Исследователи предложили использовать программируемого виртуального человека — вычислительную модель, которая с помощью искусственного интеллекта прогнозирует действие нового соединения не только на отдельный белок или ген, но и на организм в целом.
Зачем это нужно
Создание лекарства обычно занимает годы, стоит очень дорого и часто заканчивается неудачей. Одна из причин — разрыв между ранними лабораторными моделями и реальной физиологией человека. Препарат может хорошо взаимодействовать с целевой молекулой, но затем оказаться неэффективным или токсичным на уровне организма.
Программируемый виртуальный человек должен объединять физико-биологические модели, данные о физиологии, клинические знания, машинное обучение, а также данные о работе клеток и тканей. Такая система могла бы заранее оценивать эффективность, токсичность, побочные эффекты и поведение вещества в организме.
Чем это отличается от цифрового двойника
Фармакологические цифровые двойники обычно опираются на уже накопленные данные о препаратах и пациентах. Новая концепция нацелена на более ранний этап: виртуальное тестирование соединений, которые еще не проверялись у людей.
Авторы считают, что особенно полезным такой подход может быть при сложных заболеваниях — например, болезни Альцгеймера и неврологических нарушениях, где задействованы не один ген или белок, а целые биологические сети.
Что пока неизвестно
Это не готовая клиническая технология, а концепция и дорожная карта. Для ее реализации нужны большие массивы данных, проверка моделей, междисциплинарные команды, финансирование и доверие со стороны регуляторов. Потенциал высок, но до практического применения еще далеко.
Литература
Wu Y., Bourne P. E., Xie L. AI-powered programmable virtual humans toward human physiologically-based drug discovery // Drug Discovery Today. 2025. Vol. 30, № 11. Article 104497. DOI: 10.1016/j.drudis.2025.104497.