Секрет вечной молодости раскрыт: нейросети берутся за ДНК
Хассабис: благодаря ИИ продолжительность жизни человека может достигнуть 150 летСрок жизни человека вскоре может достигнуть 150 лет — такой прогноз дают разработчики искусственного интеллекта. По их мнению, ключевую роль в этом сыграют нейросети, способные расшифровывать структуру белков, ДНК и РНК. Речь идет не просто об автоматизации, а о принципиальном скачке в понимании того, как устроены молекулярные механизмы заболеваний. Об этом говорится в материале «Российской газеты».
Отмечается, что наибольший прорыв сегодня связан с моделями, которые вышли за рамки статичного предсказания формы белков. Речь идет об анализе их взаимодействий и поведения в реальном контексте живой клетки.
Помимо знаменитого AlphaFold от DeepMind и его открытой версии OpenFold3, на сцену выходят мультимодальные системы. Эти алгоритмы способны вести весь цикл разработки лекарства: от поиска биологической мишени до проектирования будущей молекулы. Среди таких решений — TxGemma, AlphaMissense и MAMMAL.
Глава DeepMind Technologies Демис Хассабис убежден, что технологии сожмут годы рутинных исследований в недели. То, на что раньше ученые тратили несколько лет, ИИ сможет просчитывать за пару месяцев, а то и быстрее. По его прогнозу, в ближайшее десятилетие мы изучим природу подавляющего большинства болезней. Это и позволит радикально увеличить продолжительность жизни человека.
Впрочем, путь от виртуального моделирования до реальной таблетки остается тернистым. Как поясняет Анастасия Орлова, руководитель направления data-driven drug discovery в Центре ИИ в химии Университета ИТМО, технологии действительно совершают революцию на ранних этапах.
Она добавила, что ИИ не сможет пока заменить доклинические и клинические испытания. Однако с его помощью можно ускорить переход к ним.
Главный тормоз процесса — разрыв между мощным компьютерным моделированием и реальными экспериментами в лабораториях. Остро не хватает качественных данных для обучения нейросетей и специалистов, способных работать на стыке биологии, химии и IT. Но ключевым фактором остается осторожность фармацевтических регуляторов. Клинические испытания, которые могут длиться годами, по-прежнему остаются самым узким местом.