#ai #neurotech

Новость не совсем в формате канала — просто новость без деталей. Элон Маск окончательно решил, что он Тони Старк и запустил новую кампанию Neuralink. На сайте Neuralink нет ничего, кроме имейла с вакансиями. Но из вчерашней статьи на WSJ https://www.wsj.com/articles/elon-musk-launches-neuralink-to-connect-brains-with-computers-1490642652 понятно, что команда сосредоточится на создании девайса-импланта, который обеспечит передачу данных ЭВМ <—> головной мозг. Подробностей пока нет. Как раз я на неделе готовил статью о существующих технологиях имплатнов (а они уже есть, но в очень специализированных областях.

Затея у Маска отличная. Я уже хочу себе такой. Смогу писать в Медтех силой мысли, может быть тогда канал станет регулярным 💪

Ссылки еще:
https://www.theverge.com/2017/3/27/15077864/elon-musk-neuralink-brain-computer-interface-ai-cyborgs
https://www.businessinsider.com/elon-musk-neuralink-connect-brains-computer-neural-lace-2017-3

#chatbots #alexa #Ai

⚡️Если кто интересуется ботам, AI, natural language processing и чат интерфейсами, то читайте канал моего сайд-проекта https://telegram.me/botlabru и медиум https://medium.com/@botlabru, там мы много хорошего контента по теме собираем⚡️

Я как то уже рассказывал про бота your.md https://t.iss.one/medtechnews/45, теперь продолжение темы.

Ada — это AI-чат бот, который по симптомам определяет вероятность болезни и помогает вызвать доктора. Кстати, в топе PH. Основное отличие от конкуртентов — возможность помимо текстового интерфейса подключть голосовой через Amazon Alexa. Работает прикольно, демо можно посмотреть на видео https://www.youtube.com/watch?v=4x5XLTh_F2w

На сайте проекта https://ada.com/ очень много всего красивого и всякие классные описания супер рокет-сайнс технологий: там и AI-система принятия решения и нейросетка и еще куча всего. На практике с т.з. пользователя качество поиска по симптомам примерно как у поисковой строки гугла. Посмотрим, что будет дальше

За проектом можно следить на продакт ханте — https://www.producthunt.com/posts/ada-3и

#dermatology #AI

Вчера в Inc. вышла статья про Колю Давыдова и Gagarin Capital. Там он рассказыват, что фонд инвестировал в 2 диджитал хелс проекта из последнего набора YC.

Один из них — CureSkin. Это индийский стартап, который используя CV анализирует кожные образования и рекомендует безрецептурную фарму + телемед с дерматологом.

https://techcrunch.com/gallery/y-combinators-summer-2017-health-care-startups-to-watch/slide/15/

«Представьте себе приложение, обученное на data-сете какого-нибудь профильного НИИ: подросток фоткает прыщи, и оно ему подбирает лосьон. В дерматологии люди очень много занимаются самолечением, благо 90% всех лосьонов безрецептурные. Такая диагностика — очень простая задача для компьютерного зрения»

Сейчас приложение Cureskin доступно для пользователей устройств на Android. Технологии платформы анализируют фотографию человека и способны определять прыщи, черные точки, шрамы и другие проблемы с кожей на лице. Приложение предлагает пользователям средства лечения, а также возможность проконсультироваться с дерматологами, которые могут составить план ухода за кожей.

Сама статья, кому интересно — https://incrussia.ru/news/gagarin-capital-investiroval-v-dva-startapa-iz-y-combinator/

Вообще дерматология — практически единственная область реального применения CV-деагностики без использования других видов исследований

#ai #gynecology

Отличный пример создания классного продукта на простом медицинском методе — приложение Natural Cycles.

Девушки ежедневно измеряют БТТ и вносят данные в приложение. Если кратко, то во время овуляции БТТ повышается в среднем на 0,5 градуса (а перед этим снижается). Natural Cycles анализирует данные о температуре, а затем показывает на вкакие дни риск нежелательной беременности наиболее высокий. Говорят, что там еще есть ИИ под капотом, но мне не особо понятно зачем он там нужен, метод хорошо описан и алгоритмизирован уже давно.

