В июле FDA и министр здравоохранения США Роберт Кеннеди объявили, что “предпринимают смелый шаг для защиты американцев” от свободно продающихся опиоидов - в первую очередь 7-гидроксимитрагинина (7-ОН), выделяемого из листьев кратома. “Смелый шаг” состоял в том, что FDA рекомендовала внести некоторые продукты на его основе в список контролируемых веществ. Это, конечно, не слишком впечатляет, но в 2016 г. правительство уже потерпело поражение в борьбе с кратомом. Тогда Управление по борьбе с наркотиками (DEA) решило временно поместить его в список I, но это вызвало бурю негодования в обществе: от демонстраций у здания DEA и тысяч публичных жалоб до петиции, которую подписали более 60 членов Конгресса. В результате DEA сдалось, и кратом продолжил наводнять магазины, заправки и кафе во многих штатах.
Что такое кратом? Это популярный в Юго-Восточной Азии легкий наркотик из листьев Mitragyna speciosa, которые жуют или заваривают в виде чая. Он отличается тем, что в малых дозах оказывает стимулирующее кокаиноподобное действие, а в больших - седативное и эйфорию, похожую на эффект опиоидов. В США он попал в начале 2000-х гг., когда пострадавшие от опиоидной эпидемии пытались использовать его для отказа от более тяжелых наркотиков. Но затем дельцы пошли дальше: кратом продвигался широкой аудитории, от школьников до руководителей компаний, в качестве природного (а значит, безопасного) тонизирующего средства. Многие, впервые попробовав кратом под видом энергетика в период загруженности по работе и учебе, подсаживались на него и увеличивали дозу, тратя на него тысячи долларов.
Но в ЮВА кратом не вызывает таких проблем и считается сравнительно безопасным, ненамного рискованнее кофе. В чем причина? Дело в том, что свежие листья растения, которые употребляются там, не содержат самого опасного алкалоида - 7-ОН. Он накапливается в высушенных, где его концентрация доходит до 2%. Но американские производители на этом не остановились: они начали выделять 7-ОН и добавлять концентрат в якобы полностью природные препараты кратома, усиливая их действие. Это сделало кратом легальным аналогом морфина: пользователи, употреблявшие и то, и другое, сообщали о схожести эффекта. Сейчас магазины начали продавать под видом “органической натуральной добавки” чистый 7-ОН, не упоминая ни о побочках, ни о вызываемой им зависимости.
Между тем, лечить зависимость от кратома оказалось трудно. Помимо 7-ОН, он содержит множество алкалоидов, воздействующих как на опиоидные, так и на другие рецепторы. Это делает лечение не таким прямолинейным, как, например, при героиновой зависимости. Пациенты, которые принимали используемый при отказе от опиоидов бупренорфин, отмечали, что он устраняет не все эффекты абстиненции, и многие из-за этого бросали терапию. Те, кто пытался резко отказаться от кратома, испытывали многодневный абстинентный синдром, похожий на таковой от опиоидов.
Полное отсутствие надзора сделало рынок кратома идеальной индустрией. Препарат быстро вызывает зависимость, продается где угодно, не распознается тестами на наркотики, а от производителей даже не требуется делать предупреждающие надписи о рисках, которые обязательны для сигарет и алкоголя. Сейчас его регулярно употребляют 2 млн американцев (по другим оценкам, их число может доходить до 15 млн), а в США ввозится 2 тонны кратома ежемесячно. Если прибавить к этому мощное политическое лобби и то, что при всей его популярности большая часть населения о нем даже не слышала (а следовательно, не может давить на политиков, призывая к запрету), становится понятно, что следующий “смелый шаг” потребует от FDA и Кеннеди немалых трудов.
Что такое кратом? Это популярный в Юго-Восточной Азии легкий наркотик из листьев Mitragyna speciosa, которые жуют или заваривают в виде чая. Он отличается тем, что в малых дозах оказывает стимулирующее кокаиноподобное действие, а в больших - седативное и эйфорию, похожую на эффект опиоидов. В США он попал в начале 2000-х гг., когда пострадавшие от опиоидной эпидемии пытались использовать его для отказа от более тяжелых наркотиков. Но затем дельцы пошли дальше: кратом продвигался широкой аудитории, от школьников до руководителей компаний, в качестве природного (а значит, безопасного) тонизирующего средства. Многие, впервые попробовав кратом под видом энергетика в период загруженности по работе и учебе, подсаживались на него и увеличивали дозу, тратя на него тысячи долларов.
Но в ЮВА кратом не вызывает таких проблем и считается сравнительно безопасным, ненамного рискованнее кофе. В чем причина? Дело в том, что свежие листья растения, которые употребляются там, не содержат самого опасного алкалоида - 7-ОН. Он накапливается в высушенных, где его концентрация доходит до 2%. Но американские производители на этом не остановились: они начали выделять 7-ОН и добавлять концентрат в якобы полностью природные препараты кратома, усиливая их действие. Это сделало кратом легальным аналогом морфина: пользователи, употреблявшие и то, и другое, сообщали о схожести эффекта. Сейчас магазины начали продавать под видом “органической натуральной добавки” чистый 7-ОН, не упоминая ни о побочках, ни о вызываемой им зависимости.
Между тем, лечить зависимость от кратома оказалось трудно. Помимо 7-ОН, он содержит множество алкалоидов, воздействующих как на опиоидные, так и на другие рецепторы. Это делает лечение не таким прямолинейным, как, например, при героиновой зависимости. Пациенты, которые принимали используемый при отказе от опиоидов бупренорфин, отмечали, что он устраняет не все эффекты абстиненции, и многие из-за этого бросали терапию. Те, кто пытался резко отказаться от кратома, испытывали многодневный абстинентный синдром, похожий на таковой от опиоидов.
Полное отсутствие надзора сделало рынок кратома идеальной индустрией. Препарат быстро вызывает зависимость, продается где угодно, не распознается тестами на наркотики, а от производителей даже не требуется делать предупреждающие надписи о рисках, которые обязательны для сигарет и алкоголя. Сейчас его регулярно употребляют 2 млн американцев (по другим оценкам, их число может доходить до 15 млн), а в США ввозится 2 тонны кратома ежемесячно. Если прибавить к этому мощное политическое лобби и то, что при всей его популярности большая часть населения о нем даже не слышала (а следовательно, не может давить на политиков, призывая к запрету), становится понятно, что следующий “смелый шаг” потребует от FDA и Кеннеди немалых трудов.
Возможности ИИ в генерации изображений стали подарком для мошенников, специализирующихся на краже личности врачей для рекламы препаратов. Если раньше они ограничивались постами с “заимствованными” фотографиями докторов, якобы рекомендующих лекарство или БАД, то сейчас видео-платформы захлестнул поток дип-фейков, полностью имитирующих внешность, голос и манеру поведения специалистов здравоохранения, которые вводят в заблуждение даже тех, кто лично с ними знаком.
Один из пострадавших, Джонатан Шоу, заместитель директора Института сердца и диабета Бейкера в Мельбурне, узнал о том, что он якобы продвигает новую добавку для лечения диабета, когда пациенты начали звонить в клинику, чтобы узнать подробности. В видеоролике на Facebook фальшивый доктор Шоу заявлял, что метформин неэффективен, и рекламировал вместо него БАД из корицы, барбариса и горькой дыни под названием Glyco Balance. Согласно обещаниям, препарат стабилизировал уровень сахара в крови всего за 24 часа. К видео прилагалась стенограмма, в которой Шоу заявлял, что добавка была разработана Институтом Бейкера на государственные средства. При этом на сайтах Glyco в качестве разработчика БАД был указан другой известный врач - Алан Габи, специализирующийся на питании и написавший на эту тему целый ряд книг. Когда с ним связались журналисты, он был удивлен не меньше Шоу.
На самом деле Glyco разработала компания Vellec Group, и она подошла к распространению препарата с размахом. Потребитель, ищущий информацию о Glyco, натыкается на множество рекламных сайтов и видео на YouTube, содержащих сгенерированные ИИ отзывы и рекомендации клиентов. Они также опубликовали на ResearchGate статью под названием “Отзывы о Glyco Balance Australia — работает ли эта формула для контроля сахара в крови? Прочитайте это!” (на данный момент статья удалена из-за жалоб) под авторством сотрудника Стэнфордского университета Ричарда Джорджа - на самом деле несуществующего.
Подобных случаев множество. Профессор Гарвардской медицинской школы Кэролайн Аповян невольно стала лицом кампании сомнительного препарата для похудения. Как и Шоу, она узнала об этом от своих пациентов, после чего обнаружила два десятка своих фальшивых аккаунтов, посвященных рекламе, в соцсетях. Кристофер Гарднер, директор по исследованию питания в Стэнфорде, нашел более 100 видеороликов на YouTube, озвученных его голосом и часто дающих неправильные советы. Авторитетный популяризатор науки Карл Крушельницкий “рекламирует” препараты от давления, продаваемые компаниями-однодневками, и эта реклама обманывает даже других врачей.
Сгенерированные ИИ видео, на которых “врачи” дают советы, нередко способные навредить пациентам, стали проблемой для соцсетей в последние несколько лет. Медицинское сообщество советует пользователям убедиться, что это реально существующий человек, данные которого указаны на сайте организации, где он работает. Но дип-фейки свели функциональность этого метода к нулю: врач может быть настоящим, но это не означает, что он действительно участвовал в съемках видео.
Как распознать такой фейк? Иногда на него указывают визуальные признаки: мерцание, размытые контуры, странные искажения лица и рук. Но ИИ совершенствуются, и качество многих видео не позволяет выявить фальшивку.
Главный принцип при просмотре медицинских видео и постов в соцсетях: не доверять рекламе, на какие бы авторитетные фигуры она ни ссылалась, и всегда проверять информацию. Мошенники часто дают нереалистичные обещания и описывают эффект препарата в выражениях вроде “гарантированный результат” и “болезнь исчезнет навсегда”. Но другие используют более тонкий подход, как бы невзначай упоминая препарат в фальшивых интервью со специалистами и описывая его в сдержанных научных терминах. Так что, даже если обещания выглядят правдоподобными, без консультации с настоящим врачом и изучения медицинской литературы покупать никакие чудо-средства не стоит.
Один из пострадавших, Джонатан Шоу, заместитель директора Института сердца и диабета Бейкера в Мельбурне, узнал о том, что он якобы продвигает новую добавку для лечения диабета, когда пациенты начали звонить в клинику, чтобы узнать подробности. В видеоролике на Facebook фальшивый доктор Шоу заявлял, что метформин неэффективен, и рекламировал вместо него БАД из корицы, барбариса и горькой дыни под названием Glyco Balance. Согласно обещаниям, препарат стабилизировал уровень сахара в крови всего за 24 часа. К видео прилагалась стенограмма, в которой Шоу заявлял, что добавка была разработана Институтом Бейкера на государственные средства. При этом на сайтах Glyco в качестве разработчика БАД был указан другой известный врач - Алан Габи, специализирующийся на питании и написавший на эту тему целый ряд книг. Когда с ним связались журналисты, он был удивлен не меньше Шоу.
На самом деле Glyco разработала компания Vellec Group, и она подошла к распространению препарата с размахом. Потребитель, ищущий информацию о Glyco, натыкается на множество рекламных сайтов и видео на YouTube, содержащих сгенерированные ИИ отзывы и рекомендации клиентов. Они также опубликовали на ResearchGate статью под названием “Отзывы о Glyco Balance Australia — работает ли эта формула для контроля сахара в крови? Прочитайте это!” (на данный момент статья удалена из-за жалоб) под авторством сотрудника Стэнфордского университета Ричарда Джорджа - на самом деле несуществующего.
Подобных случаев множество. Профессор Гарвардской медицинской школы Кэролайн Аповян невольно стала лицом кампании сомнительного препарата для похудения. Как и Шоу, она узнала об этом от своих пациентов, после чего обнаружила два десятка своих фальшивых аккаунтов, посвященных рекламе, в соцсетях. Кристофер Гарднер, директор по исследованию питания в Стэнфорде, нашел более 100 видеороликов на YouTube, озвученных его голосом и часто дающих неправильные советы. Авторитетный популяризатор науки Карл Крушельницкий “рекламирует” препараты от давления, продаваемые компаниями-однодневками, и эта реклама обманывает даже других врачей.
Сгенерированные ИИ видео, на которых “врачи” дают советы, нередко способные навредить пациентам, стали проблемой для соцсетей в последние несколько лет. Медицинское сообщество советует пользователям убедиться, что это реально существующий человек, данные которого указаны на сайте организации, где он работает. Но дип-фейки свели функциональность этого метода к нулю: врач может быть настоящим, но это не означает, что он действительно участвовал в съемках видео.
Как распознать такой фейк? Иногда на него указывают визуальные признаки: мерцание, размытые контуры, странные искажения лица и рук. Но ИИ совершенствуются, и качество многих видео не позволяет выявить фальшивку.
Главный принцип при просмотре медицинских видео и постов в соцсетях: не доверять рекламе, на какие бы авторитетные фигуры она ни ссылалась, и всегда проверять информацию. Мошенники часто дают нереалистичные обещания и описывают эффект препарата в выражениях вроде “гарантированный результат” и “болезнь исчезнет навсегда”. Но другие используют более тонкий подход, как бы невзначай упоминая препарат в фальшивых интервью со специалистами и описывая его в сдержанных научных терминах. Так что, даже если обещания выглядят правдоподобными, без консультации с настоящим врачом и изучения медицинской литературы покупать никакие чудо-средства не стоит.
Министерство здравоохранения и социальных служб США готовится выпустить доклад, связывающий детский аутизм с приемом парацетамола во время беременности. Он должен стать частью обширной - и отнюдь не всегда научно обоснованной - кампании министра здравоохранения Кеннеди против “залечивания” детей. Например, по его мнению, СИОЗС вызывают зависимость “хуже, чем героин”, и становятся причиной стрельбы в общественных местах (что совершенно не так). Аутизму тоже была нужна однозначная причина из аптечки. Как заявил в августе Кеннеди в разговоре с Трампом, “мы сейчас обнаруживаем определенные вмешательства, которые явно, почти наверняка, вызывают аутизм”, на что Трамп ответил: “должно быть что-то искусственное, вызывающее его, то есть препарат или что-то в этом роде”.
Озабоченность властей США аутизмом вызвана ростом числа случаев: если в 2020 г. он выявлялся у 1 ребенка из 36, то в 2022 г. - у 1 из 31. На самом деле это связано с развитием диагностики, повышением осведомленности среди родителей и тем, что расширяется само определение аутизма. Например, когда в 2013 г. Американская психиатрическая ассоциация объединила отдельные диагнозы, связанные с аутизмом, в один - расстройство аутистического спектра, встревоженные СМИ писали о росте статистики по аутизму, хотя число реальных пациентов осталось неизменным.
То, что выбор виновника падет на парацетамол, было предсказуемо: это один из немногих препаратов, разрешенных беременным. Его принимают при боли и высокой температуре, и польза от него превышает риски - длительная температура выше 38°C увеличивает вероятность выкидыша и врожденных дефектов, а болевой синдром приводит к стрессу и повышенному давлению.
