| Разработчики: | Стэнфордский университет (Stanford University) |
| Дата премьеры системы: | июль 2018 г |
| Отрасли: | Фармацевтика, медицина, здравоохранение |
2018: Запуск системы
10 июля 2018 года ученые Стэнфордского университета представили систему на основе искусственного интеллекта для прогнозирования потенциальных побочных эффектов лекарственных комбинаций. Эта система, называемая Decagon, должна помочь врачам и исследователям подыскивать наилучшие комбинации лекарств для лечения многих заболеваний.
Хотя побочные эффекты лекарственных средств общеизвестны, их комбинации обычно мало изучены, поскольку исследование множества лекарственных средств одновременно просто нецелесообразно. Однако многие пациенты (в США до 11,9%) принимают 5 и более препаратов в день. Такая полипрагмазия достоверно ухудшает общее состояние пациентов и связана с высоким риском непредвиденных побочных реакций.
Исследователи Стэнфордского университета нашли способ решить эту проблему, изучив, как лекарственные средства влияют на метаболизм. Они разработали массивный алгоритм, описывающий взаимодействие более чем 19 тыс. белков человека друг с другом при участии различных лекарственных средств. Используя более 4 млн известных ассоциаций между лекарственными средствами и побочными эффектами, команда с помощью ИИ выявила закономерности возникновения побочных эффектов в зависимости от того, как лекарственные средства влияют на разные белки.
Отмечается, что несколько фармацевтических компаний начали использовать Decagon для выявления побочных эффектов, но только для комбинаций из двух препаратов. В будущем планируется доработать систему, чтобы она могла поддерживать более сложные схемы. Исследователи также надеются создать более удобный интерфейс программы, которую можно использовать в клинической практике. А пока технология протестирована на практике и готовится к массовому внедрению в программы клинических исследований, в рамках которых разрабатываются и изучаются сложные лекарственные схемы.[1]
