Биотехнологическая компания Moderna совершает революцию в здравоохранении, объединяя программирование матричной РНК (мРНК) с масштабным внедрением искусственного интеллекта. Руководитель направления ИИ-продуктов и инноваций компании Брайс Шамель в интервью для подкаста Eye on AI подробно рассказал о внутренней ИТ-экосистеме компании, автоматизации клинических испытаний и переходе к полностью индивидуализированной медицине. Данный аналитический обзор раскрывает технологические процессы компании, которые меняют традиционные подходы к созданию лекарств.
🧬 Две платформы Moderna: от «кода жизни» к коду ИИ 10:24
Компания Moderna изначально развивалась как ИИ-ориентированная структура (AI-native). Как утверждает Брайс Шамель, технологический вызов при проектировании мРНК сопоставим по сложности с игрой в Го: существует больше вариантов сконструировать цепочку мРНК, кодирующую один конкретный белок, чем атомов в известной нам Вселенной. По его словам, без применения искусственного интеллекта надежная и эффективная разработка мРНК была бы невозможна.
В основе бизнеса Moderna лежит синергия двух базовых систем:
- Биологическая платформа: химия мРНК, где цепочки нуклеотидов инкапсулируются в нанолипидные пузырьки. Она позволяет создавать терапию для онкологии, редких генетических заболеваний и вирусологии.
- Цифровая платформа (ML-платформа
compute): единая инфраструктура машинного обучения, к которой подключены все внутренние сервисы компании.
Для управления потоками данных инженеры используют внутренний оркестратор API под названием MChat. На текущий момент в Moderna развернуто около 1 800 специализированных GPT-агентов. Общее количество ИИ-решений, интегрированных в экосистему компании, оценивается в пределах от 4 000 до 5 000 продуктов.
🔄 Эволюция технологий: от машинного обучения к генеративному интерфейсу 11:50
Шамель призывает четко разделять глубокое машинное обучение (Machine Learning) и современный генеративный ИИ (Generative AI). По его мнению, генеративный ИИ выполняет роль удобного интерфейса доступа к сложным математическим моделям, разработанным ранее. Спикер приводит историческую аналогию: генеративный ИИ — это графический интерфейс (GUI) для персональных компьютеров, пришедший на смену текстовым командам Unix. Теперь сотрудникам не нужно писать код на Python или R, достаточно сформулировать запрос на обычном языке.
В процессе обучения сотрудников Moderna выделяет пять ключевых «суперсил» ИИ, вокруг которых строятся внутренние воркшопы:
- Восприятие (Perception): идентификация сигналов в шуме, например, поиск опухоли на рентгеновском снимке или дефектов в контрактах.
- Категоризация (Categorization): кластеризация данных и структурирование файлов по аналогии со смарт-плейлистами в Spotify.
- Прогнозирование (Prediction): предсказание паттернов на основе анализа исторических трендов.
- Рекомендация (Recommendation): формирование оптимальных вариантов действий для сотрудников.
- Генерация (Generation): создание полноценных текстов, документов или изображений на основе кратких вводных.
⏳ Преодоление узких мест: почему дизайн лекарств больше не проблема 18:16
На текущий момент у компании находится в разработке более 50 действующих клинических исследований. Шамель подчеркивает, что сам по себе дизайн новых молекул и субстанций перестал быть узким местом для Moderna — компания способна проектировать значительно больше лекарств, чем физически может вывести на рынок.
Основная сложность и главные задержки сейчас кроются в последующих этапах:
- Проведение многофазных клинических испытаний;
- Обучение медицинского персонала работе с новыми сложными препаратами;
- Прохождение бюрократических процедур и получение регуляторных одобрений.
