На кафедре фармакологии 12.05.2026 г состоялось очередное заседание СНО. На заседании участвовали ППС и студенты члены СНО. На заседании был заслушан доклад на тему «Роль Искусственного интеллекта в создании новых лекарств», который подготовил студент 55 группы медицинского факультета Дагиев Фируз. Он отметил, что за последние годы Искусственный интеллект стал неотъемлемой частью самых разных отраслей, включая медицину и фармацевтику. Создание медицинских препаратов традиционно занимает много времени (10-15 лет) и требует значительных финансовых затрат. Теперь этот процесс стремительно упрощается. Ученые строят виртуальные фармзаводы, где искусственный интеллект моделирует болезни и подбирает молекулы, снижаются затраты на создание новых лекарств, а также повышается точность исследований. ИИ может моделировать молекулярные структуры и прогнозировать эффективность соединений, а также сокращается время разработки лекарств. Искусственный интеллект в фармации находит применение не только в исследованиях, но и в производственных процессах: для контроля качества, предиктивного обслуживания и оптимизации логистики.

     Используя машинное обучение, специалисты могут анализировать миллионы химических соединений, чтобы выявить перспективные вещества для дальнейшего изучения. Это позволяет ученым сосредоточиться только на тех вариантах, которые с наибольшей вероятностью будут эффективны, и значительно ускорят процесс поиска новых лекарственных средств, а также помогут оценить их токсичность, эффективность и фармакокинетические свойства, что значительно сокращает количество лабораторных исследований. Например – ИИ используется для прогнозирования 3D-структуры целевого белка и взаимодействий лекарство-белок.

         Искусственный интеллект помогает в синтезе многомишенных (воздействуют на несколько структур клетки) и биоспецифических (селективно взаимодействуют с конкретными мишенями) молекул. Примером компании, активно применяющей данную технологию, является BenevolentAI (Лондон, Великобритания), разрабатывающая лекарства для сложных и редких заболеваний.

         Это новая технология уже применяется для создания препаратов от многих заболеваний. Алгоритмы ИИ помогают в выборе целевой группы пациентов для проведения клинических испытаний на основании анализа большого объема данных, анализируют их реакции на лечение и выявляют побочные эффекты препаратов на ранних стадиях. Такой подход применяет на практике компания Pfizer (США), в партнерстве с платформой ИИ IBM Watson.

       Репозиционирование лекарств - это процесс поиска новых терапевтических применений для уже известных препаратов. Примером является использование ИИ для анализа существующих препаратов в борьбе с COVID-19. Например, компания BenevolentAI с помощью ИИ подтвердила, что препарат Барицитиниб (Baricitinib), изначально предназначенный для лечения ревматоидного артрита, может быть эффективен в уменьшении воспалительного процесса у пациентов с COVID-19.

      Таким образом, тенденция ясна: фармацевтическая промышленность становится умнее, быстрее, дешевле и понятнее для всех. О будущей фармакологии можно сказать, что ИИ станет неотьемлемой частью всех этапов фармацевтической разработки и применения лекарств в ближайшем будущем. Развитие предиктивной и превентивной области благодаря глубокому анализу больших данных о здоровье фармакологии. Искусственный интеллект кардинально трансформирует фармакологию, повышая эффективность, ускоряя процессы и позволяя создавать персонализированные подходы к лечению. Преодоление существующих этических и регуляторных барьеров является ключевым условием для полной реализации огромного потенциала ИИ в этой области.

   В конце между студентами и преподавателями состоялась интересная дискуссия по данной теме. Студенты высказали свое мнение об использовании искусственного интеллекта в медицинской практике.