הבינה המלאכותית מעצבת את החיסון, מגלה את התרופה ומנהלת את החשבון: בינה מלאכותית בבריאות השבוע

בינה מלאכותית כבר אינה רק עוזרת לרפואה — היא יוצרת מולקולות, מעצבת ניסויים ומממנת תשתיות. השבוע הגיע ניסוי היסטורי ראשון בבני אדם של חיסון בעיצוב בינה מלאכותית, השקה פורצת דרך של שלב III עבור תרופה שנתגלתה לחלוטין על ידי בינה מלאכותית, והשקעה של 110 מיליון דולר בניהול סיכוני Medicare מבוסס בינה מלאכותית.

החיסון הראשון בעולם בעיצוב בינה מלאכותית השלים ניסוי ראשוני בבני אדם עם הגנה רחבה על נגיפי קורונה

חוקרי אוניברסיטת קיימברידג' חצו סף קריטי: החיסון הראשון שתוכנן כולו על ידי בינה מלאכותית נבדק בבני אדם — והתוצאות מעודדות. חיסון ה-DNA המהונדס על ידי הבינה המלאכותית תוכנן לעורר חסינות רחבה לא רק כנגד גרסאות COVID-19, אלא כנגד משפחת הסארבקווירוסים כולה, כולל פתוגן ה-SARS המקורי.

בשלב I של הניסוי, החיסון נמצא בטוח ונסבל היטב. המשתתפים פיתחו תגובות חיסוניות המשתרעות על פני זני קורונה מרובים — רוחב שעיצוב חיסונים קונבנציונלי התקשה להשיג. המשמעות אינה טמונה רק בתוצאה אלא גם בשיטה: מערכת הבינה המלאכותית מיפתה חישובית את נוף חלבוני הנגיף, זיהתה מטרות אימונוגניות שמורות שמדענים אנושיים היו עשויים לדחות לסדר עדיפויות נמוך יותר, ויצרה מועמד ללא תהליך המעבדה האיטרטיבי הממושך הנדרש בפיתוח מסורתי.

אם הגישה תצלח גם בניסויים נוספים, היא עשויה לקצר את לוחות הזמנים להגיב לגרסאות קורונה מתפתחות — ואולי להיות מותאמת גם למשפחות נגיפים אחרות.

רנטוסרטיב של Insilico Medicine נכנס לשלב III — פעם ראשונה לתרופות שהתגלו לחלוטין על ידי בינה מלאכותית

Insilico Medicine השיקה ניסוי קליני שלב III עבור רנטוסרטיב, מה שהופך אותו לתרופה הראשונה שהתגלתה לחלוטין על ידי פלטפורמת בינה מלאכותית שמגיעה לשלב הסופי של הבדיקה בבני אדם. התרופה מכוונת לפיברוזיס ריאתי אידיופתי (IPF), מחלת ריאות מתקדמת ולעתים קטלנית עם אפשרויות טיפול מוגבלות.

רנטוסרטיב הוא מעכב TNIK — TNIK הוא קינאז המעורב באיתות פיברוטי — שזוהה ואופטימיזה באמצעות פלטפורמת Pharma.AI של Insilico ללא כל היפותזה שהופנתה על ידי אדם כנקודת מוצא. ניסוי שלב III יגייס 320 חולי IPF בסין לאורך 52 שבועות, ויימדד יעילות ובטיחות אל מול התקנים הקיימים.

אבן הדרך חשובה מעבר ל-IPF. היא מאמתת את שרשרת הגילוי התרופתי מקצה לקצה של הבינה המלאכותית כיכולה לייצר מועמדים מוכנים לשלב III, ועונה על ספקנות שהייתה קיימת זמן רב לגבי האם מולקולות שנוצרו על ידי בינה מלאכותית יכולות לעמוד במבחן המלא של הניסויים הקליניים. Insilico תיארה את רנטוסרטיב כפוטנציאל ראשון בקטגוריה — כלומר, הוא יהיה התרופה המאושרת הראשונה הפועלת על מטרה ספציפית זו.

EmulatRx של Weill Cornell משתמש בנתוני מטופלים מהעולם האמיתי להפיכת ניסויים קליניים למהירים וזולים יותר

אחת מחוסר היעילות הגדולים ברפואה הוא הניסוי הקליני עצמו: איטי לתכנון, יקר להפעלה, ונוטה לכישלון בחלקו מכיוון שניסויים נבנים על נתונים מוגבלים לפני הניסוי. מערכת EmulatRx של Weill Cornell Medicine, שפורסמה ב-Nature Communications, נוקטת גישה שונה.

EmulatRx מיישמת הנמקת בינה מלאכותית שיתופית על נתוני רשומות בריאות אלקטרוניות לא מזוהות של מטופלים אמיתיים, כדי לדמות ולבחון לחץ על עיצובי ניסויים לפני שמשתתף אחד מגויס. המערכת יכולה לדגמן מצבים הנעים מאי-ספיקת לב ועד מחלת אלצהיימר, ועוזרת לחוקרים לצפות מראש את צווארי הבקבוק בגיוס, אפקטים בתת-קבוצות, ורגישויות נקודת סיום לפני הכנת פרוטוקול ניסוי מלא.

