снизит стоимость лекарств и вакцин, поможет создать новые, гораздо более эффективные препараты. Это позволит нам жить дольше, навсегда победив многие страшные и сегодня еще смертельные болезни.

ИИ способен существенно снизить скорость и стоимость разработки новых лекарств и вакцин. Так, для определения структуры сворачивания белка (этап 2) британская компания DeepMind в 2020 году разработала ИИ-программу AlphaFold 2 — и это величайшее на сегодня достижение ИИ в сфере науки.

Белки — это строительные блоки жизни, но до последнего времени один их аспект оставался для нас тайной. Речь идет о пространственной структуре белков, которая обеспечивает выполнение жизненно важных для нас задач. Это вопрос огромного научно-медицинского значения, подходящий, судя по всему, для глубокого обучения.

ИИ-программа AlphaFold компании DeepMind, обученная на огромной базе данных по ранее выявленным трехмерным структурам белка, продемонстрировала возможность их быстрого моделирования так же точно, как и при традиционных методиках (таких, как упомянутая выше криоэлектронная микроскопия). Но эти методики очень дороги, а на расшифровку одного белка могут уйти годы.

Все традиционные методы позволили ученым расшифровать всего лишь менее 0,1 процента всех белков — AlphaFold обещает нам истинный прорыв в этом направлении. Не зря же научное биологическое сообщество провозгласило эту программу героем, решившим «сложнейшую за последние пятьдесят лет задачу биологии».

Расшифрованная трехмерная структура белка позволяет найти эффективное лечение. Один из относительно быстрых способов сделать это — перепрофилирование: взять все доказанно безопасные лекарства и «примерить» их к лечению других заболеваний, посмотреть, не вписываются ли какие-нибудь из них в трехмерную структуру нового патогена.

Перепрофилирование лекарственных препаратов — быстрое решение, способное задавить распространение пандемии, что называется, в зародыше. То, что препараты уже используются, означает: они прошли тесты на побочные эффекты, соответственно, их можно применять без масштабных клинических испытаний (а для новых лекарств они обязательны, и на них уходит много времени).

В рассказе «Бесконтактная любовь», когда, по сюжету, Гарсия будто бы заразился новым агрессивным штаммом вируса, в клинике немедленно запустили ИИ-автоматизированный процесс для поиска препарата, который можно было бы перепрофилировать — во всяком случае, так должно было бы произойти, будь Гарсия действительно болен.

Но ученые могут привлечь ИИ и к получению совершенно новых соединений. ИИ можно использовать для выбора цели-мишени для прикрепления лечебной молекулы (этап 3). ИИ-модели могут сузить поиск препарата, так как выявят закономерности и автоматически предложат наиболее перспективных кандидатов (этап 4).

В 2021 году Insilico Medicine, биотехнологическая компания из Гонконга[52], анонсировала первый найденный искусственным интеллектом препарат для лечения идиопатического фиброза легких — тяжелого хронического заболевания. Сначала ИИ сам нашел цель на трехмерной структуре (этап 3), а затем предложил перспективных кандидатов и выбрал из них лучшую биомолекулу (этап 4), тем самым сэкономив Insilico Medicine 90 процентов затрат на два этих этапа разработки нового лекарства.

Для оптимизации шагов 3 и 4 ИИ может использовать многие типы знаний. Например, обработка естественного языка (ОЕЯ) способна обеспечить перебор всего массива вышедших академических статей, выданных патентов и опубликованных данных. Извлеченные из них новые идеи помогут ИИ предложить цели или ранжировать возможные новые молекулы по уровню их перспективности.

На основе результатов проведенных клинических испытаний ИИ может предсказывать вероятность каждого перспективного кандидата и соответственно их ранжировать. Такие эксперименты называют in silico, поскольку почти все процессоры для компьютеров делают на основе кремния (silicium), а реальный эффект лекарств и клинических испытаний имитирует специальная компьютерная программа. Эксперименты in silico выявляют наиболее надежных кандидатов, и тогда уже в дело вступают ученые-люди, работающие со списками, составленными ИИ.

