Автор: 
Помимо лечебного воздействия на организм у лекарственных препаратов есть и побочные действия. По данным исследования учёных из Гарвардского университета только в США каждый год от побочных реакций умирает 128 тысяч человек и 1,9 миллиона попадают в больницы. Это объясняется тем, что разработчики лекарств не знают полный список побочных реакций сразу после создания препарата.
Существует прямая связь между последовательностью выявления побочных эффектов и их количеством:
- Создание препарата.
- Клинические испытания.
- Выявление побочных эффектов.
- Выход на рынок.
- Массовое применение пациентами.
- Расширение группы побочных эффектов.
После создания лекарства оно проходит обязательные клинические испытания, в которых участвует ограниченное количество людей из фокус-группы. Во время клинических испытаний формируется первый список побочных реакций препарата. Дальше лекарство появляется в аптеках и его используют потребители, которых намного больше, чем состав фокус-группы. С увеличением пациентов расширяется и список побочных воздействий на организм человека, но лекарство уже в свободном доступе, со старым, неполным перечнем побочных реакций.
Раньше учёные уже пытались применять искусственный интеллект для определения побочных действий лекарств. Однако, компьютерное моделирование использовали после появления лекарств на рынке, с результатами доклинических испытаний. Новая умная технология, которую назвали геометрическая саморазвивающаяся модель — Geometric Self Expressive Mode (GSEM), распознаёт побочные эффекты лекарственных препаратов до выхода на рынок и применения людьми. Исследование опубликовано в журнале Cell Reports Methods.
В работе авторы использовали Side Effect Resource — базу данных о побочных действиях препаратов, которые получены в результате клинических испытаний. Искусственный интеллект сначала составил краткий список побочных реакций, а после спрогнозировал расширенный перечень. Также метод будет обнаруживать частоту возникновения побочных эффектов и выявлять редкие побочные реакции, которые было невозможно отследить в ходе клинических испытаний с ограниченным количеством людей.
Создатели предполагают, что новый метод достигнет большего эффекта, чем узкие клинические испытания. Однако заменить их полностью он не сможет. Метод будет использоваться в сочетании со строгими клиническими испытаниями и исследованиями после продаж.
