Чому майбутнє ШІ у фармацевтиці може залежати від лабораторно вирощених людських тканин

Vivodyne виходить із простого, але важливого припущення: у розробці ліків штучному інтелекту спершу бракує не потужніших алгоритмів, а якісніших даних про людську біологію. ШІ вже вміє швидко пропонувати мішені, молекули та експериментальні підходи. Однак його прогнози залишаються обмеженими, якщо навчальні дані описують переважно тварин, окремі клітини, білки або статистичні спостереження, а не реакцію складної людської тканини на конкретне втручання.

Генеральний директор Vivodyne Андрій Георґеску заявляв, що сучасні ліки, спроєктовані за допомогою ШІ, поки що не є суттєво кращими за препарати, створені людьми. На його думку, одна з причин — недостатня кількість релевантних лабораторних даних, на яких моделі могли б навчатися. 25

Відповіддю компанії стала HIVE — модульна платформа автономних лабораторій, що вирощують людські тканини, дозують їх препаратами, спостерігають за змінами та аналізують результати у великому масштабі.

Головна проблема: кореляції недостатньо

Модель для розробки ліків може знайти зв’язок між певною біологічною ознакою та результатом захворювання. Але це ще не означає, що вона точно покаже, що станеться після введення препарату — за конкретної дози, у конкретній тканині та в певному фізіологічному контексті.

Тому Vivodyne робить акцент на пертурбаціях, тобто на цілеспрямованій зміні умов і вимірюванні відповіді тканини. У логіці компанії такий експеримент дає практичніший для фармацевтики причинний зв’язок: якщо застосувати препарат X у дозі Y, тканина Z зміниться певним вимірюваним чином. На платформі це описують як створення даних про клітинну причинність за допомогою контрольованих експериментів із людськими тканинами. 2

Ця різниця має значення. Модель, навчена на неповній або недостатньо близькій до людської біології інформації, може робити дуже впевнені прогнози, які не справджуються у пацієнтів. Vivodyne не стверджує, що масштабування моделей непотрібне. Її теза полягає в тому, що збільшення моделей без одночасного підвищення якості та людської релевантності експериментальних даних може дати лише обмежений результат. 1725

Як працює HIVE

HIVE поєднує робототехніку, мікрофлюїдику, тканинну інженерію, автоматизоване дозування та біологічні вимірювання. Vivodyne заявляє, що система здатна культивувати 20 типів людських тканин, а потім автономно вводити препарати чи застосовувати інші втручання та відстежувати зміни з часом. 117

Основою платформи є TissueDisks — спеціальні диски, на яких, за словами компанії, можна паралельно вирощувати та дозувати сотні незалежних людських тканин. Одна тканинна модель містить приблизно від 200 000 до 500 000 клітин. Деякі моделі також можуть мати перфузовані, специфічні для тканини тривимірні судинні мережі, що забезпечують реалістичніше надходження препаратів. 24

Типовий цикл роботи має такий вигляд:

1. Виростити стандартизовані моделі людських тканин.
2. Застосувати препарат, певну дозу, генетичну зміну або комбінацію втручань.
3. Виміряти молекулярну, клітинну та функціональну реакцію.
4. Передати результати для аналізу й розробки наступного експерименту.

Так лабораторія перетворюється не на набір розрізнених тестів, а на систему виробництва біологічних даних. Результатом є не лише відповідь на питання, чи вижила тканина. Дослідники можуть фіксувати, як саме вона змінилася, коли відбулася реакція, які клітини постраждали та як різні дози або комбінації препаратів вплинули на перебіг процесу.

Чому дослідження на тваринах і окремих клітинах можуть давати хибний орієнтир

Тваринні моделі залишаються корисними для вивчення системних ефектів усього організму. Проте біологічний механізм, який працює в тварини, може поводитися інакше в людини. Відмінності між видами впливають на метаболізм препаратів, токсичність, імунну відповідь, механізми хвороб і взаємодію між тканинами.

Тести на окремих клітинах і білках дають важливу деталізацію, але водночас прибирають значну частину багатоклітинної структури та фізіологічного контексту, від яких залежить дія ліків. Така невідповідність допомагає пояснити, чому перспективні доклінічні кандидати можуть провалюватися вже під час розробки для людей. Vivodyne хоче додати дані про людські тканини на раннішому етапі, щоб частину проблем із безпекою та ефективністю виявляти ще до дорогих випробувань за участю пацієнтів. 113

Водночас лабораторно вирощена тканина — це не повноцінний людський організм. Такі моделі можуть не відтворювати повністю фармакокінетику всього тіла, сигнали між органами, довгострокові імунні ефекти, відмінності між пацієнтами чи всі особливості конкретної хвороби. Тому їх варто розглядати як потенційний міст між спрощеними лабораторними тестами та клінічними дослідженнями, а не як заміну випробуванням на людях.