Все утверждения о связи парацетамола и аутизма базируются на нескольких небольших исследованиях, которые были опровергнуты более обширными. Например, в 2024 г. вышла статья, посвященная исследованию на выборке из почти 2,5 млн шведских детей, матери 185,9 тыс. которых принимали парацетамол во время беременности. В группе парацетамола доля случаев аутизма составила 1,53%, в контрольной - 1,33%. Когда авторы исследовали братьев и сестер, что позволяет учесть такие факторы как генетическая предрасположенность и окружающая среда, оказалось, что разницы нет вообще. Связи между дозировкой парацетамола и риском развития аутизма также не было обнаружено.
Вопреки подозрениям Трампа, аутизм вызывает не конкретный препарат: за его развитие отвечают сотни генов. Хотя у некоторых людей он может быть вызван моногенетическим заболеванием, например, синдромом Мартина - Белл, у большинства он связан с множественными мутациями в ДНК. Исследования показывают, что около 80% случаев аутизма приходятся на генетические причины. Остальные связаны с влиянием окружающей среды: плохой экологией, недоношенностью, гипоксией при родах, недостатком или избытком витаминов. Будущий доклад минздрава рекомендует фолиевую кислоту в качестве средства против аутизма, но на самом деле это учитывает только одну причину из многих.
Несмотря на доводы науки, власти США готовы ухватиться за любые подтверждения своих идей. Малоизвестный биохимик Уильям Паркер, возлагающий вину за аутизм на парацетамол, привлек внимание СМИ тем, что за последние дни с ним лично связались Кеннеди и директор NIH Джей Бхаттачарья. Паркер считает, что проблема не в приеме парацетамола при беременности, а в том, что его дают маленьким детям. Хотя это не совсем соответствует концепции Кеннеди, выбирать ему не приходится: ученых, поддерживающих эту теорию, мало, а Паркер к тому же предлагает метод почти полного искоренения аутизма. По его словам, стоит только перестать давать детям парацетамол, число случаев сразу сократится на 95%, а оставшиеся можно будет переклассифицировать как какое-то другое расстройство.
Озабоченность властей США аутизмом вызвана ростом числа случаев: если в 2020 г. он выявлялся у 1 ребенка из 36, то в 2022 г. - у 1 из 31. На самом деле это связано с развитием диагностики, повышением осведомленности среди родителей и тем, что расширяется само определение аутизма. Например, когда в 2013 г. Американская психиатрическая ассоциация объединила отдельные диагнозы, связанные с аутизмом, в один - расстройство аутистического спектра, встревоженные СМИ писали о росте статистики по аутизму, хотя число реальных пациентов осталось неизменным.
То, что выбор виновника падет на парацетамол, было предсказуемо: это один из немногих препаратов, разрешенных беременным. Его принимают при боли и высокой температуре, и польза от него превышает риски - длительная температура выше 38°C увеличивает вероятность выкидыша и врожденных дефектов, а болевой синдром приводит к стрессу и повышенному давлению.
Все утверждения о связи парацетамола и аутизма базируются на нескольких небольших исследованиях, которые были опровергнуты более обширными. Например, в 2024 г. вышла статья, посвященная исследованию на выборке из почти 2,5 млн шведских детей, матери 185,9 тыс. которых принимали парацетамол во время беременности. В группе парацетамола доля случаев аутизма составила 1,53%, в контрольной - 1,33%. Когда авторы исследовали братьев и сестер, что позволяет учесть такие факторы как генетическая предрасположенность и окружающая среда, оказалось, что разницы нет вообще. Связи между дозировкой парацетамола и риском развития аутизма также не было обнаружено.
Вопреки подозрениям Трампа, аутизм вызывает не конкретный препарат: за его развитие отвечают сотни генов. Хотя у некоторых людей он может быть вызван моногенетическим заболеванием, например, синдромом Мартина - Белл, у большинства он связан с множественными мутациями в ДНК. Исследования показывают, что около 80% случаев аутизма приходятся на генетические причины. Остальные связаны с влиянием окружающей среды: плохой экологией, недоношенностью, гипоксией при родах, недостатком или избытком витаминов. Будущий доклад минздрава рекомендует фолиевую кислоту в качестве средства против аутизма, но на самом деле это учитывает только одну причину из многих.
Несмотря на доводы науки, власти США готовы ухватиться за любые подтверждения своих идей. Малоизвестный биохимик Уильям Паркер, возлагающий вину за аутизм на парацетамол, привлек внимание СМИ тем, что за последние дни с ним лично связались Кеннеди и директор NIH Джей Бхаттачарья. Паркер считает, что проблема не в приеме парацетамола при беременности, а в том, что его дают маленьким детям. Хотя это не совсем соответствует концепции Кеннеди, выбирать ему не приходится: ученых, поддерживающих эту теорию, мало, а Паркер к тому же предлагает метод почти полного искоренения аутизма. По его словам, стоит только перестать давать детям парацетамол, число случаев сразу сократится на 95%, а оставшиеся можно будет переклассифицировать как какое-то другое расстройство.
В Великобритании разворачивается медицинский секс-скандал: анестезиолог оставил пациента во время операции, чтобы заняться сексом с медсестрой, но ему снова разрешили практиковать.
С чего все началось? В сентябре 2023 г. женатый отец троих детей Сухаил Анджум, работавший в Манчестере консультантом-анестезиологом, во время операции сообщил коллегам, что хочет сделать “comfort break”. Обычно этим эвфемизмом обозначают поход в туалет, но у Анджума были свои представления о комфорте. Вместо санузла он направился в другую операционную, где его ждала неназванная медсестра С. Хотя половому гиганту понадобилось всего 8 минут, их успели застать: когда парочка приводила себя в порядок, в операционную вошла другая медсестра. Она была в шоке, увидев застегивающего ширинку Анджума и медсестру С. с брюками, спущенными до колен. Для оставленного пациента операция прошла без инцидентов, но все могло закончиться гораздо хуже: присматривать за ним Анджум поручил еще одной медсестре, и если бы его состояние ухудшилось, она бы даже не знала, где искать анестезиолога.
Информация об этом дошла до руководства больницы, после чего Главный медицинский совет возбудил против Анджума дело. Поскольку регулятор счел, что его сомнительный моральный облик мог дорого обойтись пациентам, в феврале 2024 г. Анджума уволили, и он вернулся к себе в Пакистан.
Но на этом история не заканчивается. Недавно Анджум снова подал заявку на работу в Великобритании, после чего состоялось слушание Службы трибунала практикующих врачей. В свое оправдание Анджум заявил, что история произошла в стрессовое для его семьи время: его жена незадолго до этого родила сильно недоношенную дочь. По словам его словам, это сказалось на его “личной жизни, психическом здоровье, благополучии и работе в больнице”. “Но самое главное — пациент. Если бы мой врач ушёл, не сказав мне… Каждый день, когда я об этом думаю, меня разрывает на части”.
Патетических раскаяний оказалось достаточно, чтобы выйти сухим из воды. Хотя трибунал заявил, что Анджум “поставил свои интересы выше интересов пациента и коллег”, а его действия были “достаточно значимыми, чтобы их можно было приравнять к серьезному проступку”, никаких санкций к нему не применили. NHS страдает от огромной нехватки врачей, и руководство готово закрыть глаза почти на что угодно, включая секс во время операций, чтобы получить квалифицированного анестезиолога.
Это не единственный сексуализированный скандал в медицинских кругах Великобритании за последнее время. Недавно состоялся суд над сосудистым хирургом NHS Нилом Хоппером, фетишистом, который заморозил себе ноги сухим льдом, чтобы ампутировать их ради собственного удовлетворения - а заодно заработать. Когда он поступил в больницу, то умолчал о причинах гангрены, и страховые компании выплатили ему более 466 тыс. фунтов. Эти деньги пошли на покупку автофургона, джакузи и строительство дома. Его кандидатура даже была включена в шорт-лист потенциальных астронавтов с инвалидностью от Европейского космического агентства.
Полиция вышла на Хоппера, когда проводила расследование в отношении сайта EunuchMaker. Его владелец, Мариус Густавсон, предоставлял услуги по экстремальным модификациям тела, включая кастрацию, таким же фетишистам, как и он сам. Хопперу повезло больше, чем Густавсону, получившему пожизненное заключение: он отделался 32 месяцами в тюрьме и потерей дома. Но новости о хирурге с нестандартными наклонностями не обрадовали его пациентов, особенно тех, у кого он также ампутировал части тела. В итоге эту историю будет сложно переварить даже всепрощающей NHS.
С чего все началось? В сентябре 2023 г. женатый отец троих детей Сухаил Анджум, работавший в Манчестере консультантом-анестезиологом, во время операции сообщил коллегам, что хочет сделать “comfort break”. Обычно этим эвфемизмом обозначают поход в туалет, но у Анджума были свои представления о комфорте. Вместо санузла он направился в другую операционную, где его ждала неназванная медсестра С. Хотя половому гиганту понадобилось всего 8 минут, их успели застать: когда парочка приводила себя в порядок, в операционную вошла другая медсестра. Она была в шоке, увидев застегивающего ширинку Анджума и медсестру С. с брюками, спущенными до колен. Для оставленного пациента операция прошла без инцидентов, но все могло закончиться гораздо хуже: присматривать за ним Анджум поручил еще одной медсестре, и если бы его состояние ухудшилось, она бы даже не знала, где искать анестезиолога.
Информация об этом дошла до руководства больницы, после чего Главный медицинский совет возбудил против Анджума дело. Поскольку регулятор счел, что его сомнительный моральный облик мог дорого обойтись пациентам, в феврале 2024 г. Анджума уволили, и он вернулся к себе в Пакистан.
Но на этом история не заканчивается. Недавно Анджум снова подал заявку на работу в Великобритании, после чего состоялось слушание Службы трибунала практикующих врачей. В свое оправдание Анджум заявил, что история произошла в стрессовое для его семьи время: его жена незадолго до этого родила сильно недоношенную дочь. По словам его словам, это сказалось на его “личной жизни, психическом здоровье, благополучии и работе в больнице”. “Но самое главное — пациент. Если бы мой врач ушёл, не сказав мне… Каждый день, когда я об этом думаю, меня разрывает на части”.
Патетических раскаяний оказалось достаточно, чтобы выйти сухим из воды. Хотя трибунал заявил, что Анджум “поставил свои интересы выше интересов пациента и коллег”, а его действия были “достаточно значимыми, чтобы их можно было приравнять к серьезному проступку”, никаких санкций к нему не применили. NHS страдает от огромной нехватки врачей, и руководство готово закрыть глаза почти на что угодно, включая секс во время операций, чтобы получить квалифицированного анестезиолога.
Это не единственный сексуализированный скандал в медицинских кругах Великобритании за последнее время. Недавно состоялся суд над сосудистым хирургом NHS Нилом Хоппером, фетишистом, который заморозил себе ноги сухим льдом, чтобы ампутировать их ради собственного удовлетворения - а заодно заработать. Когда он поступил в больницу, то умолчал о причинах гангрены, и страховые компании выплатили ему более 466 тыс. фунтов. Эти деньги пошли на покупку автофургона, джакузи и строительство дома. Его кандидатура даже была включена в шорт-лист потенциальных астронавтов с инвалидностью от Европейского космического агентства.
Полиция вышла на Хоппера, когда проводила расследование в отношении сайта EunuchMaker. Его владелец, Мариус Густавсон, предоставлял услуги по экстремальным модификациям тела, включая кастрацию, таким же фетишистам, как и он сам. Хопперу повезло больше, чем Густавсону, получившему пожизненное заключение: он отделался 32 месяцами в тюрьме и потерей дома. Но новости о хирурге с нестандартными наклонностями не обрадовали его пациентов, особенно тех, у кого он также ампутировал части тела. В итоге эту историю будет сложно переварить даже всепрощающей NHS.
Недавнее исследование китайских ученых в Cell, посвященное замедлению старения у приматов с помощью стволовых клеток, вызвало воодушевление футурологов и даже заставило Nature задуматься над социальными последствиями продления жизни. На деле такая реакция, как обычно, преждевременна: убедительных данных пока нет, и одна восторженная по поводу нового метода статья еще не означает, что мы на пороге массового долгожительства.
Исследование основано на гипотезе о том, что старение частично связано с дефицитом белка FOXO3, уровень которого снижается с возрастом. FOXO3 играет в организме несколько важных ролей: он участвует в восстановлении ДНК, защищает от старения стволовые клетки, влияя на регенерацию тканей, подавляет развитие опухолей и т.д. Авторы исследования модифицировали человеческий ген FOXO3, получив стволовые клетки (SRC), которые in vitro демонстрировали повышенную устойчивость к старению и способность к самообновлению.
Для тестов авторы взяли группу яванских макак 19-23 лет (что примерно соответствует 57-69 годам у человека), которую разделили на 3 части. Одной 2 раза в неделю на протяжении 44 недель вводили SRC, другой - обычные моноциты-предшественники, контрольная группа получала физраствор. После этого состояние животных оценили с помощью КТ, МРТ и ряда анализов.
Что же вызвало бурную реакцию футурологов? Согласно утверждениям авторов, SRC оказал на организм обезьян комплексный омолаживающий эффект. Он увеличивал объем и толщину коры мозга, а также повышал целостность миелиновой оболочки нейронов. Дегенерация костей снизилась, гомеостаз тканей улучшился, минерализация почек и мозга уменьшилась, также как и хроническое воспаление, связанное с пожилым возрастом. Многие органы (включая гиппокамп, лобную долю, сигмовидную кишку и ткани репродуктивной системы) омолодились на несколько лет, если судить по транскриптомным маркерам старения.
Кажется, что это звучит слишком хорошо, чтобы быть правдой, и на практике исследование имеет много ограничений. Почему рано ожидать, что через несколько лет “лекарство от старости” станет реальностью?
✳️ Субъективная оценка результатов. Авторы использовали статистические модели практически для всего: оценки толщины коры мозга, анализа результатов секвенирования, определения “биологического возраста” тканей, количественной оценки геропротекторного эффекта SRC и т.д. Но статистические инструменты могут внести большую погрешность, особенно если цель - продемонстрировать определенный результат. До тех пор, пока независимые группы ученых не подтвердят результаты, обольщаться по их поводу преждевременно.
✳️ Даже эти оптимистичные данные не могут свидетельствовать о реальном продлении жизни. Выводы об этом можно делать только при сравнении естественной продолжительности жизни животных - но вместо этого их усыпили, чтобы взять образцы тканей.
✳️ То же самое касается длительности эффекта SRC: данные были получены сразу после завершения исследования, и неизвестно, сколько бы он сохранялся, если бы наблюдения за обезьянами продолжились. Без изучения этой темы создание препаратов для людей невозможно, поскольку нельзя оценить соотношение рисков и пользы.
✳️ Риски терапии стволовыми клетками при этом значительные. Хотя авторы были очень воодушевлены тем, что за 44 недели ни у одной из обезьян не развились опухоли, группа состояла всего из 16 животных, а 10 месяцев - недостаточный срок наблюдения. Чтобы “терапия старения” стала реалистичным сценарием, возможность получить из-за нее тяжелую инфекцию или онкологическое заболевание должна быть исключена. Наука пока далека от этого достижения.
✳️ Неизвестно, можно ли проецировать данные по яванским макакам на человека. Препараты часто хорошо работают в испытаниях на животных, включая приматов, но оказываются бесполезными для людей.
