Искусственный интеллект, разработанный учеными из США и Великобритании, смог обнаружить, что препарат ланабецестат, ранее признанный неэффективным, на 46% замедляет развитие деменции у определенной группы пациентов с болезнью Альцгеймера. Об этом сообщила пресс-служба Кембриджского университета.
За последние 20 лет десятки перспективных препаратов от Альцгеймера успешно проходили доклинические тесты, но провалились на поздних стадиях испытаний. По мнению исследователей, проблема может быть не в самих лекарствах, а в неправильном отборе пациентов — терапия часто начинается слишком поздно или помогает лишь узкой группе.
|
В 2021–2023 годах регуляторы одобрили несколько новых препаратов, нацеленных на бета-амилоид — ключевой маркер болезни Альцгеймера. Леканемаб (Lecanemab) замедляет когнитивный спад на 27%, а донанемаб (Donanemab), ожидающий решения FDA, — на 35%, но оба эффективны только на ранних стадиях. Ранее разрешенный адухельм (Aducanumab) остается спорным: он снижает уровень амилоида, но его клиническая эффективность не доказана. Перспективные разработки против тау-белка (например, semorinemab) пока не дали прорыва, подчеркивая необходимость новых подходов. Критически важным становится раннее выявление болезни и точный подбор терапии — именно здесь ИИ-анализ, как в исследовании Кембриджа, может стать ключевым инструментом. |
«Многие препараты не дают эффекта, потому что их применяют на поздних стадиях. Наш ИИ выявляет подгруппы пациентов, которым лечение действительно помогает, что ускорит и удешевит разработку терапий», — пояснила профессор Зоуи Куртци из Кембриджского университета.
ИИ отбор пациентов
Система машинного обучения анализирует данные пациентов, разделяя их на группы по скорости прогрессирования болезни и другим критериям. Ее обучили на снимках мозга 300 человек — как здоровых, так и с разными формами Альцгеймера.
Применив ИИ к данным прерванных испытаний AMARANTH (2018 г.), где ланабецестат не показал общего эффекта, ученые обнаружили, что у пациентов с ранней стадией и медленным развитием болезни препарат значительно замедлял деменцию.
Метод позволяет пересмотреть результаты прошлых неудач и найти скрытые закономерности. Исследователи предполагают, что аналогичный подход может выявить эффективность и других «провальных» препаратов, ускорив создание эффективных лекарственных препаратов против деменции.
