Разработка новых лекарств требует интеграции разнородных данных с различных биологических уровней, однако информация, инструменты и экспертиза остаются разрозненными как внутри команд, так и между организациями. Для решения этой проблемы была создана платформа Virtual Biotech — скоординированная система ИИ-агентов, архитектура которой имитирует структуру исследовательских фармацевтических организаций.
Систему возглавляет агент, выполняющий функцию главного научного сотрудника: он получает запросы, распределяет задачи между профильными агентами-специалистами и синтезирует полученные результаты. Специализированные агенты используют инструменты и базы знаний в области статистической генетики, функциональной геномики, изучения механизмов взаимодействий, хемоинформатики, а также данные о заболеваниях и клинических испытаниях.
Эффективность платформы была продемонстрирована на трех задачах. В первом случае агенты самостоятельно проанализировали результаты почти 56 тысяч клинических испытаний. Они систематизировали данные и сопоставили лекарственные мишени с мультиомными аннотациями, включая характеристики, полученные из атласов одноклеточного секвенирования. Анализ показал, что препараты, нацеленные на гены, специфичные для определенных типов клеток, на 40% чаще переходят с первой на третью фазу испытаний и на 48% чаще выводятся на рынок, при этом частота побочных эффектов снижается на 32%.
Во втором кейсе Virtual Biotech оценила белок B7-H3 как потенциальную мишень для терапии рака легких. Объединив данные генетики, одноклеточных и пространственных исследований, а также клинической геномики, платформа предложила стратегию создания конъюгата антитело-лекарство и указала на критические пробелы и возможности для дифференциации подхода.
В третьем сценарии система проанализировала причины неудачи прекращенного исследования препарата для лечения язвенного колита, нацеленного на OSMRβ. На основе полученных данных были предложены стратегии отбора пациентов по биомаркерам для более точного применения терапии.
Совокупность этих результатов демонстрирует, что Virtual Biotech способна обеспечить комплексный многомасштабный анализ, ускоряя ранние этапы разработки лекарств и делая процесс более прозрачным и эффективным, при этом не заменяя, а дополняя работу ученых.