Так же приложение можно использовать и наоборот, т.к. оно показывает и фертильное окно.

Приложение обещает 93%  эфективности. В КИ в Германии участвовали 22 785 женщин. В евросоюзе у проекта уже есть сертификация, сейчас ждут FDA.

Подписка стоит 10 баксов в месяц или 80 в год и приложением пользуется 500к женщин.

И да, в проект вложили $30 млн EQT Venture, Sunstone и др.

Красивый продукт, красивый бизнес и классный простой юзкейс

https://venturebeat.com/2017/11/09/natural-cycles-raises-30-million-for-its-contraceptive-app/

#oncotech #ai

C The Signs — английский проект по ранней диагностике онкологии. Особенность его в том, что предназначен он для врачей общей практики. Проект реализован в качестве приложения для IOS/ANDROID (в РФ недоступны) и вебсайта.

По сути, это такой тест с кучей симптомов, которые по гайдлайнам показывают риск того или иного рака. Где там AI  решительно не понтяно, но поверим на слово. Вообще проект мне нравится и это правильное развитие технологий — добавлять "мощности" врачу, а не пытаться заставить пациента заниматься самодиагностикой

https://cthesigns.co.uk/

#ai #biomechanics

Каким то образом я умудрился на YAC 2007 пропустить шикарнейший доклад Егора Токунова про биомиханику и AI. А сейчас случайно наткнулся, изучая их продукт Rehabunculus.

Это такой программно-аппаратный комплекс, котрый позволяет тренировать правильную моторику с помощью систем захвата изображенийя (используют киннект), VR и нейронки.

Набрел я на эту тему, пытаясь найти программный комплекс для анализа движения бегуна-марафонца и максимальной оптимизации биомеханики.

В общем рекомендую посмотреть доклад, там много интересного:
https://www.youtube.com/watch?v=fgDfgs-5szU

👮🏿 Ну что, свершилось. Суд вынес решение заблокировать Telegram в России 👹

Надеюсь все уже настроили пути обхода блокировки?

Канал все равно в ТГ останется, ничего для нас не поменяется.

Но на всякий случай завел ФБ-страницу 💩, там буду зеркалить все посты канала https://www.facebook.com/pg/Медтех-1850172928616985 Подписывайтесь

Так же большие тексты публирую на медиуме — https://medium.com/@medtech

В ближайшее время будет большой пост про компанию, которая занимается распознаванием фМРТ через AI и новый телемед-эксперимент. keep in touch 👍

P.S. Самый простые способы обхода блокировки:
боты @socks5_bot и @TgProxyBot
А также сайт telegram.veesecurity.com

#oncotech #pathology #ai #google

Сегодня новость по моей любимой теме — AI в онкологии. На ежегодной конференции AACR (American Association for Cancer Research) команда Google AI представила 🔬 с дополненной реальностью для патологов.

https://research.googleblog.com/2018/04/an-augmented-reality-microscope.html

Ребята взяли обычный серийный оптический микроскоп и вставили между окуляром и объективом два модуля. Один отражает изображение на фотоматрицу и второй потом совмещает реальное изображение в окуляре с проецируемым. Изображение с фотоматрицы обрабатывается алгоритмом на глубокой сверточной нейросети (https://goo.gl/M8jS4W). Алгоритм способен работать с разными типами опухолей, но разработчики сконцентрировались на патологических картинах 2х типов опухолей — метастазах РМЖ в сигнальных лимфатических узлах и РПЖ. Для обучения хватило датасета из 399 сканов гистологий mts РМЖ и 285 картин тканей предстательной железы

Алгоритм в реальном времени “обводит” подозрительные области, помогая патологу сразу обратить внимание на подозрительные структуры. Наглядно это показано на видео https://www.youtube.com/watch?v=ejMe4k3e2WQ

Кому интересно детальнее ознакомиться с технологией — https://drive.google.com/file/d/1WRBCqJItaGly-9PDSMlwQ5Ldhc8lB0lf/view Если будет время, в ближайшее время сделаем детальный разбор технологической части на нашем медиуме. Stay tuned

#oncotech #pathology #ai #cv

Новость одной строкой: UNIM обучили нейроночку считать индекс экспресии Ki-67, что намного упрощает процесс изучения патологом оцифрованного стекла

https://tass.ru/obschestvo/5286345

Не особо я всегда любил компанию ЮНИМ, но мне нравится как они поступательно и несгибаемо идут к своим целям.

