Как Демис Хассабис представляет ИИ как решение самой большой проблемы в открытии лекарств

Демис Хассабис, лауреат Нобелевской премии нейроучёный и основатель DeepMind от Google, давно понимает, что человечество сталкивается с одним из самых сложных научных головоломок: навигацией по практически бесконечному пространству возможных молекул лекарственных средств. В недавних обсуждениях своего последнего проекта, Isomorphic Labs, Хассабис изложил видение, которое выходит далеко за рамки традиционных фармацевтических исследований — систематический, масштабируемый подход к открытию лекарств, способный изменить наш способ решения новых проблем со здоровьем.

Удивительный масштаб молекулярных возможностей

Прежде чем углубляться в подход Хассабиса, полезно понять, насколько огромна эта проблема. Количество потенциальных химических соединений, которые могут существовать на Земле, превосходит даже самые космические сравнения. Учёные оценивают, что существует примерно 10^60 возможных малых, похожих на лекарства молекул — цифра, которая превышает оценочное число звезд в наблюдаемой Вселенной (от 10^22 до 10^24) по нескольким порядкам величины.

Эта статистическая реальность подчеркивает, почему открытие лекарств исторически было больше искусством, чем наукой, движимым случайностью, а не систематической методологией. Пенициллин появился благодаря случайному наблюдению в лаборатории. Большинство прорывных медикаментов — это победы, достигнутые при невероятных усилиях, каждая успешная молекула найдена после поиска в невероятно обширном химическом пространстве.

Isomorphic Labs: от видения к масштабируемому ИИ-ускоренному открытию лекарств

Осознавая эту проблему, Демис Хассабис основал в 2021 году Isomorphic Labs с дерзкой миссией: использовать искусственный интеллект для навигации по этой молекулярной сложности и кардинально изменить способ открытия новых терапий. В отличие от традиционной разработки лекарств, которая предполагает скрининг тысяч соединений по одному, подход Хассабиса использует машинное обучение для выявления перспективных кандидатов с беспрецедентной скоростью и масштабом.

Стратегическое преимущество очевидно. Обучая системы ИИ на огромных наборах данных о молекулярных структурах и их биологических свойствах, исследователи могут предсказать, какие соединения наиболее вероятно взаимодействуют эффективно с мишенями заболеваний — сводя то, что могло бы занять годы лабораторных работ, к вычислительным часам. Isomorphic Labs позиционирует себя не просто как очередной биотехнологический стартап, а как платформа, стремящаяся систематизировать весь процесс открытия лекарств с помощью технологий.

Переосмысление “решения болезни”: повторяемый, масштабируемый процесс

Когда его спросили о часто цитируемом амбиции “решить все болезни”, формулировка требует разъяснения. Как он объяснил в недавних интервью, он не претендует на возможность полностью искоренить болезни — это нереалистичное обещание, которое он явно отвергает. Скорее, его видение сосредоточено на создании устойчивой, повторяемой системы, способной реагировать на меняющие угрозы для здоровья.

“Решение болезни” в рамках Хассабиса означает создание инфраструктуры — как технологической, так и организационной — которая обеспечивает непрерывное открытие и совершенствование лекарств. По мере появления или эволюции новых угроз для здоровья этот масштабируемый процесс может адаптироваться и систематически производить новые терапевтические решения. Это сдвиг от традиционной модели поиска одного прорывного лекарства к созданию вечного двигателя медицинских инноваций. Основная задача — доставлять трансформирующие лекарства нуждающимся пациентам, а не обещать универсальные исцеления.

Путь вперёд: почему доказательства важны в ИИ-ускоренной медицине

На данный момент Isomorphic Labs не имеет ни одного препарата в клинических испытаниях, и компания сознательно избегает спешки с сроками. Однако окончательная мера успеха Демиса Хассабиса и его команды однозначна: переводить открытия, основанные на ИИ, в реальные лекарства, демонстрирующие терапевтическую эффективность.

Как подчеркнул Кришна Йешвант, управляющий партнер Google Ventures и ранний инвестор в Isomorphic, «Чтобы по-настоящему продемонстрировать ценность этого подхода, нужно предоставить реальные доказательства. Нужно открыть свои собственные лекарства, довести их до пациентов и показать, что они работают». Этот этап — ключевой порог между перспективной технологией и трансформирующим воздействием на индустрию.

Более широкий сектор ИИ-ускоренного открытия лекарств стоит на переломном этапе. Если методы Хассабиса докажут свою эффективность в создании новых терапий для таких заболеваний, как рак, аутоиммунные болезни и редкие генетические расстройства, последствия выйдут далеко за рамки отдельных препаратов. Успех может подтвердить совершенно новую парадигму фармацевтических инноваций — такую, где машинный интеллект ускоряет способность человечества реагировать на болезни с точностью, скоростью и масштабом, ранее недоступными.