года компания в сотрудничестве с исследователями из Университета Торонто с помощью AI идентицировала несколько потенциальных лекарств за 21 день, одно из которых затем продемонстрировало многообещающие результаты в эксперименте на мышах. Весь сложнейший процесс в целом занял 46 дней, а это намного-намного быстрее, чем удается традиционными методами39,40.

Мировая биологическая и медицинская наука бурно развивается, вступая в синергию с новыми технологиями. Это и машинное обучение, и нейросетевые алгоритмы, и анализ больших данных, и развитие генной инженерии молекул. Все такие технологии сейчас все активнее внедряются и у нас, в России. Создаются нейросети, способные определять наличие опухоли на снимках КТ, например, «Botkin AI». Ряд стартапов резидентов Сколково развивают цифровые системы для улучшения диагностики и по снимкам тканей, что позволяет точнее и быстрее ставить гистологический диагноз. А продукты растущего направления создания систем помощи в принятии врачебных решений вскоре будут помогать рядовым врачам в выборе наилучшей тактики терапии.

Такие программы принимают решения на основе анализа огромных массивов данных и совокупности индивидуальных характеристик конкретного пациента. В условиях, когда стремительно растут как знания о природе заболеваний, так и число доступных инновационных препаратов для терапии, такие программы очень сильно помогут врачам выбрать то самое лечение, которое идеально подойдет именно сидящему прямо перед ним больному41–45.

Едва успели начать свое развитие системы помощи в принятии врачебных решений, как в 2023 году вышли данные, что нейронная сеть обработки текстов на естественном языке, уже научилась самостоятельно искать во всех открытых источниках по всему интернету данные о влиянии различных пациентских характеристик на прогнозы выживаемости у онкологических пациентов. Анализировать их и делать довольно точные осмысленные выводы.

В опубликованном прогностическом исследовании у 47 625 пациентов с раком была предсказана 6-месячная, 3х-летняя и 5-летняя общая выживаемость с использованием нейронных языковых моделей с впечатляющей эффективностью. Авторы исследования предполагают, что в дальнейшем получится прогнозировать выживаемость пациентов с любым видом рака, используя общую историю болезни пациента, загруженную в нейросеть. Без дополнительных данных и даже без обучения отдельных нейросетевых моделей для конкретных типов рака46.

Чтобы коротко пояснить — обработка естественного языка (NLP от английского natural language processing) — это технология машинного обучения, которая дает компьютерам возможность интерпретировать, манипулировать словами и понимать человеческий язык. В целом, это общее направление искусственного интеллекта и математической лингвистики. Глобально эта тема охватывает проблемы компьютерного анализа и синтеза текстов на абсолютно любых естественных языках. Применительно же к искусственному интеллекту анализ — это понимание языка, а синтез, соответственно — генерация грамотного осмысленного текста.

Как пример синтеза — один из наиболее нашумевших нейросетевых алгоритмов, позволяющих получить готовые, в том числе текстовые, ответы практически на любой вопрос (качественно сгенерированные из громадного массива данных в интернете) это GPT-3 (уже вышли его усовершенствованные версии и следующая генерация GPT-4 — технология развивается с колоссальной скоростью).

Возможно, вы о нем слышали, а если и нет — обязательно посмотрите что-нибудь об этом интересном инструменте! Он может написать вам статью по любой теме и чем точнее окажется запрос — тем качественнее результат. Он, кстати, доступен к свободному доступу, по крайней мере на момент написания этой книги47.

У нейросетевых алгоритмов, как GPT-3 и более поздние версии — огромное будущее, но пока даже эксперты в области цифровых технологий не знают, станут ли они просто новыми продвинутыми помощниками в нашей ежедневной работе, или же поменяют нашу жизнь намного круче и радикальнее, чем мы даже можем себе сейчас вообразить. Вероятнее всего, что уже в скором времени новые алгоритмы смогут как улучшить качество диагностики, так и помогать врачу в выборе оптимальной терапии для пациентов, основываясь на индивидуальной картине и подсказывая, какой вид лечения из широкого арсенала лекарственной терапии, позволит получить наилучшие результаты.

Абсолютно очевидно одно — мир и подходы меняются невероятно стремительно!

Но, несмотря на всю колоссальную сложность и динамичность современных разработок и их комбинаций, у российской фармы и медицины как в области онкологии, так и в целом накоплен значительный опыт.

В ногу с прогрессом, российскими специалистами берутся в работу самые инновационные разработки, головокружительно сложные технологии и, конечно, есть огромный потенциал и блестящее будущее.

И история этого будущего пишется прямо сейчас!

Интервью с вице-президентом компании BIOCAD

В ходе написания этой книги мне показалось важным и интересным встретиться, чтобы обсудить тему с кем-нибудь из топ-менеджеров ведущих отечественных фармацевтических компаний. Оценить их собственный взгляд на то, куда двигаются компании, какие есть перспективы и проблемы рынка, а также как они приняли решение перейти работать в эту сложную и динамичную среду.

Уделить немного времени любезно согласился Эдуард Касьян, вице-президент компании BIOCAD, одного из лидеров фармацевтического рынка России. Ниже я представляю вниманию читателей основные вехи нашей беседы.

Эдуард, расскажите, пожалуйста, почему Вы решили работать в фармацевтике? Как начался Ваш путь?

До перехода на работу в мою первую фармацевтическую компанию (это была компания Aventis), я уже работал врачом на протяжении семи лет. И, надо сказать, профессия врача мне очень нравилась.

Наверное, как и в большинстве случаев в тот непростой период, основной мотив ухода в фарму был финансовый. Переход был сложным с моральной точки зрения. Было очень жаль шести лет института, двух лет ординатуры и семи лет врачебной практики.

Но, сейчас я жалею разве что о том, что не принял этого решения раньше.

В первую очередь потому, что, как я считаю, в области лекарственной терапии фармацевтические компании сейчас двигают вперёд всю науку, так что и в лечении пациентов с различными патологиями их вклад ничуть не меньше, чем у врачей.

Также, для меня лично, работа в индустрии помогла открыть помимо медицинских вопросов и навыков ещё и совершенно новые области знания — мастерство коммуникации, психологии, управления кадрами и многое другое.

Можете ли Вы рассказать, сколько сейчас производств у BIOCAD, в каких странах открыты представительства компании?

Сейчас у компании имеется 7 производственных комплексов на территории России, ряд контрактных производств в РСНГ и дальнем зарубежье. Но мы не останавливаемся, и эта география постоянно расширяется.

Какие терапевтические области сейчас у BIOCAD в портфеле продуктов, а какие в активной разработке?

Основные направления, с которыми сейчас ассоциируется компания Биокад — это онкология и аутоиммунные заболевания. Но прямо сейчас мы активно идем в новые для нас направления.

В 2022 году были зарегистрированы два новых оригинальных препарата для лечения рассеянного склероза. Уже завершены исследования и до конца текущего года мы ожидаем получения регистрации first-in-class (первого в своем