Jak Insilico Medicine využívá generativní AI k urychlení objevování léků

Společnost Insilico použila generativní umělou inteligenci pro každý krok předklinického procesu objevování léčiv: k identifikaci molekuly, na kterou by se mohla zaměřit léčivá látka, k vytvoření nových kandidátů na léčiva, k posouzení, jak dobře se tito kandidáti navážou na cíl, a dokonce k předpovědi výsledku klinických zkoušek.

Při použití tradičních metod by to stálo více než 400 milionů dolarů a trvalo by to až šest let. Společnost Insilico je však díky generativní umělé inteligenci realizovala za desetinu nákladů a třetinu času – první fáze klinických zkoušek dosáhla pouhých dva a půl roku po zahájení projektu.

„Tento první kandidát na lék, který se dostává do fáze 2, je skutečným vrcholem našeho komplexního přístupu k propojení biologie a chemie pomocí hlubokého učení,“ řekl Alex Zhavoronkov, generální ředitel společnosti Insilico Medicine. „Je to významný milník nejen pro nás, ale pro všechny v oblasti objevování léků akcelerované umělou inteligencí.“

Insilico je hlavním členem programu NVIDIA Inception, který poskytuje špičkovým startupům technické školení, podporu při uvádění na trh a poradenství v oblasti platformy AI. Společnost využívá grafické procesory NVIDIA Tensor Core ve svém generativním enginu pro návrh léčiv s umělou inteligencí, Chemistry42, k vytváření nových molekulárních struktur – a byla jedním z prvních uživatelů raného předchůdce systémů NVIDIA DGX v roce 2015.

Umělá inteligence umožňuje komplexní preklinický výzkum léků

Platforma Pharma.AI společnosti Insilico zahrnuje několik modelů umělé inteligence vyškolených na milionech vzorků dat pro řadu úloh. Jeden z nástrojů AI, PandaOmics, rychle identifikuje a upřednostňuje cíle, které hrají významnou roli v účinnosti onemocnění – například nechvalně známý protein spike na viru, který způsobuje COVID-19.

Nástroj Chemistry42 dokáže během několika dní navrhnout nové potenciální sloučeniny léčiv, které jsou zaměřeny na protein identifikovaný pomocí PandaOmics. Nástroj generativní chemie využívá hluboké učení k tomu, aby od základu vymyslel molekulární struktury podobné léčivům.

„Společnosti zabývající se umělou inteligencí se při objevování léčiv obvykle zaměřují buď na biologii, nebo na chemii,“ uvedla Petrina Kamya, vedoucí oddělení platforem umělé inteligence ve společnosti Insilico. „Společnost Insilico od počátku uplatňuje stejný přístup hlubokého učení v obou oblastech a využívá AI jak k objevování cílů léčiv, tak ke generování chemických struktur malých molekul.“

V průběhu let tým Insilico použil pro objevování léčiv různé druhy hlubokých neuronových sítí, včetně generativních adverzních sítí a transformačních modelů. Nyní využívají NVIDIA BioNeMo k urychlení procesu objevování léků v rané fázi pomocí generativní umělé inteligence.

Hledání jehly v zásobníku umělé inteligence

Při vývoji svého kandidáta na lék proti plicní fibróze společnost Insilico použila Pharma.AI k návrhu a syntéze přibližně 80 molekul, čímž dosáhla bezprecedentní úspěšnosti u preklinických kandidátů na léky. Celý proces – od identifikace cíle až po nominaci slibného kandidáta na lék pro zkoušky – trval méně než 18 měsíců.

Během druhé fáze klinických zkoušek bude lék společnosti Insilico na plicní fibrózu testován na několika stovkách lidí s tímto onemocněním v USA a Číně. Tento proces bude trvat několik měsíců – souběžně však společnost připravuje více než 30 programů zaměřených na jiné nemoci, včetně řady léků proti rakovině.

„Když jsme poprvé prezentovali naše výsledky, lidé prostě nevěřili, že generativní systémy umělé inteligence mohou dosáhnout takové úrovně rozmanitosti, novosti a přesnosti,“ řekl Zhavoronkov. „Nyní, když máme celou řadu slibných kandidátů na léky, si lidé uvědomují, že to skutečně funguje.“

V této přednášce z NVIDIA GTC se dozvíte více o platformě Chemistry42 společnosti Insilico Medicine pro screening kandidátů na léčiva urychlený umělou inteligencí.

