Сегодня выходные, а значит самое время для лонгрида. Давате про применение ИИ в поиске офф-лейбл (кто далек от фармы - использование препарата вне одобренных показаний) для орфанки.
7го мая в Амстердаме пройдет конференция Medicines Reimagined:Unlocking the Potential of Existing Drugs for Patient Benefit посвещенная способам и машинным алгоритмам поиска нестандатрного применения существующих молекул и их комбинаций в терапии. Тема очень набирающаяя обороты и супер перспективная, особенно внутри орфанных заболеваний. Но давайте начнем санчала.
В NYT вышла классная статья про историю Джозефа Коатеса. В 2024 году 36-летнему пациенту сообщили, что единственный медицинский выбор который перед ним стоит, это где умереть — дома или в хосписе. У него диагностировали POEMS-синдром, из-за которого отказали конечности, увеличилось сердце и нарушилась работа почек. Трансплантация костного мозга могла помочь, но он был слишком слаб.
Его девушка обратилась к ученому Файгенбауму, который с помощью ИИ платформы подобрал нестандартную терапию: химиотерапию, иммунотерапию и стероиды. Лечащий врач сначала счел идею безумной, но альтернатив не было. Уже через неделю состояние пациента улучшилось, а через четыре месяца он прошел трансплантацию. Сейчас пациент в полной ремиссии.
Думаю фамилию Файгенбаум вы узнали. Да, это автор нон-фикшн бестсейллера 2019 года "В погоде за жизнью" (кто не читал - настоятельно рекомендую, хоть сам терпеть не могу такой жанр). Книга рассказывает историю Дэвида Файгенбаума — врача, который в 25 лет столкнулся с болезнью Кастлемана и начал сам занялся поиском альтернативных способов лечения, т.к. стандартная терапия не помогала.
Идея была простая - у меня нет ярда на RnD, поэтому мы просто возьмем существующие молекулы и начнем искать офф-лейб и пытаться их комбинировать между собой. Да и не просто искать, а будет искать "нужные" нам побочки в существующих перпаратах. Так он нашел сиролимус, иммунодепрессант который не задумывался и никогда не использовался для лечения болезни Кастлемана. Чаще всего его назначают пациентам после пересадки почки, чтобы избежать отторжения. И это сработало.
Ну а дальше понятно — давайте загонем это все в ИИ и сопоставим десятки тысяч инструкций преператов, результатов КИ, открытых данных по нежелательным явлениям и тд. Так и возник Every Cure в 2022году, созданный как раз Файгенбаумом.
В 2024 году организация получила 5-летний грант $60M через проект The Audacious Project, что позволило расширить исследования и ускорить проведение клинических испытаний. Кроме того, Every Cure заключила контракт на 48,3 миллиона долларов с ARPA-H для разработки платформы на основе ИИ.
И это быстро дало первые результаты — модель предложила лечить пациента с болезнью Кастлемана адалимумабом — препаратом, обычно применяемым при аутоиммунных заболеваниях. Несмотря на скептицизм врачей, после неудачи стандартных методов они попробовали этот подход, и через несколько недель пациент достиг ремиссии.
Также в эту сторону копает REMEDi4ALL — НКО от ЕС, которые также использует ИИ для анализа данных и выявления новых возможностей применения существующих молекул.
REMEDi4ALL активно работала над COVID-19, сосредотачиваясь на повторном использовании уже одобренных лекарств для лечения этого заболевания. В результате были выявлены несколько перспективных кандидатов для лечения COVID-19. Эти препараты были рекомендованы для дальнейших клинических испытаний.
Ну а пару дней назад консорциум опубликовал обзор в Nature Reviews Drug Discovery, посвященный применению вычислительных методов для оптимизации программ по оффлейблу. В исследовании проанализированы популярные цифровые инструменты для поиска новых применений уже одобренных препаратов, проведена их экспертная оценка и создан открытый онлайн-каталог лучших ресурсов.
#pharma #AI
>>Click here to continue<<