Авторы: Натали Гровер и Мартин Коултер
ЛОНДОН, 22 сентября (Рейтер) - Крупнейшие производители лекарств используют искусственный интеллект для быстрого поиска пациентов для клинических испытаний или для сокращения числа людей, необходимых для тестирования лекарств, что ускоряет разработку лекарств и потенциально экономит миллионы долларов.
Исследования на людях являются самой дорогостоящей и трудоемкой частью разработки лекарств, поскольку на набор пациентов и испытания новых лекарств могут уйти годы - процесс, который может стоить более миллиарда долларов от открытия лекарства до финишной черты.
Фармацевтические компании уже много лет экспериментируют с искусственным интеллектом, надеясь, что машины смогут создать следующий препарат-блокбастер. Несколько составов, отобранных искусственным интеллектом, сейчас находятся в разработке, но на их реализацию уйдут годы.
Интервью агентства Reuters с более чем дюжиной руководителей фармацевтических компаний, регулирующих органов по лекарственным средствам, экспертов в области общественного здравоохранения и компаний, занимающихся искусственным интеллектом, показывают, однако, что технология играет значительную и растущую роль в испытаниях лекарств на людях.
Такие компании, как Amgen, Bayer и Novartis, обучают искусственный интеллект сканировать миллиарды записей общественного здравоохранения, данные о рецептах, требования по медицинскому страхованию и свои внутренние данные, чтобы найти пациентов, проходящих испытание, - в некоторых случаях вдвое сокращая время, необходимое для их регистрации.
"Я не думаю, что это пока распространено повсеместно", - сказал Джеффри Морган, управляющий директор Deloitte, которая консультирует отрасль наук о жизни. "Но я думаю, что мы прошли стадию экспериментов".
Управление по контролю за продуктами и лекарствами США (FDA) заявило, что с 2016 по 2022 год оно получило около 300 заявок, которые включают искусственный интеллект или машинное обучение при разработке лекарств. Более 90% этих заявок поступило за последние два года, и большинство из них касались использования искусственного интеллекта на определенном этапе клинической разработки.
АТОМАРНЫЙ ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ
До появления искусственного интеллекта Amgen тратила месяцы на рассылку опросов врачам от Йоханнесбурга до Техаса, чтобы узнать, есть ли в клинике или госпитале пациенты с соответствующими клиническими и демографическими характеристиками для участия в исследовании.
Существующие отношения с медицинскими учреждениями или врачами часто влияют на решение о выборе места проведения испытаний.
Однако, по оценкам "Делойта", около 80% исследований не достигают поставленных целей по набору персонала из-за того, что клиники и больницы переоценивают количество доступных пациентов, высок процент отсева или пациенты не придерживаются протоколов испытаний.
Инструмент искусственного интеллекта Amgen, ATOMIC, сканирует массивы внутренних и общедоступных данных, чтобы идентифицировать и ранжировать клиники и врачей на основе прошлых результатов в привлечении пациентов к испытаниям.
Регистрация пациентов на промежуточную стадию исследования может занять до 18 месяцев, в зависимости от заболевания, но ATOMIC может сократить этот срок вдвое в лучшем случае, сообщили агентству Reuters в Amgen.
Amgen использовала ATOMIC в нескольких испытаниях лекарств от таких состояний, как сердечно-сосудистые заболевания и рак, и планирует использовать его в большинстве исследований к 2024 году.
Компания заявила, что ожидает, что к 2030 году искусственный интеллект поможет ей сократить на два года то десятилетие или больше, которое обычно требуется для разработки лекарства.
Инструмент искусственного интеллекта, используемый Novartis, также сделал регистрацию пациентов для участия в испытаниях более быстрой, дешевой и эффективной, сказал Бадри Сринивасан, руководитель отдела глобальных разработок компании. Но он сказал, что искусственный интеллект в этом контексте хорош ровно настолько, насколько хороши данные, которые он получает.
В целом, по словам Самира Пуджари, эксперта по искусственному интеллекту Всемирной организации здравоохранения, менее 25% данных о состоянии здоровья являются общедоступными для исследований.
ВНЕШНИЕ РЫЧАГИ УПРАВЛЕНИЯ
Немецкий производитель лекарств Bayer заявил, что использовал искусственный интеллект, чтобы сократить на несколько тысяч число участников, необходимых для поздней стадии испытания асундексиана, экспериментального препарата, предназначенного для снижения долгосрочного риска инсультов у взрослых.
Он использовал искусственный интеллект, чтобы связать результаты исследования на промежуточной стадии с реальными данными миллионов пациентов в Финляндии и Соединенных Штатах, чтобы спрогнозировать долгосрочные риски в популяции, аналогичной исследуемой.