По мнению спикера, именно автоматизация юридической, контрактной и регуляторной среды с помощью ИИ принесет компании наибольший экономический и практический эффект в ближайшие годы. Для этого Moderna внедряет концепцию, согласно которой каждый офисный сотрудник (knowledge worker) превращается в владельца цифрового ИИ-продукта (digital product owner). Если команда по учету командировочных расходов создает свой Travel Expense GPT, она обязана следить за обновлением корпоративных политик внутри модели, точно так же, как классический менеджер следит за жизненным циклом ИТ-продукта. По словам гостя, компания не может позволить себе ситуацию, когда 20% штата движутся со скоростью ИИ, а остальные 80% остаются на обочине.
🤝 Тандем с регуляторами: как ИИ ускоряет диалог с FDA 28:11
Опыт ускоренного одобрения первой в истории мРНК-вакцины против COVID-19 сформировал глубокие партнерские отношения и взаимное доверие между Moderna и Управлением по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов США (FDA). Шамель опровергает стереотип о консервативности госорганов, заявляя, что специалисты FDA искренне увлечены технологиями и ищут способы ускорить регистрацию лекарств с помощью алгоритмов.
В январе FDA опубликовало проект руководства по использованию ИИ в фармацевтической индустрии, и в настоящее время отраслевые игроки готовят свои комментарии. Практическая польза ИИ при взаимодействии с регулятором заключается в быстрой агрегации данных. На запросы ведомства ИИ помогает оперативно находить нужную информацию в корпоративных базах и распределять её по категориям, делая отчеты максимально удобными для анализа сотрудниками FDA.
🎯 Персонализированная онкология: технология INT на третьей фазе испытаний 33:29
Наиболее амбициозным проектом Moderna, находящимся на третьей фазе клинических испытаний, является создание индивидуализированной неоантигенной терапии (INT — Individualized Neoantigen Therapy) против рака, разрабатываемой в партнерстве с корпорацией Merck.
Технологическая цепочка INT выглядит следующим образом:
- У пациента берется биопсия раковой опухоли.
- С помощью ИИ выявляются уникальные мутировавшие белки — неоантигены, характерные исключительно для данных пораженных клеток.
- Синтезируется персональная мРНК, которая вводится в организм и обучает собственную иммунную систему человека распознавать и точечно уничтожать скрытые раковые клетки.
Цель терапии — предотвратить рецидивы и метастазирование после хирургического удаления опухоли и химиотерапии. Брайс Шамель поделился личной историей: его мать смогла победить рак, поэтому для него этот проект имеет особое значение.
Переход к персонализированной медицине создает уникальный прецедент для регуляторной системы. Невозможно одобрять каждое отдельное лекарство для конкретного человека, поэтому Moderna добивается от FDA утверждения самого технологического процесса и платформы INT. При этом возникает логистический парадокс: для лечения конкретного пациента требуется всего около 12 флаконов препарата, однако технологические требования обязывают компанию выпускать дополнительно около 200 флаконов исключительно для целей архивного хранения, верификации и контроля качества со стороны регуляторов.
💼 Бизнес-модель биотеха: платформы против штучных решений 41:28
Шамель проводит четкую границу между классической Big Pharma и современным биотехом. В то время как многие компании (например, стартап Insilico Medicine) фокусируются исключительно на ИИ-поиске химических соединений для последующей продажи прав, бизнес-модель Moderna заключается в полном цикле: от дизайна и собственного производства до самостоятельного вывода терапевтических продуктов на рынок. В свое время компания BioNTech из-за нехватки ресурсов была вынуждена выходить к пациентам через гиганта Pfizer, но Moderna изначально выбрала независимый путь.
Компания зародилась в недрах венчурной экосистемы Flagship Pioneering и тесно связана с Гарвардской медицинской школой (Harvard Medical School). Несмотря на защиту патентов, Moderna активно публикует научные статьи и развивает академические партнерства. Шамель выражает надежду, что пример Moderna вдохновит индустрию создавать не единичные точечные лекарства, а комплексные биологические платформы, способные лечить целые классы заболеваний с помощью универсальных алгоритмов ИИ.
