ИИ в открытии лекарств, мониторинг гипертонии и гонка за регулирование автономного клинического ИИ

Еженедельный обзор здравоохранения охватывает весь спектр применения искусственного интеллекта в медицине — от препарата, для которого ИИ определил терапевтическую мишень и разработал молекулярную структуру, достигшего первого клинического рубежа, до правительств, которые спешат выработать правила, регулирующие машины, принимающие самостоятельные клинические решения.

США запускают Операцию TrialBlazer для восстановления лидерства в клинических исследованиях

Соединённые Штаты предпринимают масштабную кампанию по возвращению позиций на передовой глобальных клинических исследований. HHS и FDA объявили об Операции TrialBlazer — широкой инициативе, призванной сократить сроки проведения клинических испытаний ранних фаз на шесть–двенадцать месяцев. Срочность трудно переоценить: доля Китая в глобальных стартах клинических испытаний выросла с 1% в 2009 году до 32% в 2025 году, тогда как американская бюрократическая сложность всё сильнее вынуждает исследователей и спонсоров работать за рубежом.

Согласно плану, FDA предлагает ускоренные пути для первых исследований на людях с ускоренным рассмотрением инновационных дизайнов испытаний. NIH расширит применение искусственного интеллекта и данных реального мира для сокращения времени от открытия до включения пациентов. Руководящие принципы для клеточной и генной терапии — давно страдающей от регуляторной неопределённости — также упрощаются, охватывая наиболее быстро растущий сегмент современной медицины.

Инициатива свидетельствует о признании того, что США не могут сохранить биомедицинское доминирование исключительно за счёт научных талантов. Регуляторная скорость теперь является конкурентным параметром, и похоже, что политики начинают относиться к ней именно так.

ИИ-разработанный препарат rentosertib показал первый клинический успех при лёгочном фиброзе

Идиопатический лёгочный фиброз — один из самых жестоких диагнозов в медицине: прогрессирующий фиброз лёгких без надёжного лечения и медианной выживаемостью три–пять лет. Теперь препарат, полностью разработанный искусственным интеллектом, продемонстрировал первый значимый клинический сигнал против этой болезни.

Рентосертиб (rentosertib), разработанный компанией Insilico Medicine с использованием платформы Pharma.AI, показал статистически значимый результат в испытании фазы 2a с участием 71 пациента на 22 площадках на протяжении 12 недель. Пациенты в группе высокой дозы набрали 98,4 мл по показателю форсированной жизненной ёмкости лёгких — ключевому параметру функции лёгких — в сравнении со снижением на 20,3 мл в группе плацебо. Разрыв примерно в 120 мл представляет собой клинически значимое различие при заболевании, при котором ёмкость лёгких обычно только снижается.

Принципиальное значение имеет сам процесс: ИИ идентифицировал как терапевтическую мишень, так и молекулярную структуру препарата, тогда как учёные-люди лишь подтверждали, а не создавали ключевые научные решения. Если рентосертиб продолжит демонстрировать эффективность в более масштабных испытаниях, это станет первым полностью созданным ИИ препаратом, доказавшим эффективность в рандомизированном клиническом исследовании.

Penn Medicine исследует прионные белки и находит 59 антимикробных кандидатов

Устойчивость к антибиотикам — один из определяющих кризисов общественного здравоохранения ближайших десятилетий, а традиционный конвейер по поиску новых антибиотиков стал опасно тонким. Группа исследователей Penn Medicine, возможно, нашла новый резервуар.

Исследователи из лаборатории de la Fuente использовали платформу глубокого обучения APEX 1.1 для сканирования 19 миллионов фрагментов белка, полученных из 2 897 прионных и прионоподобных белков — молекул, известных прежде всего своей ролью в таких заболеваниях, как болезнь Крейтцфельдта–Якоба. Идея была нестандартной: прионные белки обладают физическими свойствами, позволяющими им разрушать мембраны — механизм, способный быть летальным и для бактерий.

В результате сканирования ИИ выявил 1 179 антимикробных пептидных кандидатов. Экспериментальная проверка сузила их до 59, которые показали подлинную активность против бактериальных патогенов, причём 42 из них эффективны при низких концентрациях, когда побочные эффекты более управляемы.

Значимость открытия столь же методологическая, сколь и практическая. Традиционный поиск антибиотиков черпает из узкого круга известных геномных последовательностей. Исследуя прионоподобные белки — класс, которым в основном пренебрегали при разработке лекарств, — учёные продемонстрировали, что ИИ способен открыть ранее игнорировавшиеся области биологии для терапевтических исследований.

