# Как Moderna использует искусственный интеллект для радикальной трансформации медицины

Источник: https://www.youtube.com/watch?v=He7WprZApGM
Канал: Eye on AI
Опубликовано: 20.04.2025

---

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
[[JUMP: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
[[JUMP: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:

1.  **Восприятие (Perception):** идентификация сигналов в шуме, например, поиск опухоли на рентгеновском снимке или дефектов в контрактах.
2.  **Категоризация (Categorization):** кластеризация данных и структурирование файлов по аналогии со смарт-плейлистами в Spotify.
3.  **Прогнозирование (Prediction):** предсказание паттернов на основе анализа исторических трендов.
4.  **Рекомендация (Recommendation):** формирование оптимальных вариантов действий для сотрудников.
5.  **Генерация (Generation):** создание полноценных текстов, документов или изображений на основе кратких вводных.

## ⏳ Преодоление узких мест: почему дизайн лекарств больше не проблема
[[JUMP: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
[[JUMP: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
[[JUMP: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:

1.  У пациента берется биопсия раковой опухоли.
2.  С помощью ИИ выявляются уникальные мутировавшие белки — неоантигены, характерные исключительно для данных пораженных клеток.
3.  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
[[JUMP: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.