать на людях. Поэтому мы начали работать с различными компаниями, которые могут выводить продукты на рынок быстрее, чем фарма, — например косметика, различные биодобавки и т. д. Мы начали работать с компанией Life Extension. В США 400 тыс. человек постоянно пользуются их продуктами. Это не просто витамины с полки в 7-Eleven — у них очень серьезная исследовательская группа, они предлагают всем своим клиентам сдавать анализы крови.

Прорывы индустрии борьбы со старением за последние пять лет уже не кажутся шарлатанством. Люди поверили в метформин, потому что сейчас его начали серьезно исследовать. И молекулы, похожие на рапамицин, — их тоже много на различных стадиях исследования.

Загрузка...
Подписывайтесь на наши каналы в Telegram

«Хайтек» - новости онлайн по мере их появления

«Хайтек» Daily - подборки новостей 3 раза в день

Дмитрий Филатов, Sistema_VC: стартапы — это в первую очередь про людей, а во вторую — про деньги
Мнения
Эра Data Science: как меняется бизнес с приходом big data и новых технологий
Тренды
Народ против транспорта: почему люди недовольны, когда в городах строят новые станции метро
Идеи
Беспилотники против велосипедистов: как безопасные автомобили сделают жизнь людей хуже
Идеи
Кейсы
«Лиза Алерт»: как беспилотники и краудсорсинг помогают искать пропавших людей
SONM: как люди будут зарабатывать на собственных компьютерах с помощью блокчейна
Кейсы
Егор Матешук, ostrovok.ru: проблемы big data можно решить, закидывая пачки денег в топку
Мнения
Художник-граффитист Миша Most: технология — это кисть, которая создает будущее
Мнения
Лунная гонка: как мировые державы собираются присвоить себе спутник Земли
Идеи
Итоги Нобелевской недели. За что дали Нобелевскую премию в 2018 году?
Тренды
Руслан Шагалеев, Иннополис: война между корпорациями и городами ведется за человеческий капитал
Идеи
Кристина Хаверкамп, DENA: цена на электроэнергию должна сильнее коррелировать c погодой: много солнца и ветра — дешево, мало — дорого
Тренды
Тренды
7 лучших книг о технологиях и науке на русском языке, вышедших в 2018 году
Микрореволюция: фермеры с помощью микробов спасут мир от голода
Идеи
Мнения
Александр Тормасов, Университет Иннополис: мозги людей могут быть совершенно не готовы к восприятию новых идей
Одежда, которая поможет миру: костюм-помощник, майка-тренер и носок-няня
Тренды
В ожидании первого удара: как США готовятся к атаке со стороны России и Китая
Тренды
Страшнее метана: какие еще промышленные выбросы разрушают озоновый слой
Тренды
Интеллект большого города: как данные и умные алгоритмы улучшают качество жизни в мегаполисах
Тренды
На защите европейцев: как GDPR стал дырой в бюджете российских ИТ-компаний
Мнения
Игорь Балк, Global Innovation Labs: в XXI веке приватности нет и не будет
Тренды
Deneum: как заниматься холодным ядерным синтезом и бороться с сомнениями ученых
Кейсы
Расист, оружие и предвзятый судья — каким станет искусственный интеллект в будущем
Тренды
На совести информаторов: как громкие скандалы вокруг АНБ, Facebook и Tesla изменили мир
Тренды
NativeOS: нативная реклама в видео без репутационных потерь и терроризма от режиссера короткометражек
Кейсы
Тренды
Тихий убийца: как микропластик вызывает болезни и останавливает репродукцию живых организмов
Гонка для JavaScript-разработчиков: как постоянные обновления мешают работе
Тренды
Big data на страже здоровья: как и зачем медицинские организации собирают и хранят данные
Тренды
Николь Миллс, Booking.com — об инновациях, agile-подходе и индустрии впечатлений
Кейсы
Слишком опасный нанопластик: как одноразовые пакеты превращаются в частицы-убийцы
Тренды
Идеи
Человек и квантовая теория: существует ли то, что мы не наблюдаем
Здесь может быть ваша реклама: НАСА планирует заработать на космосе миллионы
Тренды
Опасный криптотрейдинг: как киберпреступники угрожают виртуальным сбережениям и биржам
Тренды
Как через 20 лет будет выглядеть армия будущего
Тренды
5 финансовых инструментов, которые помогут инвесторам даже после падения криптовалюты
Тренды
Александр Лямин, Qrator Labs: наша задача — выработать у людей цифровую гигиену, чтобы они «не ели с помойки»
Кейсы
Эдуард Фош Вильяронга: люди видят в роботе только внешность, забывая, что он следит за ними
Тренды
Доктор Куэй Во-Райнард, HIT Foundation: если страна требует суверенитета данных, мы построим для нее отдельный блокчейн
Кейсы
Роботы против мигрантов: какой вклад в ксенофобию и расизм делают технологии ИИ
Тренды
Идеи
«Хакинтош»: как собрать свой собственный Mac лучше, чем у Apple
Война скриптов — искусственный интеллект против навязчивой рекламы
Тренды
Как заново изобрести супермаркет: осознанность потребления, этика производства и роботы
Тренды
Каждый человек станет сам себе банком: цифровой мир отказывается от посредников между бизнесом и клиентом
Тренды
Архитектор вычислительной инфраструктуры «Платона» Александр Варламов — о будущем ИТ-индустрии в России, стартапах и разработке
Кейсы
Дмитрий Богданов, капитан сборной России по CS:GO — о стиле жизни киберспортсмена, тренировках и блокировках РКН
Тренды
Прайсинг, трекинг, скоринг, биллинг и другие технологии, которые двигают российский бизнес
Тренды
Идеи
Космос — наш дом: что осталось решить ученым, чтобы поселить человека за пределами Земли
«Педиатр 24/7»: как телемед-стартап подарил родителям спокойствие, а врачам — работу
Кейсы
Вас снова обманули: как человечество учит компьютеры определять фейки в интернете
Тренды