✳️ Старение - многофакторный процесс, и его не обратить вспять повышенной экспрессией одного гена. Для того, чтобы получить работающий препарат, способный продлить жизнь хотя бы на несколько лет, потребуется еще много исследований в самых разных областях.
Исследование основано на гипотезе о том, что старение частично связано с дефицитом белка FOXO3, уровень которого снижается с возрастом. FOXO3 играет в организме несколько важных ролей: он участвует в восстановлении ДНК, защищает от старения стволовые клетки, влияя на регенерацию тканей, подавляет развитие опухолей и т.д. Авторы исследования модифицировали человеческий ген FOXO3, получив стволовые клетки (SRC), которые in vitro демонстрировали повышенную устойчивость к старению и способность к самообновлению.
Для тестов авторы взяли группу яванских макак 19-23 лет (что примерно соответствует 57-69 годам у человека), которую разделили на 3 части. Одной 2 раза в неделю на протяжении 44 недель вводили SRC, другой - обычные моноциты-предшественники, контрольная группа получала физраствор. После этого состояние животных оценили с помощью КТ, МРТ и ряда анализов.
Что же вызвало бурную реакцию футурологов? Согласно утверждениям авторов, SRC оказал на организм обезьян комплексный омолаживающий эффект. Он увеличивал объем и толщину коры мозга, а также повышал целостность миелиновой оболочки нейронов. Дегенерация костей снизилась, гомеостаз тканей улучшился, минерализация почек и мозга уменьшилась, также как и хроническое воспаление, связанное с пожилым возрастом. Многие органы (включая гиппокамп, лобную долю, сигмовидную кишку и ткани репродуктивной системы) омолодились на несколько лет, если судить по транскриптомным маркерам старения.
Кажется, что это звучит слишком хорошо, чтобы быть правдой, и на практике исследование имеет много ограничений. Почему рано ожидать, что через несколько лет “лекарство от старости” станет реальностью?
✳️ Субъективная оценка результатов. Авторы использовали статистические модели практически для всего: оценки толщины коры мозга, анализа результатов секвенирования, определения “биологического возраста” тканей, количественной оценки геропротекторного эффекта SRC и т.д. Но статистические инструменты могут внести большую погрешность, особенно если цель - продемонстрировать определенный результат. До тех пор, пока независимые группы ученых не подтвердят результаты, обольщаться по их поводу преждевременно.
✳️ Даже эти оптимистичные данные не могут свидетельствовать о реальном продлении жизни. Выводы об этом можно делать только при сравнении естественной продолжительности жизни животных - но вместо этого их усыпили, чтобы взять образцы тканей.
✳️ То же самое касается длительности эффекта SRC: данные были получены сразу после завершения исследования, и неизвестно, сколько бы он сохранялся, если бы наблюдения за обезьянами продолжились. Без изучения этой темы создание препаратов для людей невозможно, поскольку нельзя оценить соотношение рисков и пользы.
✳️ Риски терапии стволовыми клетками при этом значительные. Хотя авторы были очень воодушевлены тем, что за 44 недели ни у одной из обезьян не развились опухоли, группа состояла всего из 16 животных, а 10 месяцев - недостаточный срок наблюдения. Чтобы “терапия старения” стала реалистичным сценарием, возможность получить из-за нее тяжелую инфекцию или онкологическое заболевание должна быть исключена. Наука пока далека от этого достижения.
✳️ Неизвестно, можно ли проецировать данные по яванским макакам на человека. Препараты часто хорошо работают в испытаниях на животных, включая приматов, но оказываются бесполезными для людей.
✳️ Старение - многофакторный процесс, и его не обратить вспять повышенной экспрессией одного гена. Для того, чтобы получить работающий препарат, способный продлить жизнь хотя бы на несколько лет, потребуется еще много исследований в самых разных областях.
Разработчики ИИ приготовили “подарок” для ипохондриков: модель, которая предсказывает, какие болезни, вероятно, ждут вас в будущем. Группа ученых представила ИИ, который определяет вероятность более 1 тыс. заболеваний на основе данных из медицинских карт.
Модель, работающая на той же технологии, что и ChatGPT, получила название Delphi-2M. Ее обучили на данных 402,8 тыс. человек, зарегистрированных в Британском биобанке. Информация включала в себя возраст, пол, ИМТ, наличие вредных привычек, а также диагнозы. После этого работу Delphi-2M оценили на выборке пациентов из Дании: 1,93 млн человек, которым было 50-80 лет на момент 1 января 2016 г. ИИ давал в отношении них прогнозы, которые затем сравнивались с реальной заболеваемостью в 2017 г.
Разработчики оценивали эффективность Delphi-2M с помощью параметра AUC, принимающего значения от 0 до 1: чем он выше, тем лучше работает модель. При проверке ИИ на датских данных он составил 0,67. Впрочем, это не значит, что Delphi-2M эффективен на 67%. Например, на данных из Великобритании AUC для прогнозов на 1 год вперед был равен 0,76. На практике это означало, что модель верно предсказывала 17% заболеваний, которые ждали пациентов в течение следующего года.
Сами разработчики сравнивают действие модели с метеорологическим прогнозом: “точно так же, как в случае с погодой, где вероятность дождя составляет 70%”, Delphi-2M предсказывает вероятность развития заболевания в определенный год жизни пациента. Но тех, кто попадал под дождь без зонта после того, как синоптики пообещали ясный день, такая точность может и не обнадежить.
В чем заключаются проблемы Delphi-2M, и как подобные ИИ повлияют на общество?
✳️ Общий недостаток таких моделей - узкая выборка. Например, Delphi-2M был обучен на выборке людей, все из которых были живы на момент сбора данных, что искажало прогнозы по смертности.
✳️ Многие связи между диагнозами очевидны и без ИИ: врачи будут обращать повышенное внимание на состояние сердца и сосудов у пациентов с ожирением или глаз у тех, кто страдает диабетом. Модели наиболее успешны в выявлении именно таких заметных связей: между предраковым состоянием и раком женских половых органов, диабетом и нейропатией и т.д.
✳️ В болезнях, связи между которыми для людей менее очевидны, ИИ теряется точно также. Например, для инфекционных заболеваний, которые начинаются почти рандомно, вероятность точного прогноза гораздо ниже. Особенно это касается редких инфекций, таких как менингококк. Но и для других диагнозов она может быть на уровне погрешности: например, для прогнозов по флебиту и тромбофлебиту на год вперед AUC равен 0,53 у женщин и 0,27 у мужчин.
✳️ В дальнейшем технологию “чтения будущего по медицинской карте” могут взять на вооружение медклиники, которым выгодна гипердиагностика. Такие ИИ обещают им золотые горы на профилактике и лечении того, чего еще нет. Пациентам же, помимо опустошения кошелька, это может принести только ипохондрию на ровном месте. Хотя людям из семей с генетическими заболеваниями иногда назначают тестирование, чтобы определить вероятность болезни в будущем, у ИИ-оракулов точность гораздо ниже, а список недугов, которые они вам предскажут, - куда шире.
✳️ Сами авторы предлагают эту технологию правительствам и страховым в целях планирования бюджета. По их замыслу, Delphi-2M способен оценивать уровень заболеваемости для всего населения на год вперед, что поможет рассчитывать расходы на здравоохранение. Но вот в чем проблема. Если ИИ будет ошибаться в меньшую сторону, это приведет к массовому недофинансированию: мы уже видели на примере США, как из больниц выписывали недолеченных пациентов только потому, что ИИ одобрил для них слишком маленький срок госпитализации. С помощью Delphi-2M необоснованное сокращение расходов может выйти на национальный уровень. И вероятность этого очень высока: правительства скорее будут отдавать предпочтение моделям, которые прогнозируют низкие расходы на медицину, чем наоборот.
Модель, работающая на той же технологии, что и ChatGPT, получила название Delphi-2M. Ее обучили на данных 402,8 тыс. человек, зарегистрированных в Британском биобанке. Информация включала в себя возраст, пол, ИМТ, наличие вредных привычек, а также диагнозы. После этого работу Delphi-2M оценили на выборке пациентов из Дании: 1,93 млн человек, которым было 50-80 лет на момент 1 января 2016 г. ИИ давал в отношении них прогнозы, которые затем сравнивались с реальной заболеваемостью в 2017 г.
Разработчики оценивали эффективность Delphi-2M с помощью параметра AUC, принимающего значения от 0 до 1: чем он выше, тем лучше работает модель. При проверке ИИ на датских данных он составил 0,67. Впрочем, это не значит, что Delphi-2M эффективен на 67%. Например, на данных из Великобритании AUC для прогнозов на 1 год вперед был равен 0,76. На практике это означало, что модель верно предсказывала 17% заболеваний, которые ждали пациентов в течение следующего года.
Сами разработчики сравнивают действие модели с метеорологическим прогнозом: “точно так же, как в случае с погодой, где вероятность дождя составляет 70%”, Delphi-2M предсказывает вероятность развития заболевания в определенный год жизни пациента. Но тех, кто попадал под дождь без зонта после того, как синоптики пообещали ясный день, такая точность может и не обнадежить.
В чем заключаются проблемы Delphi-2M, и как подобные ИИ повлияют на общество?
✳️ Общий недостаток таких моделей - узкая выборка. Например, Delphi-2M был обучен на выборке людей, все из которых были живы на момент сбора данных, что искажало прогнозы по смертности.
✳️ Многие связи между диагнозами очевидны и без ИИ: врачи будут обращать повышенное внимание на состояние сердца и сосудов у пациентов с ожирением или глаз у тех, кто страдает диабетом. Модели наиболее успешны в выявлении именно таких заметных связей: между предраковым состоянием и раком женских половых органов, диабетом и нейропатией и т.д.
✳️ В болезнях, связи между которыми для людей менее очевидны, ИИ теряется точно также. Например, для инфекционных заболеваний, которые начинаются почти рандомно, вероятность точного прогноза гораздо ниже. Особенно это касается редких инфекций, таких как менингококк. Но и для других диагнозов она может быть на уровне погрешности: например, для прогнозов по флебиту и тромбофлебиту на год вперед AUC равен 0,53 у женщин и 0,27 у мужчин.
✳️ В дальнейшем технологию “чтения будущего по медицинской карте” могут взять на вооружение медклиники, которым выгодна гипердиагностика. Такие ИИ обещают им золотые горы на профилактике и лечении того, чего еще нет. Пациентам же, помимо опустошения кошелька, это может принести только ипохондрию на ровном месте. Хотя людям из семей с генетическими заболеваниями иногда назначают тестирование, чтобы определить вероятность болезни в будущем, у ИИ-оракулов точность гораздо ниже, а список недугов, которые они вам предскажут, - куда шире.
✳️ Сами авторы предлагают эту технологию правительствам и страховым в целях планирования бюджета. По их замыслу, Delphi-2M способен оценивать уровень заболеваемости для всего населения на год вперед, что поможет рассчитывать расходы на здравоохранение. Но вот в чем проблема. Если ИИ будет ошибаться в меньшую сторону, это приведет к массовому недофинансированию: мы уже видели на примере США, как из больниц выписывали недолеченных пациентов только потому, что ИИ одобрил для них слишком маленький срок госпитализации. С помощью Delphi-2M необоснованное сокращение расходов может выйти на национальный уровень. И вероятность этого очень высока: правительства скорее будут отдавать предпочтение моделям, которые прогнозируют низкие расходы на медицину, чем наоборот.
Мало никому не покажется от таких технологий
https://www.group-telegram.com/vvshulenin/1074
https://www.group-telegram.com/vvshulenin/1074
Telegram
Вячеслав Шуленин / Medtech.moscow
Когда жизнь рождается из кода
Недавняя работа исследователей из Стэнфорда и Arc Institute, описанная в Nature, на первый взгляд выглядит как очередной шаг синтетической биологии.
Искусственный интеллект Evo, обученный на данных о бактериофагах, сгенерировал…
Недавняя работа исследователей из Стэнфорда и Arc Institute, описанная в Nature, на первый взгляд выглядит как очередной шаг синтетической биологии.
Искусственный интеллект Evo, обученный на данных о бактериофагах, сгенерировал…
В августе в СМИ и соцсетях распространилась потрясающая новость: китайские ученые создали гуманоидного робота для вынашивания детей от зачатия до родов. По утверждениям, метод находится на поздней стадии разработки, и уже в 2026 г. прототип должен поступить в продажу. Цена для столь революционной технологии оказалась очень низкой - всего 100 тыс. юаней, или 1,17 млн рублей. Создатель робота-матки Чжан Цифэн заявил, что намерен таким образом бороться за повышение демографии и обойти китайский запрет на суррогатное материнство с помощью роботов.
В интервью Цифэн, PhD Наньянского технологического университета в Сингапуре, заявил, что испытания на животных уже принесли многообещающие результаты. Эмбрион будет расти в амниотической жидкости и получать питательные вещества через трубку, соединенную с пупком, которая должна имитировать работу плаценты. Уже через пару дней новость подхватили крупные западные издания, от New York Post и Newsweek до Daily Mail, а в соцсетях об изобретении искусственной матки говорили как о свершившемся факте.
Вскоре после этого выяснилось, что в Наньянском технологическом университете никогда не было студента или сотрудника по имени Чжан Цифэн. Более того, университет никогда не занимался проектами на эту тему. Не было Цифэна и в списке участников Всемирной выставки роботов в Пекине, где он якобы впервые объявил о разработке.
Новость о гуманоидном роботе-матке была признана фейком, но на каком этапе находятся настоящие исследования в этой области?
Они сконцентрированы на донашивании преждевременно родившихся детей, а не выращивании их в искусственной матке с зиготы. Ученые работают над тем, чтобы повысить шансы детей, родившихся на 22-23 неделе: сейчас при должном уходе выживают 30% из них, но многие тяжело болеют и получают травмы. Например, в этом возрасте легкие должны быть заполнены жидкостью, но при искусственной вентиляции в них под давлением нагнетают воздух, что приводит к рубцеванию легочной ткани.
Один из американских коллективов в 2017 г. провел опыт на недоношенных ягнятах, возраст которых соответствовал 22-24 недельному плоду человека. Их поместили в систему, которая имитировала среду матки, в т.ч. они находились в жидкости, идентичной амниотической. Ягнята нормально развивались в течение 4 недель, пока проводился эксперимент: их мозг соответствовал показателям ровесников, растущих в матке, у них была такая же двигательная активность, а анализы были близки к норме.
Но в чем проблема с искусственной маткой, в которой ребенок мог бы расти с самого зачатия? На поздних сроках беременности плод может выжить в неидеальных условиях, поскольку он практически сформирован. Но секрецию материнских гормонов и другие биологические процессы, критически важные в первые месяцы, практически невозможно воспроизвести вне женского организма.
Это можно проиллюстрировать этически сомнительным экспериментом, который в 2021 г. провели китайские ученые. Они задались целью заставить самцов крыс выносить детенышей. Для этого кастрированным самцам пересадили матки от самок-доноров и хирургически соединили их с другими самками, имеющими нормальные репродуктивные органы. Полученные пары крыс имели общую кровеносную и лимфатическую систему. В матки всех крыс подсадили эмбрионы, т.е. обе особи в паре были беременны одновременно. При этом детеныши самца получали необходимые гормоны и питательные вещества из организма самки. Но если самки выносили почти всех крысят, у самцов выжило только 10 из 280 (3,57%).