Вооружившись полученными данными, компания Bayer приступила к испытанию на поздней стадии с меньшим количеством участников. По словам Байера, без искусственного интеллекта было бы потрачено на миллионы больше, а на набор добровольцев ушло бы до девяти месяцев больше времени.
Теперь компания хочет сделать еще один шаг вперед.
В рамках исследования по тестированию асундексиана у детей с таким же заболеванием компания Bayer заявила, что планирует использовать реальные данные пациентов для создания так называемой внешней контрольной группы, потенциально устраняющей необходимость в приеме пациентами плацебо.
Это связано с тем, что это заболевание настолько редко встречается в возрастной группе, что было бы трудно набирать пациентов и могло бы вызвать опасения по поводу того, было ли этично давать участникам исследования плацебо, когда нет доступных проверенных методов лечения.
Вместо этого Bayer стремится добывать анонимизированные реальные данные о детях с аналогичными уязвимостями.
Байер выразил надежду, что этого будет достаточно, чтобы помочь определить, насколько эффективен препарат. Поиск реальных пациентов путем сбора электронных данных о пациентах может быть выполнен вручную, но использование искусственного интеллекта значительно ускоряет этот процесс.
Хотя это и необычно, в прошлом использовались методы внешнего контроля вместо традиционных рандомизированных методов контроля, когда половина участников принимала плацебо - в основном при редких заболеваниях, при которых мало пациентов или нет существующих методов лечения.
Препарат Amgen Blincyto, разработанный для лечения редкой формы лейкемии, получил одобрение в США после внедрения этого подхода, хотя компании пришлось провести повторное исследование, чтобы подтвердить пользу препарата, как только он поступил в продажу.
Блайт Адамсон, старший научный сотрудник дочерней компании Roche Flatiron Health, сказала, что преимущество искусственного интеллекта заключается в том, что он позволяет ученым быстро и масштабно изучать реальные данные о пациентах.
Она сказала, что на изучение данных 5000 пациентов традиционными методами могут уйти месяцы: "Теперь мы можем узнать то же самое у миллионов пациентов за несколько дней".
РИСК ПЕРЕОЦЕНКИ
Производители лекарств обычно запрашивают предварительное одобрение регулирующих органов для тестирования препарата с использованием внешнего контрольного устройства.
Компания Bayer сообщила, что ведет переговоры с регулирующими органами, такими как FDA, о том, чтобы теперь полагаться на искусственный интеллект для создания внешнего подразделения для своих педиатрических испытаний. Компания не предоставила дополнительной информации.
Европейское агентство по лекарственным средствам (EMA) заявило, что не получало никаких заявок от компаний, стремящихся использовать искусственный интеллект таким образом.
Некоторые ученые, в том числе глава онкологического управления FDA, обеспокоены тем, что фармацевтические компании попытаются использовать искусственный интеллект для разработки внешнего оружия для лечения более широкого спектра заболеваний.
"Когда вы сравниваете одну группу без рандомизации с другой, вы предполагаете, что у вас одинаковые популяции в обеих группах. Это не объясняет неизвестного", - сказал Ричард Паздур, директор передового онкологического центра FDA.
Пациенты, участвующие в испытаниях, как правило, чувствуют себя лучше, чем люди в реальном мире, потому что они верят, что получают эффективное лечение, а также получают больше медицинской помощи, что, в свою очередь, может переоценивать успех лекарства.
Этот риск является одной из причин, по которой регулирующие органы склонны настаивать на проведении рандомизированных исследований, поскольку все пациенты верят, что получают препарат, даже несмотря на то, что половина из них принимает плацебо.
Ген Ли, основатель фирмы по анализу клинических данных Phesi, сказал, что многие компании изучают потенциал искусственного интеллекта для уменьшения потребности в контрольных группах.
Регулирующие органы, однако, заявляют, что, хотя искусственный интеллект обладает потенциалом для улучшения процесса клинических испытаний, стандарты доказательности безопасности и эффективности лекарств не изменятся.
"Основные риски, связанные с искусственным интеллектом, заключаются в том, что мы хотим быть уверены, что не получим неправильный ответ на вопрос о том, работает ли лекарство", - сказал Джон Конкато, заместитель директора по анализу реальных фактических данных в Управлении медицинской политики Центра оценки и исследований лекарственных средств FDA. (Репортаж Натали Гровер и Мартина Коултера в Лондоне; Дополнительный репортаж Джули Стинхейсен в Чикаго; Редактирование Джозефин Мейсон и Дэвид Кларк)