#ai #bigdata

В России создают оператора биомедицинских данных всех граждан. За сбор, хранение и безопасность будет отвечать государство, а бизнесу по какому-то там критерию дадут доступ к этим данным. Руководители проекта говорят, что это всецело сделано для развития AI стартапов в РФ. Только не понятно какой бизнес и как сможет получить доступ к этим данным. И в каком объеме.

А вообще в проекте уже светятся страховщики, поэтому у меня большие сомнения по поводу "развития AI стартапов".

https://www.kommersant.ru/doc/3752478

#ai #neurotech

https://youtu.be/r-vbh3t7WVI?t=5402 Только что завершилась первая презентация Маска про Neuralink. Компания показала первый эксперимент с крысой, которой с помощь хирургического робота установили "нитивой" датчик в головной мозг. Нейролинк уже подал запрос в FDA на проведение клинических исследований на людях в следующем году.

"Это было сложно, если не сказать больше. Вставка электрических проводов и других устройств в мозг требует огромой точности. И мозг склонен относиться к зондам как к чужеродным захватчикам, образуя рубцовую ткань вокруг проводов и портя их способность передавать четкие сигналы. Люди в тяжелых обстоятельствах были готовы имплантировать устройства, которые стимулируют части их мозга, чтобы, скажем, восстановить зрение или более точные мануальные навыки, вызванные болезнью Паркинсона. Но эти процессы часто несут серьезные долгосрочные риски. Цель Neuralink - оставить свой компьютер для чтения мыслей безопасным и неопределенным временем в чьей-то голове. «Все это будет происходить довольно медленно», - говорит Маск. «Это не будет внезапно, Neuralink получит этот невероятный нейронный шнурок и начнет захватывать мозги людей». Это займет много времени, и вы увидите, что это произойдет ».

В общем там полнейший киберпанк: хирургический робот, нано-нити, крыса-киборг, AI и тд.

Подробнее:
https://www.nytimes.com/2019/07/16/technology/neuralink-elon-musk.html
https://www.bloomberg.com/news/articles/2019-07-17/elon-musk-s-neuralink-says-it-s-ready-to-begin-brain-surgery

#ai #ML #oncotech #CV

Сегодня слегка лонгридно про оптоакустику, ML и восстановление “разряженных” медицинских изображений.

Есть такой супер перспективный метод исследования — оптоакустическая томография (или МСОТ). Если кратко, то мы генерируем последовательность лазерных импульсов на область тела, где они поглощаются по-разному, в зависимости от длины волны и типа ткани-мишени. Эти лазерные импульсы создают незначительное повышение температуры, что расширяет ткани. Эти движения генерируют акустические сигналы - каждый тип ткани производит уникальные звуковые сигналы. Например, клетка крови «звучит» очень сильно отличается от клетки кожи. Ультразвуковые детекторы на поверхности кожи регистрируют эти разные сигналы, и компьютер генерирует соответствующее трехмерное изображение.

Сейчас МСОТ особенно хорошо работает с клетками, например, агрессивной меланомы. Метод может позволить хирургам точно проверить во время резекции опухоли, действительно ли были удалены все раковые клетки.

Там очень, естественно, очень много тонкостей. Типа раположения и плотности датчиков, грамотной конфигурации и т.д. Но основная проблема метода — просто нужно дофига датчиков, что делает каждое исследование стоимостью как крыло от боинга.