Помимо относительно нового метода in silico широко используется давний и проверенный метод in vitro («в пробирке»): эксперименты в лабораторных условиях, в ходе которых предлагаемые новые препараты тестируют на человеческих клетках почти буквально в пробирке — в чашках Петри. Такие опыты также зачастую позволяют существенно ускорить разработку новых лекарств.

Кстати, сегодня такие эксперименты часто проводят роботы, а не люди-лаборанты, и это позволяет намного быстрее собрать гораздо больше данных. Ученые могут запрограммировать роботов на повторение серии экспериментов, и они станут проводиться в автономном режиме круглые сутки — люди роботам для этого не нужны. В будущем это откроет огромные возможности для ускорения процесса разработки новых лекарственных препаратов.

ТОЧНАЯ МЕДИЦИНА И ИИ-ДИАГНОСТИКА: ЖИТЬ ЗДОРОВЕЕ И ДОЛЬШЕ

Разработкой новых лекарств и вакцин дело, конечно, не ограничится. В относительно скором будущем ИИ изменит здравоохранение и во многих других областях и аспектах. «Точной медициной называют индивидуальный, персонифицированный подход к лечению пациента — в отличие от использования универсальных лекарств-блокбастеров[53].

По мере расширения доступности в цифровом виде информации о каждом пациенте, включая историю болезни, семейный анамнез и секвенирование ДНК, точная медицина будет становиться, простите за каламбур, все более точной. ИИ для такой индивидуализированной оптимизации подходит просто идеально.

Смею предположить, что в ближайшие двадцать лет диагностический ИИ превзойдет всех, кроме разве что наилучших врачей-диагностов. Тенденция будет заметна прежде всего в радиологии, где алгоритмы компьютерного зрения для определенных типов МРТ и компьютерной томографии (КТ) уже сегодня ставят диагноз точнее лучшего врача-радиолога. В рассказе «Бесконтактная любовь» мы видим, что к 2041 году ИИ практически полностью возьмет на себя работу врачей этой специальности.

А еще мы наверняка увидим успехи ИИ в сфере патолого-диагностической офтальмологии. Диагностический ИИ для врачей общей практики появится позже, он будет «осваивать» болезнь за болезнью, пока постепенно не охватит все сферы диагностики. На кону стоят человеческие жизни, поэтому сначала ИИ будет лишь инструментом в распоряжении врачей либо станет применяться в ситуациях, когда врач-человек недоступен.

Но со временем, когда его обучат на большем количестве данных, ИИ станет настолько хорош, что большинство врачей начнут просто «утверждать» поставленные им диагнозы, а сами превратятся в неких медицинских коммуникаторов — будут ухаживать за пациентами с состраданием, недоступным даже самому развитому искусственному интеллекту.

Постепенно автоматизируются даже сложные хирургические операции, требующие многоуровневых решений и высокой скорости движений. Число операций с использованием роботов увеличилось с 1,8 процента (от всех проведенных операций) в 2012 году до 15,1 процента в 2018-м. В то же время все доступнее становятся полуавтономные хирургические операции и манипуляции, которые проводят роботы, но под наблюдением хирурга-человека: колоноскопия, наложение швов, анастомоз кишечника, установка зубных имплантатов и многое другое.

Экстраполируя эту тенденцию на будущее, мы можем уверенно ожидать, что через двадцать лет робототехника станет участвовать во всех хирургических операциях, а по большинству медицинских случаев будут проводиться полностью автономные роботизированные операции.

Поистине великие возможности откроются с появлением медицинских наноботов, многократно превосходящих возможности хирургов-людей. Эти миниатюрные (от 1 до 10 нанометров[54]) роботы-хирурги смогут восстанавливать поврежденные клетки, бороться с раком, исправлять генетические изъяны и заменять молекулы