Astellas Pharma: оптимизация кандидата в лекарство с ИИ заняла 7 месяцев вместо 2 лет

Astellas Pharma — японская фармацевтическая компания. В разработке низкомолекулярных препаратов этап от получения лид-соединения до выбора кандидата в разработку проходит через цикл DMTA: проектирование, синтез, тестирование и анализ (Design, Make, Test, Analyze). По данным AnswersNews, без ИИ этот процесс оптимизации занимал у компании в среднем 2 года. Компания применила ИИ на этом этапе в программе ASP5502 — перорального ингибитора STING для лечения первичного синдрома Шегрена, аутоиммунного заболевания.

ИИ встроен в цикл DMTA. Модели спроектировали 60 тыс. вариантов соединений и спрогнозировали их свойства. С опорой на эти прогнозы исследователи отобрали около 20 соединений. Их синтезировали и проверили с помощью роботов автоматического синтеза, после чего компания выбрала кандидата в разработку. Источник не называет поставщиков моделей и не уточняет, собственная ли это разработка. Главный научный директор Astellas Pharma Ёсицугу Сидака ожидает, что доля программ по низкомолекулярным соединениям без участия ИИ будет быстро сокращаться; компания намерена распространить ИИ-подход и на другие модальности.

По данным AnswersNews, применение ИИ позволило сократить процесс оптимизации, который прежде занимал в среднем 2 года, до 7 месяцев. Кандидат ASP5502, полученный таким способом, с сентября 2024 года проходит клиническое исследование первой фазы. Издание описало программу в обзоре 16 декабря 2024 года вместе с проектом Chugai Pharmaceutical, у которой в том же году в клинику вышел кандидат, созданный с помощью ИИ. Другие показатели программы ASP5502, включая затраты и число циклов синтеза, источник не приводит.