И вот на помощь приходит ML и наш любимый ETH🇨🇭. Команда под руководством Даниэля Разански, профессора биомедицинской визуализации в ETH Zurich и Цюрихском университете, искала способ улучшить качество изображения недорогих оптоакустических устройств, которые имеют только небольшое количество ультразвуковых датчиков. Для этого они начали с использования разработанного оптоакустического сканера высокого класса, имеющего 512 датчиков, который получал картинку нужного качества. Эти фотографии были проанализированы с помощью нейоронки. Если последовательно сокращать количество датчиков, то изображение обрастает артефактами, искажениями и всякими мерзкими белыми полосами. После обучения сверточной нейронки исследователи отказались от большинства датчиков, так что осталось только 128 или 32 датчика. Сеть отлично “дорисовывает” и восстанавливает изображение даже на 32х датчиках.

Конфиг сети вполне применим к другим задача восстановления медицинских изображений, где требуется высокое разрешение картинки. Детальное описание в свежем Nature, там же и ссылки на обучающие датасеты

https://www.nature.com/articles/s42256-019-0095-3

#ai #CV

В майском Lancet Digit вышло красивое — AI на основе DP очень-очень хорошо определяет расу пациента по рентгену/кт грудной клетки (а еще позвоночника и маммографии). Момент для современной повестки, надо сказать, очень тонкий 🙃

В статье Джуди Гичоя (Judy Gichoya) и ее коллег авторы обнаружили, что что стандартные модели глубокого обучения AI могут быть обучены прогнозировать расу на основе медицинских изображений, которая была проверена на проверенных дата-сетах (MIMIC-CXR, CheXpert, National Lung Cancer Screening Trial и тд). Результаты очень мощные - модель решает задачу классификации по расе (Black, White, Asian) по кт/рентгену с точностью (AUC) 0,91–0,99, по маммографии — 0,81. При этом классификация не связана ни с одним из предполагаемых факторов, по которым пытались решить задачу "живые" врачи — индекс массы тела, плотность костей или груди. Команда также обнаружила, что модель может точно идентифицировать расу даже по искаженным, обрезанным и зашумленным медицинским изображениям и их частям.

Сложно представить клинический смысл применения такой модели, все же пока не запрещено врачу определять расу пациента визуально (по крайней мере пока что), но с точки зрения медицины и data science исследование очень интересное

📎 фулл статьи ниже

#ai #pharma

Сегодня поговорим про один из самых громких стартапов последних лет в области био-мед-хим-тека Insilico. Особенно в свете новостей о закрытии раунда D на $95M, где лид-инветором стал Prosperity7 — фонд нефтяной гос-компании Саудовской Аравии Aramco.

Компанию создал Александр Жаворонков в 2014 для исследования возможностей применения AI в фарме для радикального сокращения времени разработки новых молекул. Если кратко, то Insilico пытаются использовать DL для анализа механизма болезни, потом разделить этим механизмы на конкретные мишени и затем спроектировать молекулы, которые точечно действуют на эти цели — Insilico соединяет AI, биологию и химию. За первую задачу отвечает AI-движок, который в компании называется PandaOmics, второй — Chemistry42.

Главный кейс, про который компания очень красиво рассказывает, это фиброз почек. С помощью PandaOmics была обнаружена новая мишень, которая ранее не находилась классическими методами исследований. После этого Chemistry42 создала абсолютно молекулу для нейтрализации мишени и Insilico вывели все на стадию Preclinical Candidate.

Стадия поиска мишени заняла всего 6 месяцев и стоила $600k. Стадия проектирования молекулы стоила $1.8M и заняла 11 месяцев. Тем самым с 0 до PCC-стадии молекула прошла за 18 месяцев и $2.6М. Для сравнения в видео приводятся данные, что в “классическом” фарм-рисерч процессе они бы потратили сотни миллионов и от 5 лет, чтобы дойти до той же стадии молекулы.