По сравнению с автономной искусственной маткой, положение этих детенышей было почти идеальным: они были в живом теле, настоящей (хотя и донорской) матке и имели доступ к необходимым веществам. И если здесь процент успеха был настолько мал, можно представить, каким он окажется у робота с искусственно регулируемой средой. Учитывая, что человеческие дети должны не просто выжить, но и иметь нормально развитый мозг и ЦНС (чего особенно сложно добиться вне материнского организма), понятно, что в ближайшее время роботизированных маток ждать не стоит.
В интервью Цифэн, PhD Наньянского технологического университета в Сингапуре, заявил, что испытания на животных уже принесли многообещающие результаты. Эмбрион будет расти в амниотической жидкости и получать питательные вещества через трубку, соединенную с пупком, которая должна имитировать работу плаценты. Уже через пару дней новость подхватили крупные западные издания, от New York Post и Newsweek до Daily Mail, а в соцсетях об изобретении искусственной матки говорили как о свершившемся факте.
Вскоре после этого выяснилось, что в Наньянском технологическом университете никогда не было студента или сотрудника по имени Чжан Цифэн. Более того, университет никогда не занимался проектами на эту тему. Не было Цифэна и в списке участников Всемирной выставки роботов в Пекине, где он якобы впервые объявил о разработке.
Новость о гуманоидном роботе-матке была признана фейком, но на каком этапе находятся настоящие исследования в этой области?
Они сконцентрированы на донашивании преждевременно родившихся детей, а не выращивании их в искусственной матке с зиготы. Ученые работают над тем, чтобы повысить шансы детей, родившихся на 22-23 неделе: сейчас при должном уходе выживают 30% из них, но многие тяжело болеют и получают травмы. Например, в этом возрасте легкие должны быть заполнены жидкостью, но при искусственной вентиляции в них под давлением нагнетают воздух, что приводит к рубцеванию легочной ткани.
Один из американских коллективов в 2017 г. провел опыт на недоношенных ягнятах, возраст которых соответствовал 22-24 недельному плоду человека. Их поместили в систему, которая имитировала среду матки, в т.ч. они находились в жидкости, идентичной амниотической. Ягнята нормально развивались в течение 4 недель, пока проводился эксперимент: их мозг соответствовал показателям ровесников, растущих в матке, у них была такая же двигательная активность, а анализы были близки к норме.
Но в чем проблема с искусственной маткой, в которой ребенок мог бы расти с самого зачатия? На поздних сроках беременности плод может выжить в неидеальных условиях, поскольку он практически сформирован. Но секрецию материнских гормонов и другие биологические процессы, критически важные в первые месяцы, практически невозможно воспроизвести вне женского организма.
Это можно проиллюстрировать этически сомнительным экспериментом, который в 2021 г. провели китайские ученые. Они задались целью заставить самцов крыс выносить детенышей. Для этого кастрированным самцам пересадили матки от самок-доноров и хирургически соединили их с другими самками, имеющими нормальные репродуктивные органы. Полученные пары крыс имели общую кровеносную и лимфатическую систему. В матки всех крыс подсадили эмбрионы, т.е. обе особи в паре были беременны одновременно. При этом детеныши самца получали необходимые гормоны и питательные вещества из организма самки. Но если самки выносили почти всех крысят, у самцов выжило только 10 из 280 (3,57%).
По сравнению с автономной искусственной маткой, положение этих детенышей было почти идеальным: они были в живом теле, настоящей (хотя и донорской) матке и имели доступ к необходимым веществам. И если здесь процент успеха был настолько мал, можно представить, каким он окажется у робота с искусственно регулируемой средой. Учитывая, что человеческие дети должны не просто выжить, но и иметь нормально развитый мозг и ЦНС (чего особенно сложно добиться вне материнского организма), понятно, что в ближайшее время роботизированных маток ждать не стоит.
Forwarded from Глебсмит
Оземпик: история сразу про всё
За последние пару недель принял участие в нескольких мероприятиях связанных с т.н. «технологическим развитием» и"инновациями". Везде задавали вопрос – «что мешает». И везде я рассказывал про «российский оземпик» - пример тому, что не мешает в общем то ничего.
Факты
Декабрь 2023: правительство России выдало принудительные лицензии на производство семаглутида компаниям "Герофарм" и "Промомед". За год владелец "Промомед" стал долларовым миллиардером. Россия освоила сложнейшее биотех-производство мирового уровня за полтора года. Почему Оземпик — да, а остальные — нет?
Novo Nordisk прекращает поставки — ноябрь 2022. Дефицит и рост цен — начало 2023. Принудительная лицензия — декабрь 2023. Запуск производства — 2024. Для сравнения: процесс локализации "обычных" препаратов занимает примерно 5 лет переговоров, согласований, пилотных проектов. Здесь — меньше года от проблемы до решения. Причина: Оземпик — "lifestyle" лекарство для похудения, популярное у элит. Когда проблема затронула нужных людей, система заработала.
Механика принятия решений
Публично: "Борьба за здоровье граждан против западных санкций". Юридически: через достаточно давно существующий механизм принудительного лицензирования. При этом сотни препаратов ждут локализации годами. Регулятор объясняет: "международные стандарты", "инвестиционный климат" и т.д. и т.п. Для Оземпика все эти аргументы исчезли за несколько недель.
Главное доказательство: Мы действительно можем всё (по крайней мере в биотехе).
Агонисты глюкогонподобного пептида, к которым относится семаглутид — сложная современная биотехнология:
• Пептидный синтез
• Системы доставки
• Контроль качества на уровне мировых стандартов
Россия создала всё это за полтора года. Не за десятилетие национальных программ, не через международные партнёрства, а просто, когда понадобилось.
Если применить ту же модель системно:
• CAR-T терапии в онкологии — можем
• Моноклональные антитела — можем
• Генная терапия — можем
• Любая другая "невозможная" технология — можем
Вопрос никогда не был в способностях. Вопрос в задаче и политике регулятора.
Регулятор живёт в системе "международных стандартов". Годы работы с западными компаниями создали ментальную зависимость. (Забудем на секунду то, что не только ментальные зависимости создает условный Файзер в российском чиновнике). Проще следовать существующим правилам, чем создавать новые. Оземпик прорвал эту инерцию только потому, что затронул тех, кто может напрямую влиять на систему. Для остальных препаратов такого влияния нет — нет и решений.
Экономика решения
Каждый отказ от принудительного лицензирования = миллионы долларов западным корпорациям вместо российского бизнеса.
Оземпик показал правильную логику: лучше создать своего миллиардера, чем кормить Novo Nordisk.. Просто здравый смысл. Деньги, рабочие места, компетенции — всё это либо остаётся в России, либо уходит в Данию. Оземпик остался здесь.
При этом опровергнуты все мифы российской "инноватики".
Не понадобились:
- Долгосрочные стратегии развития
- Увеличение финансирования НИОКР
- Технопарки и инкубаторы
- Международное сотрудничество
- Высокооплачиваемые граждане, изображающие из себе "бизнес-ангелов" и "венчурных капиталистов".
Все документы про "ключевые вызовы" и "недостаточное финансирование" — это попытка объяснить отсутствие результатов там, где просто нет желания.
Что это говорит о системе
1. Возможность есть всегда — вопрос в мотивации
2. Элитный запрос работает быстрее любых стратегий
3. Технологический суверенитет часто достижим за 1-2 года, а не за десятилетия
4. Частный интерес + государственный ресурс = максимальная эффективность
5. Правильная мотивация важнее правильной стратегии
Главный вывод
Россия за полтора года освоила технологию, которую считали недоступной. Не через программы развития, а через конкретное решение конкретной проблемы конкретных людей. «Велгия» от Промомеда - русский Оземпик — это инструкция по применению, а не просто средство для похудения. Вопрос только в том, кто первый её использует для следующего прорыва.
За последние пару недель принял участие в нескольких мероприятиях связанных с т.н. «технологическим развитием» и"инновациями". Везде задавали вопрос – «что мешает». И везде я рассказывал про «российский оземпик» - пример тому, что не мешает в общем то ничего.
Факты
Декабрь 2023: правительство России выдало принудительные лицензии на производство семаглутида компаниям "Герофарм" и "Промомед". За год владелец "Промомед" стал долларовым миллиардером. Россия освоила сложнейшее биотех-производство мирового уровня за полтора года. Почему Оземпик — да, а остальные — нет?
Novo Nordisk прекращает поставки — ноябрь 2022. Дефицит и рост цен — начало 2023. Принудительная лицензия — декабрь 2023. Запуск производства — 2024. Для сравнения: процесс локализации "обычных" препаратов занимает примерно 5 лет переговоров, согласований, пилотных проектов. Здесь — меньше года от проблемы до решения. Причина: Оземпик — "lifestyle" лекарство для похудения, популярное у элит. Когда проблема затронула нужных людей, система заработала.
Механика принятия решений
Публично: "Борьба за здоровье граждан против западных санкций". Юридически: через достаточно давно существующий механизм принудительного лицензирования. При этом сотни препаратов ждут локализации годами. Регулятор объясняет: "международные стандарты", "инвестиционный климат" и т.д. и т.п. Для Оземпика все эти аргументы исчезли за несколько недель.
Главное доказательство: Мы действительно можем всё (по крайней мере в биотехе).
Агонисты глюкогонподобного пептида, к которым относится семаглутид — сложная современная биотехнология:
• Пептидный синтез
• Системы доставки
• Контроль качества на уровне мировых стандартов
Россия создала всё это за полтора года. Не за десятилетие национальных программ, не через международные партнёрства, а просто, когда понадобилось.
Если применить ту же модель системно:
• CAR-T терапии в онкологии — можем
• Моноклональные антитела — можем
• Генная терапия — можем
• Любая другая "невозможная" технология — можем
Вопрос никогда не был в способностях. Вопрос в задаче и политике регулятора.
Регулятор живёт в системе "международных стандартов". Годы работы с западными компаниями создали ментальную зависимость. (Забудем на секунду то, что не только ментальные зависимости создает условный Файзер в российском чиновнике). Проще следовать существующим правилам, чем создавать новые. Оземпик прорвал эту инерцию только потому, что затронул тех, кто может напрямую влиять на систему. Для остальных препаратов такого влияния нет — нет и решений.
Экономика решения
Каждый отказ от принудительного лицензирования = миллионы долларов западным корпорациям вместо российского бизнеса.
Оземпик показал правильную логику: лучше создать своего миллиардера, чем кормить Novo Nordisk.. Просто здравый смысл. Деньги, рабочие места, компетенции — всё это либо остаётся в России, либо уходит в Данию. Оземпик остался здесь.
При этом опровергнуты все мифы российской "инноватики".
Не понадобились:
- Долгосрочные стратегии развития
- Увеличение финансирования НИОКР
- Технопарки и инкубаторы
- Международное сотрудничество
- Высокооплачиваемые граждане, изображающие из себе "бизнес-ангелов" и "венчурных капиталистов".
Все документы про "ключевые вызовы" и "недостаточное финансирование" — это попытка объяснить отсутствие результатов там, где просто нет желания.
Что это говорит о системе
1. Возможность есть всегда — вопрос в мотивации
2. Элитный запрос работает быстрее любых стратегий
3. Технологический суверенитет часто достижим за 1-2 года, а не за десятилетия
4. Частный интерес + государственный ресурс = максимальная эффективность
5. Правильная мотивация важнее правильной стратегии
Главный вывод
Россия за полтора года освоила технологию, которую считали недоступной. Не через программы развития, а через конкретное решение конкретной проблемы конкретных людей. «Велгия» от Промомеда - русский Оземпик — это инструкция по применению, а не просто средство для похудения. Вопрос только в том, кто первый её использует для следующего прорыва.
ИИ отговаривает пациентов обращаться к врачам, и чем больше опечаток они делают в запросах, тем чаще это происходит. Ученые из MIT выяснили, что LLM чрезвычайно чувствительны к стилю текста, и даже лишний пробел может повлиять на рекомендации по вопросам здоровья.
Исследователи протестировали 4 ИИ (ChatCPT, Llama-3-8B, Llama-3-70B и Palmyra Med) на запросах пациентов с различными симптомами. Сначала они получили ответ на эти запросы в нейтральной форме для контроля, затем внесли незначительные изменения в текст: восклицательные знаки, орфографические ошибки, лишние пробелы или отсутствие заглавных букв. Авторы также добавили эмоциональные выражения вроде “вау” и “боже мой” и формулировки, подразумевающие неуверенность: “может быть”, “я думаю” и т.д.
Исследование проверяло, как часто ИИ советует посетить врача на основании описанных симптомов. Выяснилось, что каждое из этих изменений заставляет ИИ на 7-9% чаще отговаривать пациента обращаться за медицинской помощью и вместо этого предлагать самолечение. Когда “пациент” описывал свои симптомы не в одном сообщении, а в ходе диалога, проблема усугублялась еще больше.
Это показывает, почему рано обольщаться по поводу LLM, якобы сдающих медицинские экзамены лучше, чем настоящие врачи:
✳️ Они все еще не готовы к взаимодействию с реальными пациентами, которые редко следуют формальному стилю и предпочитают диалоги.
✳️ “Наказание” пользователя за ошибки и опечатки отражает общественную предвзятость, которую ИИ усваивает в процессе обучения. Неграмотность характерна для малообразованных и иноязычных слоев населения, например, мигрантов, которым чаще отказывают в медицинском обслуживании из-за неплатежеспособности или миграционного статуса. Обученный на предвзятых данных ИИ делает вывод, что пишущему с ошибками пользователю не стоит посещать врача - чем поощряет самолечение пациентов, которым нужна неотложная помощь.
Что касается медицинских экзаменов, здесь ИИ тоже достигают успеха только в стандартных условиях. Если они меняются, даже незначительно, модель сразу начинает теряться. Ученые из Стэнфордского университета провели эксперимент, заменив в тесте правильные ответы на “ни один из вариантов”. 6 LLM, на которых проводилось исследование, хорошо справлялись с базовой версией теста: от 95,59% правильных ответов у o3-mini до 80,88% у Llama-3.3-70B.
Изменения условий в тесте были минимальными, и “подловить” экзаменуемого, который действительно обладает знаниями, на этом бы не удалось. Но результаты оказались удивительными: точность в среднем упала на 26,7%.
Лучше остальных справились DeepSeek (его результат снизился на 8,82%), o3-mini (16,18%) и Claude (26,47%), хотя этот итог тоже сложно назвать блестящим. Остальные потеряли более 30%: Gemini ошибся в ответах еще на 23 вопроса из 68 по сравнению со своим базовым результатом, GPT-4o - на 25 вопросов, Llama - на 26 вопросов. Точность двух последних ИИ в измененном тесте упала ниже 50%, и результаты мало чем отличались от случайных догадок.
Какие выводы из этого можно сделать? Если хотите получить адекватный совет по здоровью от ИИ, то вооружитесь орфографическим словарем, не ставьте лишних пробелов и формулируйте вопрос формально, как на экзамене. Возможно, это увеличит ваши шансы, но это не точно.