ההבטחה היא מהירות וצמצום עלויות כאחד: על ידי איתור פגמי עיצוב חישובית, צוותים מוציאים פחות זמן וכסף על ניסויים שנכשלים מסיבות שניתן למנוע. ככל שגופי רגולציה מקבלים יותר ויותר ראיות מהעולם האמיתי בבחינות תרופות, כלים כמו EmulatRx עשויים להפוך לתשתית סטנדרטית בתהליך תכנון הניסויים.

Evogene ואוניברסיטת תל אביב מתאחדות בכימיה גנרטיבית של בינה מלאכותית עם ביולוגיה ניסיונית

חברת הביוטכנולוגיה הישראלית Evogene הכריזה על שותפות מחקר עם מרכז בלבטניק לגילוי תרופות של אוניברסיטת תל אביב, המשלבת את מנוע הכימיה הגנרטיבית ChemPass AI של Evogene עם יכולות הביולוגיה הניסיונית של המרכז.

ChemPass מייצרת מועמדים חדשים של מולקולות קטנות חישובית, מכוונת למנגנוני מחלה שהיה קשה לטפל בהם בכימיה קונבנציונלית. שיתוף הפעולה מתוכנן לגשר על הפער בין חיזוי חישובי לאימות מעבדה — אתגר מתמשך בגילוי תרופות מבוסס בינה מלאכותית, שבו מולקולות הנראות מבטיחות in silico לעתים קרובות נכשלות כאשר הן מסונתזות ונבדקות.

השותפות תתמקד במטרות מחלה שלא נחקרו מספיק: תחומים שבהם דינמיקת שוק או מורכבות ביולוגית הגבילו את ההשקעה הפרמצבטית המסורתית. על ידי שיוך בינה מלאכותית גנרטיבית עם מדע ניסיוני מעשי מההתחלה, Evogene ו-TAU שואפים לחשוף מועמדים שהם לא רק חדשניים מבחינה מבנית אלא גם מהימנים ניסיונית בשלב מוקדם.

Pearl Health גייסה 110 מיליון דולר להרחבת בינה מלאכותית המנהלת 3.6 מיליארד דולר בהוצאות Medicare

Pearl Health גייסה 110 מיליון דולר בסבב מימון בהובלת Andreessen Horowitz להרחבת פלטפורמת הבינה המלאכותית שלה לניהול סיכוני Medicare. החברה מפקחת כיום על 3.6 מיליארד דולר בהוצאות Medicare שנתיות, ועובדת עם ספקי שירותי בריאות ראשוניים לניהול אוכלוסיות מטופלים במסגרות טיפול מבוסס ערך.

הפלטפורמה משתמשת בבינה מלאכותית לזיהוי אילו מטופלים נמצאים בסיכון מוגבר להתערבויות יקרות — אשפוזים, ביקורי חירום, החמרה של מחלות — ומציגה את התובנות הללו לצוותי טיפול מוקדם מספיק כדי לפעול. מודל העסקי מתאים תמריצים כלכליים עם תוצאות בריאות: כשהבינה המלאכותית של Pearl עוזרת לספקים לשמור על בריאות המטופלים, שני הצדדים חולקים בחיסכון הנוצר.

Pearl צופה חיסכון בריאותי גולמי של 500 מיליון דולר עד סוף 2026. הגיוס יממן הרחבה נוספת של רשת הספקים שלה ופיתוח מתמשך של מודלי החיזוי שלה. הסבב מאותת כי משקיעים רואים בניהול סיכוני Medicare מבוסס בינה מלאכותית לא כהימור בנישה אלא כהזדמנות בקנה מידה של תשתיות.

מערכת האולטרסאונד Philips Alturion זוכה לאישור FDA ו-CE לדמיות מופעלות בינה מלאכותית

Philips קיבלה אישור FDA 510(k) וסימון CE עבור מערכת האולטרסאונד Alturion שלה, המשלבת את חבילת אוטומציית זרימת העבודה Elevate Plus AI. אישורי הרגולציה הכפולים פותחים את הפריסה בסביבות קליניות בארצות הברית ובאירופה.

Elevate Plus AI מטפל במשימות הדורשות כיום מאמץ ידני משמעותי: אוטומציה של מדידות, הנחיית מיצוב הבדיקה, ושיפור עקביות רכישת תמונות בין מפעילים. בסביבות קליניות בנפח גבוה — מחלקות רדיולוגיה, סביבות חירום — אוטומציות אלה מקצרות את זמן הבדיקה לכל אחת ומגבילות את השונות ברמת הכישורים שעלולה לייצר תוצאות לא עקביות בין סונוגרפים שונים.

אישור Alturion משקף דפוס רחב יותר בבינה מלאכותית של מכשירים רפואיים: הרגולטורים מרגישים יותר ויותר בנוח עם בינה מלאכותית ממוקדת היטב המגבירה ולא מחליפה את שיקול הדעת הקליני. Philips מכוונת לדמיות בטן כיישום ראשוני, שבו פרוטוקולי מדידה סטנדרטיים הופכים את האוטומציה לניתנת לביצוע במיוחד.