Фармкомпании используют AI, но не верят, что он сам изобретёт лекарства

AI не обязательно излечивать болезни, чтобы сдвинуть дело с мёртвой точки.

Ускорение бюрократической работы уже даст измеримую пользу в любой крупной организации, такой как фармкомпания.

И это ещё до какой-либо научной работы, которую они готовятся помочь делать.

pton_xd написал, а затем удалил:

> Есть целая проблема биологии, но у LLM есть одно преимущество перед людьми: они просто делают то, что им говорят, и не подвержены оптике, политике, корыстным мотивам и т.п. Может быть, одна эта сила позволит им вытащить на поверхность решения, которые иначе были бы где-то похоронены по пути.

О, безусловно. В биологии есть масса решений и низко висящих плодов для таких проблем, как, скажем, долголетие. Мы уже несколько десятков раз значительно продлевали жизнь мышам. Но чтобы перенести это на людей, нужна генная инженерия зародышевой линии человека, и можете быть уверены, что это «решение» находится под довольно тяжёлым табу.

Что касается «излечения рака», подозреваю, что Anthropic или OpenAI используют свой высокий статус/репутацию, чтобы отмыть существующие решения (зародышевая линия, p53, усиленные пути репарации повреждений ДНК, большее число копий опухолевых супрессоров относительно онкогенов, более надёжные сети опухолевых супрессоров, больше собственного противоракового апоптоза, подавление CD47 и т.д.), которые общество отказалось принимать. Возможно, у них хватит репутации, чтобы заставить людей взглянуть на эти идеи. Это не вылечит людей с раком 5-й стадии турбо, он же ходячий мертвец, но, надеюсь, мы не будем _настолько_ сдвигать для них планку. https://news.ycombinator.com/item?id=49329717

Я не вижу, откуда AI сейчас возьмёт данные, необходимые для надёжной разработки новых лекарств. Или, конкретно, для разработки лекарств с более высокой долей успеха, чем то, что мы делаем сейчас.

AI должен был бы уметь предсказывать все эффекты, которые конкретная молекула оказывает на человека. То есть часть этого мы можем делать уже сегодня — для тех конкретных взаимодействий, которые мы уже понимаем. Но это не будет принципиально иным и очень вряд ли окажется эффективнее нынешней разработки лекарств.

Есть так много вещей, которые цифровой интеллект мог бы сделать для продвижения исследований, и в какой-то момент, возможно, позволит нам проводить эксперименты в облаке при достаточно близких симуляциях биологии и т.п. Но даже до этого его можно использовать, чтобы лучше и быстрее диагностировать людей, анализировать литературу и данные из огромных источников и составлять лечение с «наивысшим шансом излечить человека» — прямо как делает основатель Gitlab. AI не обязательно найти лекарство от болезней завтра, чтобы спасти больше жизней.

Среднее клиническое испытание лекарства длится 6–7 лет. Чтобы делать лучшие лекарства, нам нужны размеченные результаты вида «это сработало в испытании» и (что важнее) «это не сработало в испытании» (что сегодня почти всегда исключается из данных CRO и фармкомпаний). И я использую «чтобы делать лучшие лекарства» здесь очень вольно. Я не говорю «чтобы обучить модель, которая будет переходить от болезни и человека к химии, которая сработает». Я говорю даже о том, чтобы иметь статистических помощников, которые могут помочь определить, стоит ли отменять лекарство рано (а это огромная помощь), или скорректировать его токсическую дозу, или разделить когорту испытания иным образом.

Так что да, AI не «вылечит 90% болезней за 7 лет» (цитата из статьи), но и полностью отмахиваться от попыток немного смешно. То, как мы разрабатываем лекарства сегодня, — лучшее, что у нас есть, но это безумие. Наши нынешние методы по сути сводятся к (очень навороченному/статистически строгому) методу проб и ошибок. Среднее лекарство стоит 1–2 млрд долларов, чтобы дойти до рынка, и многие-многие годы. Мы должны хотя бы попытаться сделать лучше. Это та область, где, кажется, мы должны чувствовать себя обязанными действовать из сострадания.

Я никогда по-настоящему не понимал угол «AI может излечить болезни». Инструменты AI/ML отлично справляются с управлением сложностью, но когда дело доходит до лечения/излечения, со сложностью всё равно приходится иметь дело. Если только вы не верите, что перепрофилирование лекарств — это универсальный розеттский камень для излечения болезней, и всё сводится к тому, чтобы перепробовать все эти лекарства, которые у нас есть, хотя бы прошедшие испытание на безопасность? Однако если все эти болезни/персонализированная медицина требуют новых испытаний чего-либо, как это вообще может масштабироваться (вверх, а также вниз до болезней с n<10)?

Я не вижу, как AI даст нам лучшие лекарства быстрее, пока мы не откроем, как точно симулировать органы и как молекулы взаимодействуют с ними. Такая технология, мне кажется, ещё далеко.