На медицинском мероприятии в Нью-Йорке во вторник Google представила TxGemma — коллекцию открытых AI-моделей, предназначенных для разработки лекарств. Модели будут доступны в рамках программы Health AI Developer Foundations уже в этом месяце.

Содержание

Что такое TxGemma и как она работает?

TxGemma предназначена для понимания и анализа текстовой информации, а также структур химических соединений, молекул и белков. По словам Google, модель может помочь исследователям оценивать безопасность и эффективность потенциальных лекарств, что ускорит процесс разработки новых терапевтических средств.

“Процесс создания лекарств — от концепции до утвержденного препарата — занимает много времени и требует огромных затрат. Мы работаем с научным сообществом, чтобы сделать этот процесс более эффективным”, — написала Карен ДеСальво, главный специалист Google по здравоохранению.

Google пока не уточнила, будет ли TxGemma доступна для коммерческого использования, кастомизации или дообучения.

AI и фармацевтика: революция или разочарование?

Искусственный интеллект уже несколько лет называют будущим фармацевтики, и такие компании, как Isomorphic Labs (спин-офф Google), активно продвигают эту идею. AI обещает ускорить процесс поиска лекарств, сокращая затраты на ранние этапы исследований и разработок (R&D).

Однако, несмотря на отдельные успехи, технология пока не привела к мгновенному прорыву:

Компании Exscientia и BenevolentAI уже сталкивались с неудачными клиническими испытаниями, что ставит под вопрос эффективность существующих AI-моделей.
Точность ведущих AI-систем, таких как AlphaFold 3 от Google DeepMind, остается переменной в зависимости от поставленных задач.

Тем не менее, крупные фармкомпании и инвесторы продолжают верить в потенциал AI. В январе Isomorphic Labs объявила о старте тестирования первых AI-разработанных препаратов уже в этом году. По оценкам аналитиков, сегодня более 460 стартапов работают над AI-разработкой лекарств, а общие инвестиции в отрасль уже превысили $60 миллиардов.

Что дальше?

TxGemma может стать важным инструментом для исследователей, но пока остается неясно, насколько она эффективна на практике. Если AI сможет действительно ускорить и удешевить процесс разработки лекарств, это станет одним из самых значимых прорывов в медицине за последнее десятилетие.