Обещания искусственного интеллекта вылечить рак и все болезни по-прежнему далеки от решающих практических результатов, однако биотехнологический стартап Vivodyne считает, что основное препятствие заключается не в недостатке вычислительных возможностей, а в нехватке подходящих данных о том, как функционируют человеческие ткани. Поэтому компания разработала модульные роботизированные лаборатории, которые называет HIVE, с целью получать причинно-следственные биологические данные, пригодные для обучения моделей, лучше понимающих сложность человеческого организма.
По словам компании, лаборатории HIVE способны выращивать 20 типов человеческих тканей, автоматически подвергать их воздействию различных дозировок и отслеживать их реакцию. Идея заключается в переходе от наблюдения за состоянием клетки или белка в конкретный момент к отслеживанию того, что происходит, когда определённый фактор вызывает последующее биологическое изменение.
Разрыв между моделями искусственного интеллекта и биологией человека
Значительная часть данных, используемых сегодня в исследованиях по открытию лекарств, основана на экспериментах на животных или на исследованиях отдельных клеток и белков. Vivodyne считает, что эти источники не всегда дают достаточного представления о поведении живых человеческих тканей, особенно когда реакция возникает в результате взаимодействия нескольких биологических путей.
Andrei Georgescu, генеральный директор и соучредитель компании, объяснил проблему тем, что нынешние модели учатся различать одно «состояние клетки» и другое, но не обязательно учатся тому, что второе состояние стало результатом воспаления или фактора, вызвавшего переход из первого состояния. С его точки зрения, отсутствие испытаний на людях делает модели уязвимыми для выдачи результатов, которые могут быть успешными у мышей, но не переноситься на людей.
Это наблюдение появляется в момент, когда некоторые заявления о способности искусственного интеллекта лечить рак начали казаться более амбициозными, чем имеющиеся доказательства. Dario Amodei, генеральный директор Anthropic, отметил, что разговоры о лечении рака с помощью искусственного интеллекта стали ближе к шаблонной фразе, чем к надёжному прогнозу, хотя ранее он рассматривал такую возможность в своих текстах. Sam Altman также неоднократно ссылался на лечение рака, обосновывая стремление OpenAI к искусственному общему интеллекту и увеличение инвестиций в вычислительные мощности, тогда как Demis Hassabis из Google DeepMind заявил в прошлом году, что искусственный интеллект может помочь вылечить все болезни в течение десятилетия.
Что показывают нынешние результаты?
Фактические результаты по-прежнему ограничены. Небольшое число лекарств, разработанных с помощью искусственного интеллекта, дошло до испытаний на людях, а одно из них достигло третьей фазы, однако это не устранило основные препятствия на пути одобрения новых лекарств. AlphaFold, получивший Нобелевскую премию и способствовавший пониманию фундаментальной структуры жизни, до сих пор не создал ни одного фактически нового лекарства, согласно материалу. Isomorphic Labs, компания, основанная для развития идей AlphaFold, ожидает начала своих первых испытаний к концу 2026 года, хотя первоначально они были запланированы на 2025 год.
В материале говорится, что около 90% лекарств, которые показывают достаточно хорошие результаты в испытаниях на животных, чтобы перейти к клиническим испытаниям, впоследствии не получают регулирующего одобрения для применения у людей. Vivodyne утверждает, что её ткани продемонстрировали прогностическую точность 94% в тестах на токсичность клеток печени по сравнению с испытаниями на людях, а ткани дыхательных путей соответствовали поведению настоящих человеческих тканей в 96% случаев; при этом костный мозг продемонстрировал полное соответствие в испытаниях с участием 20 различных химиотерапевтических препаратов. Это опубликованные компанией показатели, а не замена широкому независимому подтверждению.
Что Vivodyne строит на практике?
Vivodyne отделилась от Пенсильванского университета в 2021 году после того, как Georgescu получил докторскую степень в области биоинженерии. За неделю до публикации материала компания открыла то, что называет крупнейшим в мире «центром данных о людях», недалеко от Сан-Франциско. Она утверждает, что проводит там эксперименты с частотой, вдвое превышающей общее число экспериментов на животных, выполненных в США, не раскрывая имён своих партнёров, несмотря на подтверждение сотрудничества с несколькими крупными фармацевтическими компаниями.
Непосредственная коммерческая цель заключается в том, чтобы помочь разработчикам лекарств оценить вероятность успеха кандидата до того, как они потратят десятки миллионов долларов на клиническое испытание. Georgescu сравнивает это с краш-тестами в автомобильной промышленности: производитель обычно знает до испытания, будет ли автомобиль соответствовать требованиям NHTSA, тогда как разработчики лекарств начинают клинические испытания с меньшей степенью уверенности, при этом вероятность того, что препарат не получит одобрения FDA, остаётся высокой.
Vivodyne привлекла чуть меньше 80 миллионов долларов в ходе двух раундов финансирования под руководством Khosla Ventures. Компания не раскрывает имён клиентов или партнёров, поэтому на основании одного лишь материала невозможно оценить фактический масштаб коммерческого использования её платформы.
Почему эта концепция важна?
Значение проекта Vivodyne заключается в попытке решить проблему, которой часто пренебрегают в дискуссиях об искусственном интеллекте: качество данных, на которых обучается модель, а не только размер модели. Компания утверждает, что лаборатории HIVE отслеживают сотни тысяч текущих экспериментов, в которых больные ткани подвергаются воздействию различных факторов, что может предоставить данные для обучения причинно-следственным связям и, возможно, поддержать модели, способные предполагать причину, ведущую к определённому эффекту.
Данные такого типа могут стать ещё важнее при разработке комбинированных методов лечения, нацеленных на несколько путей, поскольку Georgescu считает, что число возможных комбинаций быстро растёт и не может быть исследовано случайным экспериментальным методом. Однако материал не предоставляет доказательств того, что Vivodyne приблизилась к лечению рака; он лишь представляет техническую ставку на то, что улучшение данных о человеческом организме может быть необходимым условием для более реалистичного прогресса в открытии лекарств.