Исследователи протестировали 4 ИИ (ChatCPT, Llama-3-8B, Llama-3-70B и Palmyra Med) на запросах пациентов с различными симптомами. Сначала они получили ответ на эти запросы в нейтральной форме для контроля, затем внесли незначительные изменения в текст: восклицательные знаки, орфографические ошибки, лишние пробелы или отсутствие заглавных букв. Авторы также добавили эмоциональные выражения вроде “вау” и “боже мой” и формулировки, подразумевающие неуверенность: “может быть”, “я думаю” и т.д.
Исследование проверяло, как часто ИИ советует посетить врача на основании описанных симптомов. Выяснилось, что каждое из этих изменений заставляет ИИ на 7-9% чаще отговаривать пациента обращаться за медицинской помощью и вместо этого предлагать самолечение. Когда “пациент” описывал свои симптомы не в одном сообщении, а в ходе диалога, проблема усугублялась еще больше.
Это показывает, почему рано обольщаться по поводу LLM, якобы сдающих медицинские экзамены лучше, чем настоящие врачи:
✳️ Они все еще не готовы к взаимодействию с реальными пациентами, которые редко следуют формальному стилю и предпочитают диалоги.
✳️ “Наказание” пользователя за ошибки и опечатки отражает общественную предвзятость, которую ИИ усваивает в процессе обучения. Неграмотность характерна для малообразованных и иноязычных слоев населения, например, мигрантов, которым чаще отказывают в медицинском обслуживании из-за неплатежеспособности или миграционного статуса. Обученный на предвзятых данных ИИ делает вывод, что пишущему с ошибками пользователю не стоит посещать врача - чем поощряет самолечение пациентов, которым нужна неотложная помощь.
Что касается медицинских экзаменов, здесь ИИ тоже достигают успеха только в стандартных условиях. Если они меняются, даже незначительно, модель сразу начинает теряться. Ученые из Стэнфордского университета провели эксперимент, заменив в тесте правильные ответы на “ни один из вариантов”. 6 LLM, на которых проводилось исследование, хорошо справлялись с базовой версией теста: от 95,59% правильных ответов у o3-mini до 80,88% у Llama-3.3-70B.
Изменения условий в тесте были минимальными, и “подловить” экзаменуемого, который действительно обладает знаниями, на этом бы не удалось. Но результаты оказались удивительными: точность в среднем упала на 26,7%.
Лучше остальных справились DeepSeek (его результат снизился на 8,82%), o3-mini (16,18%) и Claude (26,47%), хотя этот итог тоже сложно назвать блестящим. Остальные потеряли более 30%: Gemini ошибся в ответах еще на 23 вопроса из 68 по сравнению со своим базовым результатом, GPT-4o - на 25 вопросов, Llama - на 26 вопросов. Точность двух последних ИИ в измененном тесте упала ниже 50%, и результаты мало чем отличались от случайных догадок.
Какие выводы из этого можно сделать? Если хотите получить адекватный совет по здоровью от ИИ, то вооружитесь орфографическим словарем, не ставьте лишних пробелов и формулируйте вопрос формально, как на экзамене. Возможно, это увеличит ваши шансы, но это не точно.
5 лет назад правительство США было обеспокоено тем, что многие жизнеспособные органы для пересадки пропадают, так и не дойдя до пациентов. Власти приняли меры, чтобы это исправить, но создали новую проблему.
К 2019 г. от нехватки одних только почек для трансплантации в США ежегодно умирало около 43 тыс. человек. У этого было 2 главных причины:
❎ Слишком строгая система отбора органов для пересадки. По подсчетам, ежегодно не использовалось 75 тыс. подходящих органов от умерших доноров.
❎ Пропажа уже извлеченных органов в вопиющих масштабах. Например, в 2023 г. было извлечено 3238 поджелудочных желез, но пациенты получили только 24 из них. В списке ожидающих пересадки пациентов тогда числилось около 800 человек, и, если бы не пропажа, их потребности можно было закрыть разом.
В 2019 г. Трамп ввел новую систему оценки организаций по закупке органов (OPO). OPO действуют как посредники между семьей и больницей умершего донора с одной стороны и списком ожидания трансплантации с другой. По старой системе OPO оценивались по числу извлеченных органов на каждую “приемлемую для донации” смерть. Но, поскольку “приемлемость” смерти определяли сами OPO, это позволяло им работать спустя рукава. Новая система вводила заранее установленные критерии для умерших доноров. Теперь эффективность OPO определялась по тому, сколько органов они получат от всех подходящих доноров моложе 75 лет.
Эта система должна была подстегнуть работу OPO и добилась этого - но не так, как рассчитывали власти. Во-первых, как мы уже писали, OPO теперь пытаются разобрать на органы все еще живых доноров. Во-вторых, пациентов из начала списка ожидания (тех, кто не может ждать) стали обходить в пользу тех, кто был намного ниже, но лечился в более “удобной” для OPO больнице.
В одном из случаев первым в очереди был 15-летний Маркус Эдсалл-Парр, который 10 лет ждал трансплантации почки - и почти дождался. Ему сообщили, что получили орган от 29-летнего донора, который подходил идеально. Но в итоге почка досталась не ему, а мужчине средних лет, который был в списке на 3557 месте. Почему так вышло? Маркуса обошел более тяжелый пациент из другой больницы, которому требовалась пересадка нескольких органов, но в последний момент ее отменили. Вместо того, чтобы вернуть невостребованную почку врачам Маркуса, OPO, чтобы не предпринимать лишних усилий, оставила ее больнице, где лежал предыдущий пациент.
Таких случаев множество. OPO OneLegacy предложила донорское сердце Медицинскому центру Кека при Университете Южной Калифорнии, и оно подошло пациентке, занимавшей 11 место в списке ожидания медцентра. Но в общем списке она была на 115 месте, и ее состояние оценивалось как стабильное. Одним из тех, кого она обошла, был 55-летний пациент на 8 месте в общем списке, который умер 6 недель спустя. Почему орган достался именно этому медцентру? По словам OneLegacy, Кек забирал у них легкие от того же донора. Чтобы не искать другую больницу, они предложили им еще и сердце.
Причина проблемы проста: теперь OPO приходится распределять больше органов, и они не желают заниматься длительным поиском. Например, чтобы найти реципиента для почки из списка, OPO в среднем приходится обзванивать 12 врачей. Всем им нужно дать время, чтобы обсудить это с пациентами и принять решение, и процесс растягивается на много часов. Гораздо проще продать орган первой подвернувшейся больнице и забыть о нем.
Новая система увеличила общее число трансплантаций: если в 2019 г. их было 39,7 тыс., то в 2024 г. - 48,1 тыс. Но поставки органов все больше идут в обход приоритетных пациентов: если до 2019 г. таких случаев было 1-2%, то сейчас почти 20%.
Решила ли новая система проблему отбраковки уже изъятых органов. Удивительно, но нет. OPO продолжают выбрасывать жизнеспособные органы, даже в больших масштабах, чем раньше. Поскольку число изъятий и трансплантаций выросло, OPO отчитываются перед властями и чувствуют себя комфортно. Но нежелание делать больше для того, чтобы распределить возросшее число органов, приводит к тому, что оставшиеся массово утилизируют.
К 2019 г. от нехватки одних только почек для трансплантации в США ежегодно умирало около 43 тыс. человек. У этого было 2 главных причины:
❎ Слишком строгая система отбора органов для пересадки. По подсчетам, ежегодно не использовалось 75 тыс. подходящих органов от умерших доноров.
❎ Пропажа уже извлеченных органов в вопиющих масштабах. Например, в 2023 г. было извлечено 3238 поджелудочных желез, но пациенты получили только 24 из них. В списке ожидающих пересадки пациентов тогда числилось около 800 человек, и, если бы не пропажа, их потребности можно было закрыть разом.
В 2019 г. Трамп ввел новую систему оценки организаций по закупке органов (OPO). OPO действуют как посредники между семьей и больницей умершего донора с одной стороны и списком ожидания трансплантации с другой. По старой системе OPO оценивались по числу извлеченных органов на каждую “приемлемую для донации” смерть. Но, поскольку “приемлемость” смерти определяли сами OPO, это позволяло им работать спустя рукава. Новая система вводила заранее установленные критерии для умерших доноров. Теперь эффективность OPO определялась по тому, сколько органов они получат от всех подходящих доноров моложе 75 лет.
Эта система должна была подстегнуть работу OPO и добилась этого - но не так, как рассчитывали власти. Во-первых, как мы уже писали, OPO теперь пытаются разобрать на органы все еще живых доноров. Во-вторых, пациентов из начала списка ожидания (тех, кто не может ждать) стали обходить в пользу тех, кто был намного ниже, но лечился в более “удобной” для OPO больнице.
В одном из случаев первым в очереди был 15-летний Маркус Эдсалл-Парр, который 10 лет ждал трансплантации почки - и почти дождался. Ему сообщили, что получили орган от 29-летнего донора, который подходил идеально. Но в итоге почка досталась не ему, а мужчине средних лет, который был в списке на 3557 месте. Почему так вышло? Маркуса обошел более тяжелый пациент из другой больницы, которому требовалась пересадка нескольких органов, но в последний момент ее отменили. Вместо того, чтобы вернуть невостребованную почку врачам Маркуса, OPO, чтобы не предпринимать лишних усилий, оставила ее больнице, где лежал предыдущий пациент.
Таких случаев множество. OPO OneLegacy предложила донорское сердце Медицинскому центру Кека при Университете Южной Калифорнии, и оно подошло пациентке, занимавшей 11 место в списке ожидания медцентра. Но в общем списке она была на 115 месте, и ее состояние оценивалось как стабильное. Одним из тех, кого она обошла, был 55-летний пациент на 8 месте в общем списке, который умер 6 недель спустя. Почему орган достался именно этому медцентру? По словам OneLegacy, Кек забирал у них легкие от того же донора. Чтобы не искать другую больницу, они предложили им еще и сердце.
Причина проблемы проста: теперь OPO приходится распределять больше органов, и они не желают заниматься длительным поиском. Например, чтобы найти реципиента для почки из списка, OPO в среднем приходится обзванивать 12 врачей. Всем им нужно дать время, чтобы обсудить это с пациентами и принять решение, и процесс растягивается на много часов. Гораздо проще продать орган первой подвернувшейся больнице и забыть о нем.
Новая система увеличила общее число трансплантаций: если в 2019 г. их было 39,7 тыс., то в 2024 г. - 48,1 тыс. Но поставки органов все больше идут в обход приоритетных пациентов: если до 2019 г. таких случаев было 1-2%, то сейчас почти 20%.
Решила ли новая система проблему отбраковки уже изъятых органов. Удивительно, но нет. OPO продолжают выбрасывать жизнеспособные органы, даже в больших масштабах, чем раньше. Поскольку число изъятий и трансплантаций выросло, OPO отчитываются перед властями и чувствуют себя комфортно. Но нежелание делать больше для того, чтобы распределить возросшее число органов, приводит к тому, что оставшиеся массово утилизируют.
Forwarded from Вячеслав Шуленин / Medtech.moscow
Рассвет новой эры: когда молекулы рождаются из данных
Мы стоим на пороге величайшей перемены в истории медицины. Впервые за тысячи лет человечество получило инструмент, который не просто ускоряет поиск лекарств, а меняет саму суть процесса. Искусственный интеллект превращает разработку препаратов из искусства интуиции и случайных открытий в точную науку предсказаний и дизайна.
Представьте: вместо 10–15 лет и миллиардов долларов на создание одного лекарства – всего 18 месяцев и несоизмеримо меньше затрат. Компания Insilico Medicine уже доказала, что это возможно: препарат INS018_055 для лечения лёгочного фиброза прошёл путь от выбора мишени до клинических испытаний менее чем за два года. Молекула, рождённая алгоритмами, показывает клиническую эффективность у реальных пациентов.
Истинная революция не в скорости. А в том, что ИИ видит невидимое. Алгоритм AlphaFold (Нобелевская премия по биологии прошлого года) предсказал структуры 200 миллионов белков – всех известных науке. За один проект было сделано больше, чем за 50 лет рентгеновской кристаллографии! Это как если бы Колумб вдруг получил в руки карту всех океанов.
ИИ находит закономерности в терабайтах биомедицинских данных, которые человеческий разум никогда не заметит. Recursion Pharmaceuticals обрабатывает 65 петабайт данных клеточных экспериментов. Система видит, как тысячи молекул изменяют клетки на микроскопическом уровне, и учится предсказывать, какие из них станут лекарствами.
Масштаб этого движения поражает. Каждый день генерируются миллионы медицинских записей. Каждая строчка – потенциальный прорыв. ИИ превращает историю болезни каждого пациента в данные для создания лекарства будущего. Централизованная база данных миллионами пациентов становится золотым прииском для фармацевтических компаний.
ИИ демократизирует инновации. Небольшие биотехнологические стартапы с умными алгоритмами конкурируют с гигантами индустрии. Платформа Atomwise, например, уже работает с сотнями исследователей по всему миру. Барьер входа в фармацевтические инновации снижается радикально.
В 2025 году более 75 препаратов, созданных с помощью ИИ, находятся в клинических испытаниях. Это реальные молекулы с регистрационными номерами, тестируемые на людях. Через десять лет треть новых лекарств будет создана при участии ИИ. Через двадцать – большинство.
Мы движемся к миру персонализированной медицины, где каждый пациент получает лекарство, созданное с учётом его генетического профиля, образа жизни и истории болезни. ИИ сделает возможным создание препаратов для редких болезней, которые сегодня экономически нецелесообразны – слишком мало пациентов, слишком дорого.
Кто-то скажет: «Не рано? Не слишком много обещаний?» Но именно так говорили о любой революционной технологии. Электричество, антибиотики, интернет – все начинались с сомнений. История движется смелостью исследователей и визионеров.
ИИ в фармацевтике – это новая парадигма. Мы учим машины понимать язык жизни, записанный в молекулах и генах. И когда этот диалог состоится, медицина изменится навсегда.
Будущее не светлое, как говорили в нашем детстве. Оно ослепительное!
Мы стоим на пороге величайшей перемены в истории медицины. Впервые за тысячи лет человечество получило инструмент, который не просто ускоряет поиск лекарств, а меняет саму суть процесса. Искусственный интеллект превращает разработку препаратов из искусства интуиции и случайных открытий в точную науку предсказаний и дизайна.
Представьте: вместо 10–15 лет и миллиардов долларов на создание одного лекарства – всего 18 месяцев и несоизмеримо меньше затрат. Компания Insilico Medicine уже доказала, что это возможно: препарат INS018_055 для лечения лёгочного фиброза прошёл путь от выбора мишени до клинических испытаний менее чем за два года. Молекула, рождённая алгоритмами, показывает клиническую эффективность у реальных пациентов.
Истинная революция не в скорости. А в том, что ИИ видит невидимое. Алгоритм AlphaFold (Нобелевская премия по биологии прошлого года) предсказал структуры 200 миллионов белков – всех известных науке. За один проект было сделано больше, чем за 50 лет рентгеновской кристаллографии! Это как если бы Колумб вдруг получил в руки карту всех океанов.
ИИ находит закономерности в терабайтах биомедицинских данных, которые человеческий разум никогда не заметит. Recursion Pharmaceuticals обрабатывает 65 петабайт данных клеточных экспериментов. Система видит, как тысячи молекул изменяют клетки на микроскопическом уровне, и учится предсказывать, какие из них станут лекарствами.
