ბოლო რამდენიმე წლის განმავლობაში, ხელოვნური ინტელექტის გავლენა მედიცინაზე ერთ-ერთი ყველაზე ცხელი თემა იყო. განსაკუთრებული მოლოდინი უკავშირდებოდა კომპანია Isomorphic Labs-ს, რომელიც Google DeepMind-ის ბაზაზე შეიქმნა და რომელსაც სათავეში ნობელის პრემიაზე წარდგენილი დემის ჰასაბისი უდგას. AlphaFold-ის ტრიუმფის შემდეგ, რომელმაც ცილების სტრუქტურის პროგნოზირების პრობლემა გადაჭრა, საზოგადოება ელოდა, რომ კომპანია წამლების აღმოჩენის პროცესსაც ასევე სწრაფად და რევოლუციურად გარდაქმნიდა. თუმცა, დავოსის ეკონომიკურ ფორუმზე გაკეთებული განცხადება ცივი წყლის გადასხმას ჰგავდა ინვესტორებისთვის. Reuters-ის ინფორმაციით, Isomorphic Labs-მა კლინიკური კვლევების დაწყების საპროგნოზო ვადები 2025 წლის ბოლოდან 2026 წლის ბოლომდე გადაწია.
რატომ ფერხდება რევოლუცია?
თავდაპირველი ოპტიმიზმი ეფუძნებოდა დაშვებას, რომ თუ AI შეძლებდა მოლეკულების სტრუქტურის ზუსტ მოდელირებას, ეს ავტომატურად ნიშნავდა მზა წამალს. თუმცა, რეალობა ბევრად უფრო რთული აღმოჩნდა. ჰასაბისის განცხადება მიუთითებს ფუნდამენტურ განსხვავებაზე კომპიუტერულ ბიოლოგიასა და კლინიკურ ფარმაკოლოგიას შორის. კომპიუტერში (In Silico) შექმნილი იდეალური მოლეკულა ყოველთვის არ იქცევა იდეალურად ადამიანის ორგანიზმში (In Vivo). მთავარი გამოწვევა, რომელსაც კომპანია წააწყდა, არის არა მოლეკულის პოვნა, არამედ მისი უსაფრთხოებისა და ტოქსიკურობის ზუსტი პროგნოზირება, სანამ ის ცოცხალ ორგანიზმში მოხვდება. როგორც ჩანს, ალგორითმებს ჯერ კიდევ სჭირდებათ დრო, რათა სრულად გაიაზრონ ადამიანის მეტაბოლიზმის ქაოსური ბუნება, რაც უფრო რთული ამოცანაა, ვიდრე უბრალოდ ცილის სტრუქტურის გამოცნობა.
AlphaFold-ის წარმატება vs წამლის შექმნის სირთულე
მნიშვნელოვანია გავმიჯნოთ AlphaFold 3-ის მეცნიერული წარმატება და Isomorphic Labs-ის კომერციული მიზნები. AlphaFold-მა ნამდვილად მოახდინა რევოლუცია იმის გაგებაში, თუ როგორ უკავშირდებიან ცილები ერთმანეთს და სხვა მოლეკულებს. ეს არის უზარმაზარი ნაბიჯი, მაგრამ ეს მხოლოდ აйсბერგის მწვერვალია. წამლის შექმნის პროცესში კრიტიკულია ფარმაკოკინეტიკა — ანუ როგორ შეიწოვება, განაწილდება და გამოიყოფა წამალი ორგანიზმიდან. ეს არის მონაცემები, რომლებიც ისტორიულად ნაკლებად სტრუქტურირებულია და ნაკლებად ხელმისაწვდომია AI მოდელების გასაწვრთნელად, ვიდრე ცილების სტრუქტურული მონაცემები. Isomorphic Labs-ის გადაწყვეტილება, არ იჩქაროს კლინიკურ კვლევებში გადასვლა, სავარაუდოდ, ნიშნავს, რომ ისინი ცდილობენ გააუმჯობესონ თავიანთი მოდელები სწორედ ამ მიმართულებით, რათა თავიდან აიცილონ ძვირადღირებული ჩავარდნები გვიან სტადიებზე.