Oxford HyperScore выявляет поражение органов при гипертонии до наступления инфаркта

Высокое артериальное давление — ведущий фактор сердечно-сосудистого риска в мире, однако большинство пациентов лечатся реактивно — после того как давление повышается, а не до того, как органы получают повреждения. Исследователи Оксфорда опубликовали в журнале Circulation инструмент, который может изменить этот расчёт.

HyperScore — это система ИИ, обученная на больших наборах данных пациентов для выявления шести отдельных паттернов поражения органов-мишеней, связанного с гипертонией, — затрагивающих сердце, почки, сетчатку, мозг и сосуды — до наступления инсульта или инфаркта. Раннее выявление этих скрытых маркеров повреждений позволит врачам усилить лечение, сменить класс препаратов или направить к специалисту задолго до катастрофического события.

Клиническая привлекательность значительна. Управление артериальным давлением в настоящее время во многом зависит от одного показателя, однако HyperScore свидетельствует о том, что биологические последствия гипертонии гетерогенны и поддаются выявлению задолго до очевидных конечных точек. Для населения с высоким бременем сердечно-сосудистых заболеваний и ограниченным доступом к специализированной помощи уровень ИИ-сортировки, выявляющий группы риска, способен перенаправить клиническое внимание туда, где оно нужнее всего.

Великобритания предлагает систему медицинского лицензирования для автономного клинического ИИ

Национальная комиссия Великобритании по регулированию ИИ в здравоохранении опубликовала то, что может стать первым национальным регуляторным планом для автономного клинического ИИ. Комиссия рекомендует, чтобы передовые агентные системы ИИ, способные принимать самостоятельные клинические решения, лицензировались по аналогии с медицинскими специалистами.

В предложенной системе клинический ИИ должен будет продемонстрировать компетентность в определённом наборе задач, прежде чем получит разрешение на работу в клинических контекстах с последовательно возрастающим риском — аналогично постепенной ответственности, которой подчиняются интерны и врачи-стажёры. Системы будут оцениваться со временем, а разрешённый охват их деятельности будет расширяться по мере накопления данных о безопасной работе.

Это отступление от нынешнего регуляторного мышления в большинстве юрисдикций, где ИИ, как правило, одобряется как устройство или программный продукт на основе исключительно предварительного тестирования. Британское предложение вместо этого рассматривало бы текущие показатели как условие лицензирования — подход, напрямую решающий известную проблему ИИ-систем, которые хорошо работают в испытаниях, но непредсказуемо ведут себя в реальных условиях.

Будут ли рекомендации приняты в качестве закона — покажет время. Однако как политический документ он задаёт параметры дискуссии, которую придётся вести каждой системе здравоохранения.

Пятьдесят миллионов долларов на ИИ-чат-боты для кардиологии вызывают клинические споры

Министерство здравоохранения и социальных служб США объявило о присуждении исследовательских грантов на сумму свыше 50 миллионов долларов на разговорное программное обеспечение ИИ, предназначенное для сортировки сердечно-сосудистых симптомов. Инициатива направлена на реальную проблему: сельские районы и малообеспеченные сообщества испытывают острую нехватку кардиологов и врачей общей практики, оставляя пациентов ждать, откладывать или самостоятельно ставить диагноз при появлении симптомов.

Аргумент в пользу ИИ-сортировки прост. Круглосуточно доступная недорогостоящая система, способная собирать данные о симптомах, распределять пациентов по степени риска и направлять их к надлежащей медицинской помощи, способна существенно сократить промежуток времени от появления симптомов до клинической оценки — промежуток, который нередко определяет исход кардиологических экстренных ситуаций.

Критики внутри медицинского сообщества поднимают столь же очевидные опасения. Кардиологические симптомы нередко атипичны, а нетипичные проявления — особенно характерные для женщин и пациентов с сахарным диабетом — ставили в тупик опытных клиницистов на протяжении десятилетий. Способна ли языковая модель надёжно выявить инфаркт миокарда, проявляющийся как усталость и боль в челюсти, или уместно деэскалировать пациента с тревожным расстройством, имитирующим стенокардию, — вопрос, на который имеющиеся данные пока не дали ответа.

Пятьдесят миллионов долларов предназначены для исследований, а не для немедленного внедрения, что сохраняет возможность тщательной оценки до того, как эти инструменты дойдут до пациентов в масштабе. То, как эта оценка будет построена, будет иметь колоссальное значение.

Настоящий материал носит журналистский характер и не является медицинской консультацией. Перед любым изменением лечения проконсультируйтесь с квалифицированным медицинским специалистом.