Хэд офис компании находится в Гонконге, видимо, как предполагает techcrunch, чтобы быть поближе к мировому центру CRO

Звучит все очень красиво, но насколько это реально повторяемый процесс, а не единичный кейс с фиброзом покажет только время

#ai #oncotech #CV
 
В lancet digital вышел системный обзор алгоритмов AI для скрининга меланомы на тему применения в учреждениях первичной помощи. Основная мысль — работ на тему AI в меланоме как добра за баней, а практического толку от них 0 🙂 Ну детальнее тут

Тема для меня крайне интересная и за областью скрининга раков кожи с помощью алгоритмов CV я слежу уже давно. Здесь на мой взгляд одна из самых понятных схем применения AI для радикального улучшения ситуации. Ведь с меланомой во-первых прогноз в значительной степени зависит от и стадии заболевания на момент постановки диагноза. А во-вторых — это наружная локализация (нуууу в большинстве случаев), а значит что теоретически можно построить очень широкую систему скрининга от первичного звена медицинской помощи до каких-то публичных мест, типа массажных салонов и тд.

#ai #gynecology #IVF

🌱 Про ЭКО и 2 новости, которые могут повлиять на эффективность и этичность репродуктивных технологий в ближайшее время.

1
В послдеднем The Lancet Digital Health вышла статья от Weill Cornell Medicine. Ученые разработали алгоритм, который может улучшить выбор эмбрионов для ЭКО —STORK-A неинвазивно идентифициет эмбрионы при ЭКО с анеуплоидией или аномальным числом хромосом с точностью около 70 процентов.

Анеуплоидия является одним из основных фактором, влияющим на эффективность ЭКО. Текущие методы обнаружения этого состояния включают генетическое тестирование и биопсию образцов клеток эмбриона (PGT-A), что является инвазивным и дорогостоящим методом.

AI-алгоритм использует микроскопические изображения эмбрионов, экспертную оценку качества эмбрионов персоналом клиники, возраст матери и другую информацию, которая обычно собирается в рамках процесса ЭКО.

Исследователи обнаружили, что инструмент был точен на 77,6% в прогнозировании анеуплоидии с участием более чем одной хромосомы — комплексной анеуплоидии — по сравнению с эуплоидией.

Дальше по задумке авторов на отобранных эмбрионах будет проводится PGT-A тест, чтобы верифицировать окончательно выбор эмбриона.

2
В JAMA Network опубликовали работу на тему оптимизации количества эмбрионов при ЭКО с помощью AI технологий — модель рассчитывает сколько ооцитов должно подвергаться воздействию спермы при ЭКО, чтобы свести к минимуму количество неиспользованных эмбрионов.

ЭКО обычно включает четыре основных этапа: индукция суперовуляции (стимуляция созревания нескольких яйцеклеток), извлечение яйцеклетки, эмбриологический — оплодотворение яйцеклетки и имплантация эмбриона. Во время этого процесса эмбриологи должны выбрать, какие эмбрионы имплантировать. Эмбрионы, которые считаются подходящими для ЭКО, криоконсервируются как “запасные” а так же остаются лишние эмбрионы, которые уничтожаются.

Задача исследования — разработать интрумент прогноза и минимизировать создание избыточных эмбрионов.

AI-алгоритм использовал данные от 311 237 пациентов ЭКО. Cредний возраст в начале цикла стимуляции составлял 35 лет, а среднее количество извлеченных ооцитов — 10. Исследование показывает, что вероятность того, что все ооциты будут подвергаться воздействию спермы, сильно увеличивается с возрастом пациента: 20% — моложе 32 лет и 99% старше 42 лет.

По итогу исследования был разработан инструмент прогнозирования (учитывает большое количество данных о пациенте) , чтобы помочь клиницистам определить оптимальное количество ооцитов для воздействия спермы и сократить количество созданных неиспользованных эмбрионов

#ai #cv #startup #ophthalmology

👁 Офтальмология и ИИ

Altris AI — украинский стартап в области digital ophthalmology c HQ в США. С 2017 года компания разрабатывает платформу для офтальмологов. Платформа — классический CV для работы с медицинскими изображениями, в основном когерентной томографии (ОКТ)

В мире в моменте более 1 миллиарда человек с предотвратимыми состояниями слепоты, такими как глаукома, поздняя стадия макулодистрофии и другие. И огромная проблема — это нехватка оптометристов: по оценкам Всемирного экономического форума, имеется всего 331 000 доступных специалистов из 14М необходимых на данный момент.