პარტნიორობა გიგანტებთან და სტრატეგიული სიფრთხილე
არ უნდა დაგვავიწყდეს, რომ Isomorphic Labs-მა უკვე გააფორმა მრავალმილიარდიანი კონტრაქტები ფარმაცევტულ გიგანტებთან — Eli Lilly-სა და Novartis-თან. ეს პარტნიორობები კომპანიას აძლევს ფინანსურ სტაბილურობას (დაახლოებით 3 მილიარდი დოლარის ღირებულების კონტრაქტები), მაგრამ ასევე აკისრებს უზარმაზარ პასუხისმგებლობას. დიდი ფარმაცევტული კომპანიები ცნობილნი არიან თავიანთი კონსერვატიული მიდგომით. შესაძლოა, ვადების გადაწევა იყოს არა ტექნოლოგიური კრახის, არამედ სტრატეგიული სიფრთხილის შედეგი. პარტნიორებს ურჩევნიათ დაელოდონ უფრო დახვეწილ კანდიდატ-მოლეკულას, ვიდრე ნაჩქარევად დაიწყონ კვლევა, რომელიც კრახით დასრულდება. ეს მიუთითებს იმაზე, რომ Isomorphic Labs გადადის სტარტაპის რეჟიმიდან სერიოზული ბიოტექნოლოგიური კომპანიის რეჟიმზე, სადაც ხარისხი სისწრაფეზე მნიშვნელოვანია.
რას ნიშნავს ეს ინდუსტრიისთვის?
Isomorphic Labs-ის ეს ნაბიჯი ცივი წყლის გადასხმას ჰგავს იმ ენთუზიასტებისთვის, რომლებიც ელოდნენ, რომ AI ხვალვე განკურნავდა კიბოს. თუმცა, გრძელვადიან პერსპექტივაში, ეს ჯანსაღი პროცესია. ეს აჩვენებს, რომ “AI Hype” (აჟიოტა) ნელ-ნელა ცხრება და იწყება რეალური, პრაგმატული მუშაობა. ინვესტორები და მეცნიერები ხვდებიან, რომ ხელოვნური ინტელექტი არის მძლავრი ინსტრუმენტი, მაგრამ არა ჯადოსნური ჯოხი. ის აჩქარებს პროცესებს, მაგრამ ვერ აუქმებს ბიოლოგიის ფუნდამენტურ კანონებს. ბაზრისთვის ეს ნიშნავს მოლოდინების კორექტირებას: ჩვენ ვიხილავთ AI-ს მიერ შექმნილ წამლებს, მაგრამ ეს მოხდება ეტაპობრივად და არა ერთ ღამეში.
დემის ჰასაბისის გუნდის გადაწყვეტილება, გადადოს კლინიკური კვლევების ვადები, სინამდვილეში თავდაჯერებულობის ნიშანი უფროა, ვიდრე სისუსტის. მათ იციან, რომ პირველი წამალი, რომელსაც ისინი კლინიკურ კვლევაში შეიტანენ, იქნება ლაკმუსის ქაღალდი მთელი ინდუსტრიისთვის. თუ ის წარმატებული იქნება, ეს სამუდამოდ შეცვლის მედიცინას. თუ ის ჩავარდება, ეს წლებით დახევს უკან AI-ს რეპუტაციას ფარმაცევტიკაში. ამიტომ, დროის აღება იმისათვის, რომ “სწორად გააკეთონ”, არის ერთადერთი ლოგიკური ნაბიჯი. Isomorphic Labs რჩება ინდუსტრიის ლიდერად, უბრალოდ თამაშის ტემპი გახდა უფრო რეალისტური და გააზრებული.