Машинное обучение и искусственный интеллект в фармацевтических исследованиях и разработке лекарственных препаратов: обзор

За последнее десятилетие искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МО) стали прорывными технологиями, от которых ожидают преобразующего влияния на фармацевтические исследования и разработку лекарственных препаратов. Отчасти это обусловлено революционным развитием вычислительных технологий и одновременным устранением прежних ограничений, связанных со сбором и обработкой больших объёмов данных. Между тем стоимость вывода новых лекарственных препаратов на рынок и обеспечения доступа к ним для пациентов стала чрезмерно высокой. На фоне этих трудностей методы ИИ и МО привлекают фармацевтическую отрасль возможностями автоматизации, прогнозирования и, как ожидается, повышения эффективности. Подходы на основе МО применяются в разработке лекарственных препаратов уже 15–20 лет и становятся всё более совершенными. В настоящее время наиболее заметные позитивные изменения, связанные с внедрением ИИ и МО, начинают происходить в области планирования, проведения и анализа клинических исследований. Пандемия COVID-19 может дополнительно ускорить применение ИИ и МО в клинических исследованиях из-за возросшей роли цифровых технологий при их проведении. По мере углубления интеграции ИИ и МО в исследования и разработку лекарственных препаратов крайне важно выйти за рамки модных терминов и информационного шума. Не менее важно помнить, что при интерпретации данных научный метод не утратил своего значения. Это позволит отделить обоснованные ожидания от ажиотажа и принимать взвешенные решения об оптимальном применении ИИ и МО при разработке лекарственных препаратов. Цель настоящей статьи — прояснить ключевые понятия, представить примеры применения и сформулировать взвешенный взгляд на оптимальное использование методов ИИ и МО в исследованиях и разработке лекарственных препаратов.