Sázka společnosti na hluboké učení přináší ovoce – kandidát na lék objevený pomocí její platformy AI nyní vstupuje do fáze 2 klinických zkoušek k léčbě idiopatické plicní fibrózy, poměrně vzácného onemocnění dýchacích cest, které způsobuje postupné zhoršování funkce plic.Společnost Insilico použila generativní umělou inteligenci pro každý krok předklinického procesu objevování léčiv: k identifikaci molekuly, na kterou by se mohla zaměřit léčivá látka, k vytvoření nových kandidátů na léčiva, k posouzení, jak dobře se tito kandidáti navážou na cíl, a dokonce k předpovědi výsledku klinických zkoušek.Při použití tradičních metod by to stálo více než 400 milionů dolarů a trvalo by to až šest let. Společnost Insilico je však díky generativní umělé inteligenci realizovala za desetinu nákladů a třetinu času – první fáze klinických zkoušek dosáhla pouhých dva a půl roku po zahájení projektu.„Tento první kandidát na lék, který se dostává do fáze 2, je skutečným vrcholem našeho komplexního přístupu k propojení biologie a chemie pomocí hlubokého učení,“ řekl Alex Zhavoronkov, generální ředitel společnosti Insilico Medicine. „Je to významný milník nejen pro nás, ale pro všechny v oblasti objevování léků akcelerované umělou inteligencí.“Insilico je hlavním členem programu NVIDIA Inception, který poskytuje špičkovým startupům technické školení, podporu při uvádění na trh a poradenství v oblasti platformy AI. Společnost využívá grafické procesory NVIDIA Tensor Core ve svém generativním enginu pro návrh léčiv s umělou inteligencí, Chemistry42, k vytváření nových molekulárních struktur – a byla jedním z prvních uživatelů raného předchůdce systémů NVIDIA DGX v roce 2015.Platforma Pharma.AI společnosti Insilico zahrnuje několik modelů umělé inteligence vyškolených na milionech vzorků dat pro řadu úloh. Jeden z nástrojů AI, PandaOmics, rychle identifikuje a upřednostňuje cíle, které hrají významnou roli v účinnosti onemocnění – například nechvalně známý protein spike na viru, který způsobuje COVID-19.Nástroj Chemistry42 dokáže během několika dní navrhnout nové potenciální sloučeniny léčiv, které jsou zaměřeny na protein identifikovaný pomocí PandaOmics. Nástroj generativní chemie využívá hluboké učení k tomu, aby od základu vymyslel molekulární struktury podobné léčivům.„Společnosti zabývající se umělou inteligencí se při objevování léčiv obvykle zaměřují buď na biologii, nebo na chemii,“ uvedla Petrina Kamya, vedoucí oddělení platforem umělé inteligence ve společnosti Insilico. „Společnost Insilico od počátku uplatňuje stejný přístup hlubokého učení v obou oblastech a využívá AI jak k objevování cílů léčiv, tak ke generování chemických struktur malých molekul.“V průběhu let tým Insilico použil pro objevování léčiv různé druhy hlubokých neuronových sítí, včetně generativních adverzních sítí a transformačních modelů. Nyní využívají NVIDIA BioNeMo k urychlení procesu objevování léků v rané fázi pomocí generativní umělé inteligence.Při vývoji svého kandidáta na lék proti plicní fibróze společnost Insilico použila Pharma.AI k návrhu a syntéze přibližně 80 molekul, čímž dosáhla bezprecedentní úspěšnosti u preklinických kandidátů na léky. Celý proces – od identifikace cíle až po nominaci slibného kandidáta na lék pro zkoušky – trval méně než 18 měsíců.Během druhé fáze klinických zkoušek bude lék společnosti Insilico na plicní fibrózu testován na několika stovkách lidí s tímto onemocněním v USA a Číně. Tento proces bude trvat několik měsíců – souběžně však společnost připravuje více než 30 programů zaměřených na jiné nemoci, včetně řady léků proti rakovině.„Když jsme poprvé prezentovali naše výsledky, lidé prostě nevěřili, že generativní systémy umělé inteligence mohou dosáhnout takové úrovně rozmanitosti, novosti a přesnosti,“ řekl Zhavoronkov. „Nyní, když máme celou řadu slibných kandidátů na léky, si lidé uvědomují, že to skutečně funguje.“V této přednášce z NVIDIA GTC se dozvíte více o platformě Chemistry42 společnosti Insilico Medicine pro screening kandidátů na léčiva urychlený umělou inteligencí.