Тази година DeepMind планира клинични изпитания на лекарства, разработени от AI

Isomorphic Labs работи за съкращаване на процеса на откриване на лекарства от десетилетие или повече до „седмици или месеци“, каза Хасабис

08:00 | 22 януари 2025

Автор: Мариса Нюман

Снимка: Bloomberg LP

Според главния изпълнителен директор на DeepMind, който е носител на Нобелова награда, отделилата се от Google DeepMind компания Isomorphic Labs очаква клиничните изследвания на лекарства, разработени с помощта на изкуствен интелект, да започнат още тази година.

„Надяваме се, че до края на годината ще имаме клинични изпитания на някои лекарства, разработени от изкуствен интелект“, заяви в рамките на панел на Световния икономически форум в Давос Демис Хасабис, който ръководи и двете дъщерни дружества на Alphabet Inc. „Такъв е планът.“

Isomorphic Labs работи за съкращаване на процеса на откриване на лекарства от десетилетие или повече до „седмици или месеци“, каза Хасабис. Той и друг учен от DeepMind, Джон Джъмпър, си поделят Нобеловата награда за химия за 2024 г. с американски професор за революционните си изследвания в областта на прогнозирането на протеинови структури.

Способността на изкуствения интелект да обработва огромни количества данни може потенциално да помогне за ускоряване на разработването на лекарства, но повечето големи фармацевтични компании са възприели премерен подход към използването на зараждащата се технология, според доклад от декември, ръководен от анализатора на Bloomberg Intelligence Андрю Галер. Първоначалните данни за клиничната документация са разнопосочни, се посочва в доклада.

Въпреки това технологичните компании и фармацевтичните гиганти все по-често си партнират. Миналата година Isomorphic Labs обяви споразумения за стратегическо сътрудничество в областта на научните изследвания с Eli Lilly & Co. и Novartis AG.

Alphabet създаде дъщерното дружество през 2021 г., за да комерсиализира изкуствения интелект на DeepMind за откриване на лекарства. DeepMind пусна за първи път AlphaFold, своя инструмент за прогнозиране на протеинови модели, през 2018 г. Сега, в третата си итерация, AlphaFold може да моделира редица молекулярни структури, включително ДНК и РНК, и да предвижда как те взаимодействат помежду си.