Масштаб этого движения поражает. Каждый день генерируются миллионы медицинских записей. Каждая строчка – потенциальный прорыв. ИИ превращает историю болезни каждого пациента в данные для создания лекарства будущего. Централизованная база данных миллионами пациентов становится золотым прииском для фармацевтических компаний.
ИИ демократизирует инновации. Небольшие биотехнологические стартапы с умными алгоритмами конкурируют с гигантами индустрии. Платформа Atomwise, например, уже работает с сотнями исследователей по всему миру. Барьер входа в фармацевтические инновации снижается радикально.
В 2025 году более 75 препаратов, созданных с помощью ИИ, находятся в клинических испытаниях. Это реальные молекулы с регистрационными номерами, тестируемые на людях. Через десять лет треть новых лекарств будет создана при участии ИИ. Через двадцать – большинство.
Мы движемся к миру персонализированной медицины, где каждый пациент получает лекарство, созданное с учётом его генетического профиля, образа жизни и истории болезни. ИИ сделает возможным создание препаратов для редких болезней, которые сегодня экономически нецелесообразны – слишком мало пациентов, слишком дорого.
Кто-то скажет: «Не рано? Не слишком много обещаний?» Но именно так говорили о любой революционной технологии. Электричество, антибиотики, интернет – все начинались с сомнений. История движется смелостью исследователей и визионеров.
ИИ в фармацевтике – это новая парадигма. Мы учим машины понимать язык жизни, записанный в молекулах и генах. И когда этот диалог состоится, медицина изменится навсегда.
Будущее не светлое, как говорили в нашем детстве. Оно ослепительное!
Forwarded from Глебсмит
Один из главных "визионеров-практиков" нашего биотеха – глава Медтех.Москва Вячеслав Шуленин написал интересный пост про ИИ-трансформацию исследований лекарств. Как и свойственно визионерам, он несколько преувеличивает.
ИИ в фарме - золотая лихорадка: много шума, надежд, но богачами станут единицы. И, как правило, в "сервисах обслуживания старателей" - а не на лотке в ручье.
Начнём с цифр. Первые блины постигла участь всех первых блинов.
IBM Watson for Drug Discovery, запущенный в 2013 г. с обещанием изменить отрасль, закрыт в 2019-м.
Deep Genomics привлекла $238 млн, объявила о создании "первого терапевтического кандидата, открытого ИИ" в 2019 г., и к 2024-му не имела ни одного препарата в испытаниях.
BenevolentAI потеряла 90% капитализации после провала препарата BEN-2293 в КИ. Молекула от продвинутого ИИ не показала преимуществ перед плацебо.
Exscientia, первой выведшая ИИ-препарат в клинику, была поглощена Recursion после серии неудач.
Единственный громкий успех Insilico Medicine нуждается в контексте. Да, компания сократила ранние этапы с 4.5 лет до 18 месяцев. Но молекула INS018_055 всё ещё в фазе I КИ. До регистрации препарата — минимум 5-7 лет и сотни миллионов $.
Вероятность успеха? Ок. 10% для среднего кандидата. ИИ ускорил самую дешёвую часть процесса, но не решил (и не мог решить) главную проблему — непредсказуемость КИ и усложненность процесса регистрации.
Брендан Фрей, пионер ИИ и основатель Deep Genomics, в 2024 г.: "ИИ действительно подвёл всех нас в последнее десятилетие, когда дело касается открытия лекарств. Мы видели провал за провалом".
Фундаментальная биология сложнее, чем кажется. ИИ превосходно предсказывает свойства молекул, если есть хорошие данные для обучения. Современные модели достигают 75-90% точности в прогнозировании ADMET-параметров (как молекула усваивается, распределяется, выводится). Но это работает только для хорошо изученных молекул.
Когда дело доходит до принципиально новых соединений, точность падает катастрофически. ИИ не понимает биологию — он находит статистические корреляции. Дерек Лоу из Novartis: "Проблемы, которые индустрия хочет решить, почти обратно пропорциональны способности ИИ их решать".
Более того, 70-80% провалов препаратов в КИ происходят из-за недостаточной эффективности именно на людях (а не на животных моделях) — того, что ИИ не может предсказать без данных человеческих испытаний. Эффект плацебо, индивидуальная вариабельность, сложность заболеваний — всё это за пределами возможностей алгоритмов.
Результат? Почти все ИИ-стартапы в фармацевтике отказались от мечты создавать собственные лекарства и превратились в платформы, продающие инструменты крупным компаниям. Atomwise, BenevolentAI, даже Recursion — все следуют этой модели. Потому что разработка платформы приносит предсказуемый доход здесь и сейчас, а не через 10-15 лет с 10% вероятностью.
Это не означает, что ИИ бесполезен. У него есть чёткие области применения, где он реально помогает:
✅ Виртуальный скрининг миллионов молекул вместо дорогих лабораторных экспериментов.
✅ Предсказание токсичности на ранних стадиях.
✅ Перепрофилирование существующих препаратов для новых показаний.
✅ Оптимизация известных молекул.
Но революции не происходит. ИИ — мощный инструмент оптимизации существующих процессов, а не замена им. Это помощник химика. Ускоритель определённых этапов, а не волшебная палочка.
Реалистичный прогноз? В следующие 5-10 лет ИИ сократит стоимость ранних этапов разработки на 30-40% и ускорит их в 2-3 раза. Фармацевтические компании будут использовать ИИ как стандартный инструмент, как сегодня используют высокопроизводительный скрининг. Некоторые препараты, созданные с помощью ИИ, выйдут на рынок и будут успешными. Но большинство стартапов, обещающих революцию, обанкротятся.
Это - реализм. Понимание реальных возможностей и ограничений технологии позволяет использовать её эффективно, не растрачивая ресурсы на недостижимые обещания. ИИ в фармацевтике — это эволюция, а не революция.
Будущее ИИ в медицине реально, достижимо и ценно. Просто оно выглядит иначе, чем в презентациях стартапов.
ИИ в фарме - золотая лихорадка: много шума, надежд, но богачами станут единицы. И, как правило, в "сервисах обслуживания старателей" - а не на лотке в ручье.
Начнём с цифр. Первые блины постигла участь всех первых блинов.
IBM Watson for Drug Discovery, запущенный в 2013 г. с обещанием изменить отрасль, закрыт в 2019-м.
Deep Genomics привлекла $238 млн, объявила о создании "первого терапевтического кандидата, открытого ИИ" в 2019 г., и к 2024-му не имела ни одного препарата в испытаниях.
BenevolentAI потеряла 90% капитализации после провала препарата BEN-2293 в КИ. Молекула от продвинутого ИИ не показала преимуществ перед плацебо.
Exscientia, первой выведшая ИИ-препарат в клинику, была поглощена Recursion после серии неудач.
Единственный громкий успех Insilico Medicine нуждается в контексте. Да, компания сократила ранние этапы с 4.5 лет до 18 месяцев. Но молекула INS018_055 всё ещё в фазе I КИ. До регистрации препарата — минимум 5-7 лет и сотни миллионов $.
Вероятность успеха? Ок. 10% для среднего кандидата. ИИ ускорил самую дешёвую часть процесса, но не решил (и не мог решить) главную проблему — непредсказуемость КИ и усложненность процесса регистрации.
Брендан Фрей, пионер ИИ и основатель Deep Genomics, в 2024 г.: "ИИ действительно подвёл всех нас в последнее десятилетие, когда дело касается открытия лекарств. Мы видели провал за провалом".
Фундаментальная биология сложнее, чем кажется. ИИ превосходно предсказывает свойства молекул, если есть хорошие данные для обучения. Современные модели достигают 75-90% точности в прогнозировании ADMET-параметров (как молекула усваивается, распределяется, выводится). Но это работает только для хорошо изученных молекул.
Когда дело доходит до принципиально новых соединений, точность падает катастрофически. ИИ не понимает биологию — он находит статистические корреляции. Дерек Лоу из Novartis: "Проблемы, которые индустрия хочет решить, почти обратно пропорциональны способности ИИ их решать".
Более того, 70-80% провалов препаратов в КИ происходят из-за недостаточной эффективности именно на людях (а не на животных моделях) — того, что ИИ не может предсказать без данных человеческих испытаний. Эффект плацебо, индивидуальная вариабельность, сложность заболеваний — всё это за пределами возможностей алгоритмов.
Результат? Почти все ИИ-стартапы в фармацевтике отказались от мечты создавать собственные лекарства и превратились в платформы, продающие инструменты крупным компаниям. Atomwise, BenevolentAI, даже Recursion — все следуют этой модели. Потому что разработка платформы приносит предсказуемый доход здесь и сейчас, а не через 10-15 лет с 10% вероятностью.
Это не означает, что ИИ бесполезен. У него есть чёткие области применения, где он реально помогает:
✅ Виртуальный скрининг миллионов молекул вместо дорогих лабораторных экспериментов.
✅ Предсказание токсичности на ранних стадиях.
✅ Перепрофилирование существующих препаратов для новых показаний.
✅ Оптимизация известных молекул.
Но революции не происходит. ИИ — мощный инструмент оптимизации существующих процессов, а не замена им. Это помощник химика. Ускоритель определённых этапов, а не волшебная палочка.
Реалистичный прогноз? В следующие 5-10 лет ИИ сократит стоимость ранних этапов разработки на 30-40% и ускорит их в 2-3 раза. Фармацевтические компании будут использовать ИИ как стандартный инструмент, как сегодня используют высокопроизводительный скрининг. Некоторые препараты, созданные с помощью ИИ, выйдут на рынок и будут успешными. Но большинство стартапов, обещающих революцию, обанкротятся.
Это - реализм. Понимание реальных возможностей и ограничений технологии позволяет использовать её эффективно, не растрачивая ресурсы на недостижимые обещания. ИИ в фармацевтике — это эволюция, а не революция.
Будущее ИИ в медицине реально, достижимо и ценно. Просто оно выглядит иначе, чем в презентациях стартапов.
Нобелевская премия по медицине 2025 досталась Мэри Брункоу, Фреду Рамсделлу и Шимону Сакагучи: они произвели революцию в понимании того, как работает иммунитет и как организм защищает себя от аутоиммунных заболеваний. Рассказываем, как были сделаны эти открытия и почему это так важно.
В 1970-х гг. ученые предположили, что существует особый тип Т-лимфоцитов, ответственных не за уничтожение чужеродных клеток, а за подавление слишком активной иммунной системы. Эксперименты показали, что некоторые Т-клетки могут снижать иммунный ответ in vitro и in vivo. Но тогда авторы не смогли подтвердить свои догадки или выделить эти клетки, которые они назвали “супрессорными”. Концепция была встречена в научной среде со скепсисом и вскоре отброшена.
Исследования 1980-х гг. выявили, что центральное место в регуляции иммунитета занимает тимус, в котором Т-клетки созревают и проходят “контроль качества”. Клетки, проявляющие аутореактивные свойства, отбраковываются. На тот момент ученые считали, что этот механизм - единственное, что защищает организм от аутоиммунных заболеваний. Но вскоре выяснилось, что часть аутореактивных Т-клеток все же поступает в кровоток. Должно было быть что-то еще, что борется с такими клетками вне тимуса.
В начале 1990-х гг. свет на это пролил Шимон Сакагучи, который вдохновился исследованием своих коллег. Они предположили, что удаление тимуса у новорожденных мышей приведет к подавлению иммунитета, поскольку будет вырабатываться меньше Т-клеток. Но выяснилось, что если удалить тимус через 3 дня, иммунная система, напротив, выходит из-под контроля, приводя к множественным аутоиммунным заболеваниям. Супрессорные (позже названные регуляторными) Т-клетки, которые занимаются уничтожением аутореактивных, не успевали развиться за это время.
Сакагучи смог идентифицировать регуляторные Т-лимфоциты. Выяснилось, что за эту функцию отвечают клетки с поверхностными маркерами CD4 и CD25. Если их вводили мышам с удаленным тимусом, это предотвращало развитие аутоиммунных реакций. Но научное сообщество оставалось скептически настроенным и требовало дополнительных доказательств.
Их предоставили Мэри Брункоу и Фред Рамсделл, которые в 1990-х гг. работали в компании Celltech Chiroscience, специализировавшейся на аутоиммунных заболеваниях. Они изучали необычный случай мышей, подвергшихся радиации. В этой линии рождались самцы с шелушащейся кожей, увеличенной селезенкой и лимфоузлами, которые жили всего несколько недель. Брункоу и Рамсделл решили выявить ген, отвечающий за мутацию, что в середине 1990-х гг. требовало огромного объема работы и новаторских методов.
После долгих усилий они смогли выявить дефектный ген Х-хромосомы, названный ими FOXP3. В ходе работы Брункоу и Рамсделл начали подозревать, что человеческое аутоиммунное заболевание IPEX, также приводящее к дерматиту, связано с мутациями в том же гене. Позже они подтвердили это с помощью генетических тестов.
Их выводы привлекли внимание многих исследователей, которые предположили, что ген FOXP3 связан с функцией регуляторных Т-клеток. Спустя 2 года Сакагучи смог это доказать: выяснилось, что FOXP3 играет ключевую роль в их развитии.
Почему эти открытия важны? Они открыли дорогу целому направлению исследований в иммунологии:
❇️ Регуляторные Т-клетки имеют большой потенциал при лечении аутоиммунных заболеваний. Одни группы ищут способы повысить их активность для борьбы с системными нарушениями. Другие работают над тем, чтобы с помощью них предотвратить отторжение органов при пересадке.
❇️ Сейчас на стадии КИ более 200 препаратов и методов лечения, использующих регуляторные Т-клетки. Большая часть связана с выделением и размножением собственных клеток пациента, которые затем вводятся в организм. Иногда ученые модифицируют их, добавляя антитела, чтобы заставить клетку защищать определенный орган.
❇️ Также оказалось, что раковые опухоли привлекают регуляторные Т-клетки, чтобы защитить себя от иммунной системы. Теперь исследователи пытаются найти способ обойти эту защиту.
В 1970-х гг. ученые предположили, что существует особый тип Т-лимфоцитов, ответственных не за уничтожение чужеродных клеток, а за подавление слишком активной иммунной системы. Эксперименты показали, что некоторые Т-клетки могут снижать иммунный ответ in vitro и in vivo. Но тогда авторы не смогли подтвердить свои догадки или выделить эти клетки, которые они назвали “супрессорными”. Концепция была встречена в научной среде со скепсисом и вскоре отброшена.
Исследования 1980-х гг. выявили, что центральное место в регуляции иммунитета занимает тимус, в котором Т-клетки созревают и проходят “контроль качества”. Клетки, проявляющие аутореактивные свойства, отбраковываются. На тот момент ученые считали, что этот механизм - единственное, что защищает организм от аутоиммунных заболеваний. Но вскоре выяснилось, что часть аутореактивных Т-клеток все же поступает в кровоток. Должно было быть что-то еще, что борется с такими клетками вне тимуса.
В начале 1990-х гг. свет на это пролил Шимон Сакагучи, который вдохновился исследованием своих коллег. Они предположили, что удаление тимуса у новорожденных мышей приведет к подавлению иммунитета, поскольку будет вырабатываться меньше Т-клеток. Но выяснилось, что если удалить тимус через 3 дня, иммунная система, напротив, выходит из-под контроля, приводя к множественным аутоиммунным заболеваниям. Супрессорные (позже названные регуляторными) Т-клетки, которые занимаются уничтожением аутореактивных, не успевали развиться за это время.
