В подкаста GZERO World онкологът и носител на „Пулицър“ Сидхарта Мукерджи описа пред Иън Бремър една от най-значимите медицински иновации на нашето време – генеративното откриване на лекарства чрез изкуствен интелект.
За разлика от традиционните методи, които разчитат на години експерименти, новият подход използва AI за създаване на напълно нови молекули, невиждани досега. Машините анализират формата на дефектни протеини – например при рак или автоимунни заболявания – и генерират химични съединения, способни да се свържат с тях и да променят поведението им. „Това е истинска генеративна химия. Всеки път, когато го правим заедно с машината, тя се учи и запомня завинаги“, обяснява Мукерджи.
Процесът прилича на сложен пъзел с милиони възможни комбинации. С всяка грешка AI се усъвършенства и стеснява кръга от кандидати, докато открие правилното решение. Този метод вече доведе до създаването на нови антибиотици със структури, които не са съществували досега.
Най-новите научни публикации потвърждават думите на Мукерджи. През април 2025 г. беше представен AI-управляван pipeline, способен да създаде антибиотик от етапа на избор на мишена до готово съединение. В същото време платформата PharmAgents използва множество AI агенти, за да автоматизира целия процес – от идентифициране на протеин до in silico оценка на токсичност и синтезируемост.
Това е само началото на революция, която може да преобърне лечението на тежки заболявания и да съкрати времето за разработване на нови терапии от години на месеци.
Други иновации:
В края на април 2025 беше публикуван документ за AI-управляван pipeline за откриване на антибиотици — от избор на цел до реализация на съединение. Чрез 3D-класификация на протеоми и генеративни AI модели са отсети хиляди виртуални структури до малък брой синтезируеми кандидати; сред най-успешните модели са DeepBlock и TamGen.
Друга значима иновация е „PharmAgents“ — виртуална фармацевтична екосистема, задвижвана от многобройни LLM-базирани агенти, които автоматизират целия процес на откриване на лекарства — от идентифициране на мишена до in silico оценка на токсичност и осъществимост.


Коментари (0)