AI может выявлять, локализовать и количественно определять патологии и патологические признаки практически при всех заболеваниях желтого пятна и сетчатки.

SaaS AI платформа Altris, обученная на 5 млн верифицированных ОКТ, уже обнаруживает и интерпретирует около 50 патологий и патологических признаков. К таковым относятся глаукома, хориоидальный невус, макулодистрофии и другие.

Платформа используется более чем в 30 клиниках по всему миру. У Altris также есть мобильное приложение с более чем 11 тысяч активных пользователей среди офтальмологов и оптометристов.

Интересно, что стартап в конце декабря поднял раунд в $1М, где лидирующим фондом вытупил Runa Capital

Мои любимые темы #oncotech и #ai слились воедино и выдали новость, что DeepGlioma AI классифицирует опухоли головного мозга в течение 90 секунд, и с точностью 93% - говорится в исследовании, опубликованном в Nature Medicine.

Хирургия диффузионных глиом (порядка 60% всех опухолей головного мозга) — достаточно опасная и сложная история.

Чтобы понять сложность, объем и необходимость хирургии применяется молекулярный анализ опухоли. Это сложный тест, выполнение которого порой занимает в лучшем случае недели.

В Мичиганском университете разработали алгоритм DeepGlioma который проводит молекулярную типизацию опухоли за менее чем 2 минуты, что даст врачам больше шансов определить методы лечения и прогнозировать пациента.

Метод состоит из использования DeepGlioma - deep neural network для анализа изображений от stimulated Raman histology (SRH), который типизирует опухоль по последней классификации WHO 2021 года. Изображения SRH создаются с использованием стимулированной рамановской микроскопии рассеяния (SRS). За считанные секунды эти изображения предоставляют гистологическую информацию в режиме реального времени о биопсированных тканях в операционной.

Метод был применен к 153 пациентам с диффузными глиомами.

Система смогла правильно классифицировать опухоли по назначенным ВОЗ подгруппам со средней точностью 93,3% - менее чем за 90 секунд каждая прямо во время проведения операции.

Результаты исследования показывают, что мы все ближе к супер точным, быстрым и технологичным способам диагностики. Дело за малым, вытащить median survival time выше 18 месяцев, что сейчас актуально для диффузионных глиом.

#vc #market #medtech #ai

Вы думали я исчез просто так? А я вообще то был в депрессии. В депрессии от того, что по данным последних отчетов RockHealth венчурный рынок med и healthtech дропнулся почти в 2 раза. При чем падение идет по всем ключевым показателям - количество сделок, размеры чеков, количество участников раундов.

За H1 2023 года компании в США привлекли $6,1B внутри 244 сделок, при этом средний размер сделки составил $24,8M, что сопоставимо с цифрами только лишь 2019 года. Для сравнения 2021 год закрылся на цифре почти в $30B. Так же резко снижается количество инвесторов, идущих в медтех. 555 - 1H 2023 по сравнению с 775 в 1H 2022 и 832 в 1H 2021.

В общем медтех перестает быть “новым черным”, или как там у вас говорят. Еще красивая цифра в подтвержение - 41% сделок (101 из 244) не были публичными сериями или раундами (как сейчас модно называть — unlabeled raises (или по русски как привлечь деньги ниже оценки и не спалиться), что по сути говорит что мыльный пузырик поспешно сдувается. Ну и красивое число вышедших компаний из медтеха на IPO в этом году. НОЛЬ.

Все это связывают, конечно с перегретым рынком “AI-powered (прости Господи) HealthCare”, а особенно с миллионом стартапов в области распознавания медицинских изображений и прочих помощников врача, что в 2023 году звучит уже как моветон. Хотя переодически мне пишут очередные ребята, которые решили изобрести распознавание родинок по фото (хоть бы почитали канал, когда я об этом писал в 2017 году)

p.s. про депрессию и тд конечно шутка, просто в последнее время пришлось с новым проектом переехать в ОАЭ и работать по 24 часа в сутки

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