Сакагучи смог идентифицировать регуляторные Т-лимфоциты. Выяснилось, что за эту функцию отвечают клетки с поверхностными маркерами CD4 и CD25. Если их вводили мышам с удаленным тимусом, это предотвращало развитие аутоиммунных реакций. Но научное сообщество оставалось скептически настроенным и требовало дополнительных доказательств.
Их предоставили Мэри Брункоу и Фред Рамсделл, которые в 1990-х гг. работали в компании Celltech Chiroscience, специализировавшейся на аутоиммунных заболеваниях. Они изучали необычный случай мышей, подвергшихся радиации. В этой линии рождались самцы с шелушащейся кожей, увеличенной селезенкой и лимфоузлами, которые жили всего несколько недель. Брункоу и Рамсделл решили выявить ген, отвечающий за мутацию, что в середине 1990-х гг. требовало огромного объема работы и новаторских методов.
После долгих усилий они смогли выявить дефектный ген Х-хромосомы, названный ими FOXP3. В ходе работы Брункоу и Рамсделл начали подозревать, что человеческое аутоиммунное заболевание IPEX, также приводящее к дерматиту, связано с мутациями в том же гене. Позже они подтвердили это с помощью генетических тестов.
Их выводы привлекли внимание многих исследователей, которые предположили, что ген FOXP3 связан с функцией регуляторных Т-клеток. Спустя 2 года Сакагучи смог это доказать: выяснилось, что FOXP3 играет ключевую роль в их развитии.
Почему эти открытия важны? Они открыли дорогу целому направлению исследований в иммунологии:
❇️ Регуляторные Т-клетки имеют большой потенциал при лечении аутоиммунных заболеваний. Одни группы ищут способы повысить их активность для борьбы с системными нарушениями. Другие работают над тем, чтобы с помощью них предотвратить отторжение органов при пересадке.
❇️ Сейчас на стадии КИ более 200 препаратов и методов лечения, использующих регуляторные Т-клетки. Большая часть связана с выделением и размножением собственных клеток пациента, которые затем вводятся в организм. Иногда ученые модифицируют их, добавляя антитела, чтобы заставить клетку защищать определенный орган.
❇️ Также оказалось, что раковые опухоли привлекают регуляторные Т-клетки, чтобы защитить себя от иммунной системы. Теперь исследователи пытаются найти способ обойти эту защиту.
В научном мире главными бенефициарами ИИ стали ученые, желающие получить больше статей в резюме, ничего для этого не делая, и “бумажные фабрики” - организации, которые за плату пишут и публикуют в журналах работы, обычно очень плохого качества. Если раньше им приходилось беспокоиться о правдоподобности текста и проверках на плагиат, то LLM решили эти проблемы. В результате число ИИ-статей сейчас удваивается каждые 18 месяцев.
Самого плагиата при этом меньше не стало. Стандартный прием ИИ - статьи на основе реальных исследований, использующие те же переменные и делающие те же выводы, что и авторы оригинальных публикаций. Корректируется только выборка: ИИ может ссылаться на другие опросы или менять возраст пациентов. Недавно ученые из Великобритании и Австралии выявили 441 такую статью, опубликованную в 2021-2025 гг. в крупных издательствах. 35% из них были размещены в журналах Frontiers и 37% - в Springer Nature. На самом деле это только вершина айсберга, поскольку подобные статьи сложно обнаружить.
Другой индикатор ИИ-статей - подозрительно низкие показатели при проверке на антиплагиат. Если нормальные статьи обычно имеют 10-15% сходства с другими работами, то поддельные - 2-5%. ИИ избегает любых заимствований в тексте и часто впадает в другую крайность: пытается переформулировать даже общепринятые термины. Результат обычно самый абсурдный - фразы вроде misleading negative (“вводящий в заблуждение отрицательный”) вместо false negative (“ложноотрицательный) или counterfeit consciousness (“поддельное сознание”) вместо artificial intelligence (“искусственный интеллект”).
Еще один показатель - характерные для ИИ фразы, которые “авторы” статей не удосуживаются удалить. В 2024 г. шведские ученые провели поиск в Google Scholar по двум часто встречающимся фразам: “по состоянию на мое последнее обновление информации” и “у меня нет доступа к данным в реальном времени”. В результате они нашли 227 статей, в 139 из которых не было указано, что авторы использовали ИИ при их написании.
Но настоящие проблемы начинаются там, где подделки ИИ распознать не удается. За последние годы он научился выдавать не только текст, но и изображения высокого качества. Если раньше измененные в Photoshop фото можно было отличить с помощью артефактов - визуальных искажений при обработке, то сейчас сгенерированные ИИ картинки часто выглядят очень правдоподобно. Такие изображения, от данных вестерн-блоттинга (метода обнаружения белков) до микроскопических фото наноматериалов, обманывают даже экспертов.
Другая новая проблема - ИИ-рецензирование настоящих статей. Рецензенты журналов начали прибегать к LLM ради упрощения процесса, но им не хватает экспертной глубины, и они часто делают ошибки. В одном из случаев южнокорейский профессор, подавший статью в международный журнал, получил рецензию, которая сильно отличалась от остальных. Она была расплывчатой и шаблонной, некорректно передавала содержание статьи и предъявляла странные претензии: хотя статья была посвящена новому методу оценки окружающей среды, рецензент упрекнул ее авторов в “отсутствии исследований влияния на поведение животных, такое как кормление или спаривание”. Когда профессор сам сгенерировал с помощью ИИ рецензию на свою статью, она оказалась очень похожей.
В чем проблема ИИ-статей для науки?
❇️ Их обилие способно сделать “мусорными” целые направления исследований. Если они приобретут репутацию сомнительных, ученые будут избегать публикации настоящих работ среди вала поддельных.
❇️ ИИ не только воспроизводит результаты других статей. Часто выводы откровенно подложные и не имеют отношения к реальности. Если ученые, например, из фармкомпаний, возьмут их за основу дальнейших исследований, это может навредить пациентам в перспективе.
❇️ Усугубление культуры “публикуйся или умри” - негласного требования постоянно писать статьи, даже если это отнимает время от реальной научной работы. Те, кто ранее отказывался от помощи ИИ в написании статей, будут вынуждены прибегать к ней под давлением массово публикующихся с помощью LLM коллег.
Самого плагиата при этом меньше не стало. Стандартный прием ИИ - статьи на основе реальных исследований, использующие те же переменные и делающие те же выводы, что и авторы оригинальных публикаций. Корректируется только выборка: ИИ может ссылаться на другие опросы или менять возраст пациентов. Недавно ученые из Великобритании и Австралии выявили 441 такую статью, опубликованную в 2021-2025 гг. в крупных издательствах. 35% из них были размещены в журналах Frontiers и 37% - в Springer Nature. На самом деле это только вершина айсберга, поскольку подобные статьи сложно обнаружить.
Другой индикатор ИИ-статей - подозрительно низкие показатели при проверке на антиплагиат. Если нормальные статьи обычно имеют 10-15% сходства с другими работами, то поддельные - 2-5%. ИИ избегает любых заимствований в тексте и часто впадает в другую крайность: пытается переформулировать даже общепринятые термины. Результат обычно самый абсурдный - фразы вроде misleading negative (“вводящий в заблуждение отрицательный”) вместо false negative (“ложноотрицательный) или counterfeit consciousness (“поддельное сознание”) вместо artificial intelligence (“искусственный интеллект”).
Еще один показатель - характерные для ИИ фразы, которые “авторы” статей не удосуживаются удалить. В 2024 г. шведские ученые провели поиск в Google Scholar по двум часто встречающимся фразам: “по состоянию на мое последнее обновление информации” и “у меня нет доступа к данным в реальном времени”. В результате они нашли 227 статей, в 139 из которых не было указано, что авторы использовали ИИ при их написании.
Но настоящие проблемы начинаются там, где подделки ИИ распознать не удается. За последние годы он научился выдавать не только текст, но и изображения высокого качества. Если раньше измененные в Photoshop фото можно было отличить с помощью артефактов - визуальных искажений при обработке, то сейчас сгенерированные ИИ картинки часто выглядят очень правдоподобно. Такие изображения, от данных вестерн-блоттинга (метода обнаружения белков) до микроскопических фото наноматериалов, обманывают даже экспертов.
Другая новая проблема - ИИ-рецензирование настоящих статей. Рецензенты журналов начали прибегать к LLM ради упрощения процесса, но им не хватает экспертной глубины, и они часто делают ошибки. В одном из случаев южнокорейский профессор, подавший статью в международный журнал, получил рецензию, которая сильно отличалась от остальных. Она была расплывчатой и шаблонной, некорректно передавала содержание статьи и предъявляла странные претензии: хотя статья была посвящена новому методу оценки окружающей среды, рецензент упрекнул ее авторов в “отсутствии исследований влияния на поведение животных, такое как кормление или спаривание”. Когда профессор сам сгенерировал с помощью ИИ рецензию на свою статью, она оказалась очень похожей.
В чем проблема ИИ-статей для науки?
❇️ Их обилие способно сделать “мусорными” целые направления исследований. Если они приобретут репутацию сомнительных, ученые будут избегать публикации настоящих работ среди вала поддельных.
❇️ ИИ не только воспроизводит результаты других статей. Часто выводы откровенно подложные и не имеют отношения к реальности. Если ученые, например, из фармкомпаний, возьмут их за основу дальнейших исследований, это может навредить пациентам в перспективе.
❇️ Усугубление культуры “публикуйся или умри” - негласного требования постоянно писать статьи, даже если это отнимает время от реальной научной работы. Те, кто ранее отказывался от помощи ИИ в написании статей, будут вынуждены прибегать к ней под давлением массово публикующихся с помощью LLM коллег.
Гениталии самца крысы в представлении Midjourney. Надписи - почти полная бессмыслица (“testtomcels”, “senctolic”, “dissilced”, “iollotte sserotgomar”, “diƨlocttal stem ells” и т.д.), но хоть со словом “rat” (крыса) угадали.
Это изображение было опубликовано в рецензируемом научном журнале Frontiers in Cell and Developmental Biology в статье под названием “Cellular functions of spermatogonial stem cells in relation to JAK/STAT signaling pathway”. Статья с тех пор была отозвана, но осадочек остался.
Это изображение было опубликовано в рецензируемом научном журнале Frontiers in Cell and Developmental Biology в статье под названием “Cellular functions of spermatogonial stem cells in relation to JAK/STAT signaling pathway”. Статья с тех пор была отозвана, но осадочек остался.
Последние годы принесли множество прорывов в сфере ксенотрансплантологии - пересадки человеку органов животных (преимущественно свиней). Пациент, получивший свиную почку в январе 2025 г., до сих пор жив и чувствует себя лучше, чем до трансплантации. А на днях китайские ученые опубликовали статью об успешной пересадке человеку печени от свиньи, что стало сенсацией.
Почему именно свиньи? Раньше трансплантологи пытались использовать органы нечеловекообразных приматов, например, бабуинов. Но у свиней есть несколько преимуществ: они быстро размножаются и растут, их органы похожи по размеру на человеческие, и они с меньшей вероятностью передадут человеку зоонозные инфекции.
Для того, чтобы органы подошли, свиней генетически модифицируют. Например, компания eGenesis, предоставляющая органы для пересадки и исследований, вносит 69 изменений. В их числе удаление свиных антител, на которые реагирует иммунитет человека, добавление человеческих генов для улучшения совместимости и инактивация ретровирусов в геноме свиньи, чтобы исключить их передачу реципиенту.
С пересадкой сердца человеку ученые начали экспериментировать еще несколько лет назад. В 2022 г. Дэвид Беннетт стал первым пациентом, получившим свиное сердце. Оно нормально работало в течение 7 недель, после чего у пациента развилась сердечная недостаточность. Хотя Беннетт прожил всего 2 месяца после операции, для ксенотрансплантологии это было многообещающее начало.
В 2024 г. человеку впервые была пересажена свиная почка. Пациент по имени Рик Слейман, страдавший ХБП, за несколько лет до этого уже получил человеческую, но она дала сбой, и ему пришлось вернуться к диализу. Врачи Гарвардской медицинской школы провели трансплантацию, и она прошла успешно. Спустя почти 2 месяца Слейман также скончался, но его смерть не была связана с почкой - он умер из-за проблем с сердцем.
Об этой истории узнал еще один пациент с ХБП, Тимоти Эндрюс, который 10 лет стоял в очереди на пересадку почки и очень плохо переносил диализ. К концу 2024 г. он передвигался в инвалидном кресле, у него также произошел инфаркт. Эндрюс сам связался с больницей, где делали пересадку Слейману, и попросил о встрече с гарвардскими трансплантологами. После того, как 25 января 2025 г. его также прооперировали, он смог танцевать и вышел из больницы на своих ногах. Сейчас Эндрюс вернулся к своей обычной жизни, за исключением осмотров 2 раза в неделю.
Но если трансплантация таких органов как сердце и почки считается сравнительно легкой, то с печенью все было сложнее. Она имеет двойное кровоснабжение и множество функций, от фильтрации и вывода токсинов до регуляции обмена веществ, синтеза белков и хранения энергетических резервов. Из-за высоких рисков исследователи ограничивались экспериментами на пациентах со смертью мозга. В 2024 г. ученые Университета Пенсильвании на 72 часа подсоединили свиную печень с помощью кровеносных трубок к телу реципиента, и за это время не возникло признаков воспаления. В другом случае китайские врачи пересадили пациенту свиную печень, и в течение 10 дней она нормально функционировала, пока родственники не попросили ее изъять.
Но недавно другая китайская группа ученых сообщила о пересадке печени от свиньи живому человеку. У пациента с циррозом и раком после удаления опухоли оставалось слишком мало ткани печени, чтобы он мог выжить. Подходящего донора не было, и врачи рискнули пересадить орган свиньи. В течение месяца самочувствие пациента было нормальным, но затем у него развилось воспаление и ТМА - тромбы в мелких сосудах. К тому времени собственная печень пациента восстановилась достаточно, и на 38 день свиную удалили. После этого пациент прожил еще почти 5 месяцев, в итоге скончавшись от кровотечения в ЖКТ.
Сейчас ученые считают, что ксенотрансплантация печени - перспективная временная мера для того, чтобы поддержать печень реципиента, пока она восстанавливается. Учитывая нехватку человеческих органов, это может стать обычной практикой - если только удастся решить проблемы воспаления и других осложнений пересадки.
Почему именно свиньи? Раньше трансплантологи пытались использовать органы нечеловекообразных приматов, например, бабуинов. Но у свиней есть несколько преимуществ: они быстро размножаются и растут, их органы похожи по размеру на человеческие, и они с меньшей вероятностью передадут человеку зоонозные инфекции.
Для того, чтобы органы подошли, свиней генетически модифицируют. Например, компания eGenesis, предоставляющая органы для пересадки и исследований, вносит 69 изменений. В их числе удаление свиных антител, на которые реагирует иммунитет человека, добавление человеческих генов для улучшения совместимости и инактивация ретровирусов в геноме свиньи, чтобы исключить их передачу реципиенту.