Які результати повідомляє Vivodyne

Vivodyne розповіла про тестування 20 хіміотерапевтичних препаратів на кількох типах тканин. За даними компанії, її печінкова модель прогнозувала токсичність для людини з точністю 94%, модель дихальних шляхів відповідала поведінці людської тканини у 96% випадків, а модель кісткового мозку продемонструвала 100-відсоткову відповідність у цьому наборі тестів. 17

Ці показники можуть бути важливими, але їх слід трактувати обережно. У доступних матеріалах вони наведені як результати, заявлені самою компанією. Вони не доводять наявності масштабної незалежної рецензованої перевірки на великій кількості класів препаратів і не показують, що прогнози HIVE вже підвищили частку успішних схвалень ліків у клінічній практиці.

Компанія також оголосила про об’єкт із 12 лабораторіями HIVE та заявленою річною потужністю у 3,1 млн контрольованих експериментів із живими людськими тканинами. Це показник масштабу платформи, але сам по собі він не доводить, що отримані результати точно прогнозують клінічні наслідки. 37

Фінансування та комерційна підтримка

У 2023 році Vivodyne оголосила про загальний обсяг посівного фінансування у $38 млн. Раунд очолила Khosla Ventures; до нього також долучилися Kairos Ventures, CS Ventures, MBX Capital і Bison Ventures. 9 Пізніше компанія повідомила про раунд на $40 млн, кошти з якого мають піти на розширення роботизованої та заснованої на ШІ інфраструктури для тестування людських тканин. 7

Це фінансування підтримує стратегію, у якій експериментальна біологія розглядається як інфраструктура для ШІ: спочатку створюються великі стандартизовані набори даних, а потім вони використовуються для вдосконалення прогнозів щодо терапії та вибору наступних експериментів.

Як це може вплинути на клінічні дослідження

Якщо платформа покаже високу прогностичну здатність у незалежних проспективних дослідженнях, вона потенційно може змінити розробку ліків у трьох напрямах.

Раніше виявлення невдалих кандидатів

Препарати зі слабкою ефективністю або неприйнятною токсичністю можна буде відсіяти до початку випробувань на людях. Це не усуне всі клінічні провали, але може зменшити кількість кандидатів із недостатнім біологічним обґрунтуванням, які доходять до випробувань.

Точніший вибір препарату та дози

Паралельне тестування різних доз і тканинних контекстів може допомогти визначити, які кандидати варто розвивати далі та які діапазони доз доцільно перевіряти в клініці. Vivodyne позиціонує свою платформу як інструмент для відкриття препаратів, досліджень ADME/токсичності та планування клінічних випробувань. 13

Інформативніші моделі ШІ

Повторювані експерименти за схемою «втручання — реакція» можуть дати моделям ШІ навчальні дані, що пов’язують лікування з конкретним результатом на рівні тканини. У довгостроковій перспективі Vivodyne прагне створити ширшу обчислювальну модель — або «світову модель» — людської біології. 8

Однак це залежатиме від якості, відтворюваності, різноманітності та зовнішньої перевірки даних. Більша кількість експериментів не обов’язково означає кращий результат, якщо тканинні моделі недостатньо репрезентують різні групи пацієнтів або якщо вимірювання не передбачають реальних наслідків для людей.

Чому комбіновані терапії стануть важливою перевіркою

Комбіновані терапії вимагають одночасно досліджувати кілька змінних: поєднання препаратів, дозування, порядок введення, час між прийомами та тип тканинного контексту. Платформа людських тканин може зробити систематичну перевірку таких комбінацій практичнішою — зокрема для пошуку синергії та виявлення токсичності до того, як пацієнт отримає лікування.

Це особливо важливо для хвороб, у яких один препарат впливає лише на частину складного біологічного ланцюга. Але обмеження залишаються тими самими: експеримент із тканиною показує взаємодію в межах змодельованої біології, тоді як клінічний результат також залежить від всмоктування, розподілу та метаболізму препарату, імунної відповіді, взаємодії органів і відмінностей між пацієнтами.

Висновок

Vivodyne робить ставку на те, що наступний прорив у розробці ліків за допомогою ШІ принесе не саме по собі збільшення алгоритмів, а краще експериментальне підґрунтя. HIVE покликана забезпечити його завдяки контрольованим масштабним експериментам із 20 типами лабораторно вирощених людських тканин і перетворенню результатів на структуровані біологічні дані. 117

Такий підхід відповідає реальній проблемі доклінічної розробки: спрощені системи не завжди надійно показують, що станеться в людському організмі. Ранні показники ефективності та заявлений масштаб Vivodyne привертають увагу, але поки що це переважно дані, оприлюднені самою компанією. Вирішальним випробуванням стане незалежна перевірка: чи допоможуть прогнози HIVE краще відбирати кандидатів, зменшити кількість клінічних невдач і створити моделі ШІ, здатні працювати не лише з тими тканинами та препаратами, на яких вони навчалися.