С пересадкой сердца человеку ученые начали экспериментировать еще несколько лет назад. В 2022 г. Дэвид Беннетт стал первым пациентом, получившим свиное сердце. Оно нормально работало в течение 7 недель, после чего у пациента развилась сердечная недостаточность. Хотя Беннетт прожил всего 2 месяца после операции, для ксенотрансплантологии это было многообещающее начало.
В 2024 г. человеку впервые была пересажена свиная почка. Пациент по имени Рик Слейман, страдавший ХБП, за несколько лет до этого уже получил человеческую, но она дала сбой, и ему пришлось вернуться к диализу. Врачи Гарвардской медицинской школы провели трансплантацию, и она прошла успешно. Спустя почти 2 месяца Слейман также скончался, но его смерть не была связана с почкой - он умер из-за проблем с сердцем.
Об этой истории узнал еще один пациент с ХБП, Тимоти Эндрюс, который 10 лет стоял в очереди на пересадку почки и очень плохо переносил диализ. К концу 2024 г. он передвигался в инвалидном кресле, у него также произошел инфаркт. Эндрюс сам связался с больницей, где делали пересадку Слейману, и попросил о встрече с гарвардскими трансплантологами. После того, как 25 января 2025 г. его также прооперировали, он смог танцевать и вышел из больницы на своих ногах. Сейчас Эндрюс вернулся к своей обычной жизни, за исключением осмотров 2 раза в неделю.
Но если трансплантация таких органов как сердце и почки считается сравнительно легкой, то с печенью все было сложнее. Она имеет двойное кровоснабжение и множество функций, от фильтрации и вывода токсинов до регуляции обмена веществ, синтеза белков и хранения энергетических резервов. Из-за высоких рисков исследователи ограничивались экспериментами на пациентах со смертью мозга. В 2024 г. ученые Университета Пенсильвании на 72 часа подсоединили свиную печень с помощью кровеносных трубок к телу реципиента, и за это время не возникло признаков воспаления. В другом случае китайские врачи пересадили пациенту свиную печень, и в течение 10 дней она нормально функционировала, пока родственники не попросили ее изъять.
Но недавно другая китайская группа ученых сообщила о пересадке печени от свиньи живому человеку. У пациента с циррозом и раком после удаления опухоли оставалось слишком мало ткани печени, чтобы он мог выжить. Подходящего донора не было, и врачи рискнули пересадить орган свиньи. В течение месяца самочувствие пациента было нормальным, но затем у него развилось воспаление и ТМА - тромбы в мелких сосудах. К тому времени собственная печень пациента восстановилась достаточно, и на 38 день свиную удалили. После этого пациент прожил еще почти 5 месяцев, в итоге скончавшись от кровотечения в ЖКТ.
Сейчас ученые считают, что ксенотрансплантация печени - перспективная временная мера для того, чтобы поддержать печень реципиента, пока она восстанавливается. Учитывая нехватку человеческих органов, это может стать обычной практикой - если только удастся решить проблемы воспаления и других осложнений пересадки.
Индийскую фармпромышленность продолжают сотрясать скандалы. Основная проблема Индии - отсутствие контроля за производством препаратов, в результате чего значительная часть оказывается некачественной или просто подделками. Хотя большинство сомнительных лекарств попадает на внутренний рынок, они могут также оказаться и в вашей аптечке.
В 2022 г. в Гамбии погибло более 70 детей из-за индийского сиропа от кашля, в котором были большие количества этиленгликоля (ЭГ) и диэтиленгликоля (ДЭГ). Тогда же в Узбекистане умерло 18 детей из-за сиропа с ЭГ от другого производителя. Обе компании уверяли, что их продукция в полном порядке, санитарные нормы соблюдены, а контроль проводится регулярно. Правительство Индии встало на сторону своих производителей, заявив, что препараты соответствуют стандартам качества, а ВОЗ проявила “самонадеянность”, когда обвинила индийские компании в смерти детей. Власти ограничились тем, что демонстративно закрыли несколько фабрик, объявили о внедрении стандартов GMP и обязали компании тестировать образцы перед экспортом.
Выводы сделаны не были, и следующая трагедия постигла уже индийские семьи. Осенью 2025 г. от почечной недостаточности умерло 23 ребенка, которым давали сироп от кашля от еще одного производителя. Тесты показали, что он содержал 48,6% ДЭГ при максимально допустимом уровне 0,1%, не говоря уже о других ингредиентах, запрещенных для детей младшего возраста. В ответ правительство призвало поменьше давать детям сиропы от кашля, которыми в Индии лечат любую простуду.
Но скандал с сиропами оказался полезен хотя бы тем, что привлек внимание властей к проблеме. Правительство штата Раджастан уволило госконтролера лекарственных средств, заодно подняв документацию по проверкам препаратов. Выяснилось, что многие ключевые лекарства (от антибиотиков и антигистаминных до обезболивающих и противодиабетических) не прошли тесты на качество, но были выпущены на рынок и продаются сотнями тысяч упаковок. В некоторых препаратах не хватало субстанций. Другие оказались зараженными инфекцией, включая физраствор, поставляемый в больницы. По закону госконтролер должен был подать в суд и внести препараты в национальный черный список, но вместо этого предпочел покрывать компании.
Местные эксперты утверждают, что нет практически ни одного заболевания, против которого в Индии не производились бы контрафактные или некачественные препараты. Как выразился отставной комиссар по лекарственным препаратам, “я не доверяю лекарствам, которые сейчас есть на рынке. На самом деле, инсулин, который я принимаю, тоже может быть поддельным”.
Почему производители фальсификата чувствуют себя в Индии так комфортно?
❇️ Система передачи лицензий. Когда компания получает лицензию на производство препарата, она имеет право передать ее подрядчику. Иногда из-за этого невозможно понять, кто на самом деле изготовил лекарство. Это избавляет производителей от внимания госорганов и позволяет меньше концентрироваться на качестве.
❇️ Проверки часто выполняются спустя рукава. Инспекторы имеют право не публиковать отчеты, поэтому оценить, насколько тщательно была проведена проверка, нельзя, а коррупция процветает.
❇️ Отзыв лицензий крайне редок. Из 10 159 проверок в 2015-2019 гг. закончилось возбуждением уголовных дел только 142, и только 8 из этих дел были завершены.
❇️ Даже если у компании отозвали лицензию в одном штате, она переезжает в другой и начинает все сначала. У каждого штата есть собственная система контроля, и между ними почти отсутствует коммуникация. В результате регуляторы не знают, были ли у производителя проблемы с качеством в прошлом.
❇️ Если ненадлежащее качество препарата будет доказано, это еще не означает, что его отзовут - для этого нет соответствующего механизма. Возможный закон об отзыве партий лекарств обсуждается в Индии с 1976 г., но воз и ныне там.
В 2022 г. в Гамбии погибло более 70 детей из-за индийского сиропа от кашля, в котором были большие количества этиленгликоля (ЭГ) и диэтиленгликоля (ДЭГ). Тогда же в Узбекистане умерло 18 детей из-за сиропа с ЭГ от другого производителя. Обе компании уверяли, что их продукция в полном порядке, санитарные нормы соблюдены, а контроль проводится регулярно. Правительство Индии встало на сторону своих производителей, заявив, что препараты соответствуют стандартам качества, а ВОЗ проявила “самонадеянность”, когда обвинила индийские компании в смерти детей. Власти ограничились тем, что демонстративно закрыли несколько фабрик, объявили о внедрении стандартов GMP и обязали компании тестировать образцы перед экспортом.
Выводы сделаны не были, и следующая трагедия постигла уже индийские семьи. Осенью 2025 г. от почечной недостаточности умерло 23 ребенка, которым давали сироп от кашля от еще одного производителя. Тесты показали, что он содержал 48,6% ДЭГ при максимально допустимом уровне 0,1%, не говоря уже о других ингредиентах, запрещенных для детей младшего возраста. В ответ правительство призвало поменьше давать детям сиропы от кашля, которыми в Индии лечат любую простуду.
Но скандал с сиропами оказался полезен хотя бы тем, что привлек внимание властей к проблеме. Правительство штата Раджастан уволило госконтролера лекарственных средств, заодно подняв документацию по проверкам препаратов. Выяснилось, что многие ключевые лекарства (от антибиотиков и антигистаминных до обезболивающих и противодиабетических) не прошли тесты на качество, но были выпущены на рынок и продаются сотнями тысяч упаковок. В некоторых препаратах не хватало субстанций. Другие оказались зараженными инфекцией, включая физраствор, поставляемый в больницы. По закону госконтролер должен был подать в суд и внести препараты в национальный черный список, но вместо этого предпочел покрывать компании.
Местные эксперты утверждают, что нет практически ни одного заболевания, против которого в Индии не производились бы контрафактные или некачественные препараты. Как выразился отставной комиссар по лекарственным препаратам, “я не доверяю лекарствам, которые сейчас есть на рынке. На самом деле, инсулин, который я принимаю, тоже может быть поддельным”.
Почему производители фальсификата чувствуют себя в Индии так комфортно?
❇️ Система передачи лицензий. Когда компания получает лицензию на производство препарата, она имеет право передать ее подрядчику. Иногда из-за этого невозможно понять, кто на самом деле изготовил лекарство. Это избавляет производителей от внимания госорганов и позволяет меньше концентрироваться на качестве.
❇️ Проверки часто выполняются спустя рукава. Инспекторы имеют право не публиковать отчеты, поэтому оценить, насколько тщательно была проведена проверка, нельзя, а коррупция процветает.
❇️ Отзыв лицензий крайне редок. Из 10 159 проверок в 2015-2019 гг. закончилось возбуждением уголовных дел только 142, и только 8 из этих дел были завершены.
❇️ Даже если у компании отозвали лицензию в одном штате, она переезжает в другой и начинает все сначала. У каждого штата есть собственная система контроля, и между ними почти отсутствует коммуникация. В результате регуляторы не знают, были ли у производителя проблемы с качеством в прошлом.
❇️ Если ненадлежащее качество препарата будет доказано, это еще не означает, что его отзовут - для этого нет соответствующего механизма. Возможный закон об отзыве партий лекарств обсуждается в Индии с 1976 г., но воз и ныне там.
В Великобритании произошел очередной скандал в рядах NHS. Мужчина 2 месяца работал под женским именем в больнице Chester Hospital в Чешире, и за это время никто не заметил подмены. Даже когда обман вскрылся, он практически не получил наказания.
Нигериец Люциус Нджоку прибыл в Великобританию в качестве студента, и ему срочно нужны были деньги. У него была квалификация в сестринском деле, но проверки безопасности задержались, а без них он не мог официально устроиться в больницу. Но Нджоку нашел выход из положения - его подруга Джойс Джордж, также из Нигерии, прошла собеседование и получила работу, после чего передала ему бейдж с ее именем и фотографией.
Нджоку работал в Chester Hospital с февраля по апрель 2024 г. и выполнял обычные сестринские обязанности - вел наблюдение за пациентами, одевал, мыл их и т.д. Джордж получала на свой телефон сообщения о сменах и пересылала информацию ему. Никто так и не заподозрил, что Нджоку работает не под своим именем, за исключением одного пациента. Когда этот пациент спросил о его идентичности, Нджоку заявил: “меня зовут Джойс, но я мужчина”.
Примечательно, что в итоге он прошел проверки безопасности, но продолжать карьеру в сфере ухода не стал, предпочтя больнице автоконцерн Vauxhall. Тем не менее 2 месяца работы под чужим именем стоили ему некоторых неприятностей с законом. Нджоку приговорили к 16 неделям тюремного заключения с отсрочкой исполнения на год, 80 часам неоплачиваемых работ и уплате 239 фунтов. При этом его даже не выслали из страны, поскольку виза его жены позволяет ему находиться в Великобритании. В отличие от него, Джордж предпочла вернуться в Нигерию, чтобы не иметь дело с британским правосудием.
Хотя эта история кажется курьезом, она вполне укладывается в общие социальные тенденции Великобритании.
❇️ Во-первых, это в очередной раз показывает, с какой легкостью практически любой может получить работу в NHS. Мы регулярно слышим о “помощниках врача”, не имеющих медицинского образования, и хирургах, которые оперируют пациентов, пройдя минимальное “обучение” прямо у операционного стола. Пациентам Нджоку повезло, что у него было образование, и он, по-видимому, знал, что делает. Но на его месте мог оказаться и более опасный самозванец.
❇️ Во-вторых, маловероятно, что никто из его коллег не обратил внимание на женское имя и фото на бейджике. Но в Великобритании, как и в других западных странах, действует социальный запрет на “мисгендеринг” - обращение к человеку по его биологическому полу, если он решил его сменить. Этот запрет подкрепляется судебными исками, штрафами и тюремным заключением, как это произошло, например, с одним канадским отцом, который отказался говорить о своей дочери как о “сыне”. В результате коллеги Нджоку могли не поднимать шум из-за несоответствия имени и фото его внешности, опасаясь обвинений.
Нигериец Люциус Нджоку прибыл в Великобританию в качестве студента, и ему срочно нужны были деньги. У него была квалификация в сестринском деле, но проверки безопасности задержались, а без них он не мог официально устроиться в больницу. Но Нджоку нашел выход из положения - его подруга Джойс Джордж, также из Нигерии, прошла собеседование и получила работу, после чего передала ему бейдж с ее именем и фотографией.
Нджоку работал в Chester Hospital с февраля по апрель 2024 г. и выполнял обычные сестринские обязанности - вел наблюдение за пациентами, одевал, мыл их и т.д. Джордж получала на свой телефон сообщения о сменах и пересылала информацию ему. Никто так и не заподозрил, что Нджоку работает не под своим именем, за исключением одного пациента. Когда этот пациент спросил о его идентичности, Нджоку заявил: “меня зовут Джойс, но я мужчина”.
Примечательно, что в итоге он прошел проверки безопасности, но продолжать карьеру в сфере ухода не стал, предпочтя больнице автоконцерн Vauxhall. Тем не менее 2 месяца работы под чужим именем стоили ему некоторых неприятностей с законом. Нджоку приговорили к 16 неделям тюремного заключения с отсрочкой исполнения на год, 80 часам неоплачиваемых работ и уплате 239 фунтов. При этом его даже не выслали из страны, поскольку виза его жены позволяет ему находиться в Великобритании. В отличие от него, Джордж предпочла вернуться в Нигерию, чтобы не иметь дело с британским правосудием.
Хотя эта история кажется курьезом, она вполне укладывается в общие социальные тенденции Великобритании.
❇️ Во-первых, это в очередной раз показывает, с какой легкостью практически любой может получить работу в NHS. Мы регулярно слышим о “помощниках врача”, не имеющих медицинского образования, и хирургах, которые оперируют пациентов, пройдя минимальное “обучение” прямо у операционного стола. Пациентам Нджоку повезло, что у него было образование, и он, по-видимому, знал, что делает. Но на его месте мог оказаться и более опасный самозванец.
❇️ Во-вторых, маловероятно, что никто из его коллег не обратил внимание на женское имя и фото на бейджике. Но в Великобритании, как и в других западных странах, действует социальный запрет на “мисгендеринг” - обращение к человеку по его биологическому полу, если он решил его сменить. Этот запрет подкрепляется судебными исками, штрафами и тюремным заключением, как это произошло, например, с одним канадским отцом, который отказался говорить о своей дочери как о “сыне”. В результате коллеги Нджоку могли не поднимать шум из-за несоответствия имени и фото его внешности, опасаясь обвинений.