Nejnovější společnost, která vyrostla z laboratoře Stanford Medicine, má 37 000 zaměstnanců a ani jeden z nich není člověk. Neexistuje žádný prostor v laboratoři, žádné výplatní pásky a žádné přestávky na oběd. Ve studii zveřejněné 17. září v časopise Science vědci popisují virtuální biotechnologickou společnost plně vybavenou umělou inteligencí, která analyzovala desítky tisíc klinických studií, odhalila biologický signál, který předpovídá, které léky budou úspěšné, a nezávisle navrhla terapii rakoviny plic, ke které později dospěla sama velká farmaceutická společnost.

Celá drogová společnost tvořená agenty

Projekt je duchovním dítětem Jamese Zou, docenta vědy o biomedicínských datech na Stanford Medicine, a postgraduálního studenta Harrisona Zhanga, který práci vedl. Staví na „virtuální laboratoři“ vědeckých agentů umělé inteligence, kterou Zouova skupina spustila v roce 2025 – ale tentokrát šel tým ještě dále a vytvořil celou společnost s desítkami tisíc agentů umělé inteligence vyškolených na podporu celého procesu vývoje léků.

"Naší myšlenkou bylo zjistit, jak daleko to můžeme posunout. Mohli bychom vytvořit biotechnologickou společnost, která by se ujal všeho od hledání cílů léků až po navrhování klinických studií?" Zou řekl v oznámení Stanford Medicine. "Mohli bychom mít plně agentní společnost, která by se vypořádala s extrémně složitými výzvami objevování léků?"

Virtuální společnost odráží organizační schéma zavedené biotechnologie: vedoucí vědecký pracovník vede výzkumné týmy rozdělené do specializovaných divizí, které paralelně pracují na základních prvcích designu léků, od identifikace molekulárních cílů po navrhování klinických studií.

Co našlo 37 000 agentů v 50 000 zkouškách

Jednou z největších výzev při objevování léků je předpovídání, které molekuly přežijí klinické studie – proces, jak Zou poznamenává, může stát desítky nebo dokonce stovky milionů dolarů a trvat mnoho let. Agentům byl přidělen pečlivý úkol: spíše než aby široce probírali vědeckou literaturu, každý z nich analyzoval konkrétní klinickou studii a získal údaje o bezpečnosti a účinnosti. Celkem katalogizovali zhruba 50 000 pokusů za méně než týden, což je podle Zoua úkol, který by lidským výzkumníkům zabral roky.

Agenti poté zkoumali molekulární data shromážděná během těchto zkoušek a vytvořili dva skórovací systémy. První měřila, jak konkrétně lék cílí na konkrétní typ buňky, spíše než aby široce ovlivnil mnoho typů buněk. Druhá měřila „bimodalitu“ – zda ​​se aktivita cíleného genu chová jako vypínač světla, zapínání a vypínání nebo jako stmívač s řadou přechodných stavů.

Vzor, který se objevil, byl nápadný. Léky, které se zaměřovaly na geny podobné přepínači buněčně specifickým způsobem, měly o 40 % vyšší pravděpodobnost, že postoupí z fáze 1 do fáze 2 studií, o 48 % vyšší pravděpodobnost, že se dostanou na trh, a měly o 32 % méně nežádoucích účinků ve srovnání s léky, které měly širokou aktivitu. Účinek přetrvával u rakoviny, onemocnění mozku, srdečních chorob a onemocnění ledvin a plic.

"Věda, kterou agenti objevili, je opravdu vzrušující a ukazuje, že tyto jednobuněčné vlastnosti lze použít k výrobě lepších léků," řekl Zou. "Poukazuje to na důležitost shromažďování tohoto druhu dat. To by mohlo pomoci celému průmyslu objevování léků."

Test B7-H3: Od predikce k ověření

Rozhodující otázkou bylo, zda společnost zabývající se výhradně AI dokáže navrhnout skutečný lék. Aby to zjistil, tým ukázal agenty na B7-H3, protein, o který se dlouho zajímali výzkumníci rakoviny plic. Agenti analyzovali studie a úložiště biomedicínských dat a zjistili, že B7-H3 je vysoce exprimován ve fibroblastech – buňkách pojivové tkáně, které často žijí v blízkosti nádorových buněk. Při kopání do prostorových transkriptomických dat zjistili, že tyto fibroblasty exprimující B7-H3 signalizují blízkým imunitním buňkám a potlačují je, čímž účinně maskují nádor před přirozenou obranou těla.

Agenti poté navrhli konjugát protilátka-lék – cílený protein, který se usadí v buňkách nesoucích hojné množství B7-H3 a doručí chemoterapeutickou zátěž přímo do nich. Zásadní je, že návrh se spoléhal pouze na informace dostupné před lednem 2025. O měsíce později, v srpnu 2025, zavedená farmaceutická společnost nezávisle vyvinula stejnou strategii konjugátu protilátka-lék proti B7-H3. Tato terapie získala označení FDA za průlomovou terapii poté, co prokázala účinnost v lidské studii – výsledek Zou popisuje jako nezávislé ověření designu virtuální biotechnologie třetí stranou.

Zou se o B7-H3 dále nesnaží, protože na kliniky ho již vede jiná společnost. Ale říká, že virtuální biotechnologie objevila další kandidátské cíle navržené stejným způsobem.

Lidé zůstávají kanálem

Navzdory rozsahu pracovní síly agentů Zou jasně hovoří o limitech. "Lidé, fyzické experimenty a ověřování budou vždy kanálem, kterým AI ovlivňuje," řekl. Dalším krokem týmu je přesunutí nových poznatků virtuální biotechnologie do skutečných laboratoří, aby se otestovalo, kolik jich vydrží ve fyzickém světě.

Výzkum byl financován stipendiem Knight-Hennessy, National Institutes of Health, National Science Foundation a Chan Zuckerberg Biohub, s další podporou Stanfordova oddělení vědy o biomedicínských datech.

Proč na tom záleží

Studie přichází uprostřed širšího posunu v tom, jak je umělá inteligence aplikována na vědu – od modelů, které shrnují výzkum až po agentní systémy, které plánují experimenty, analyzují data a navrhují nová terapeutika. Pokrytí prací The New York Times a tisku genomického průmyslu podtrhuje pozornost, kterou přitahuje rámec „virtuálních biotechnologií“.

Pokud je výsledkem návrhu B7-H3 před validací nějaká indikace, farmaceutický průmysl má k hodnocení novou třídu výzkumných nástrojů: organizace agentů umělé inteligence, které dokážou roky rešerše literatury a zkušebních analýz stlačit na dny. Otevřenou otázkou – kterou Zouův tým nyní testuje – je, kolik z toho, co agenti navrhují, přežije kontakt s fyzickou laboratorní lavicí.

Udržujte si náskok před AI

Umělá inteligence mění výzkum na všech úrovních, od objevování léků až po základní fyziku. Další nejnovější zprávy o AI a analýzu výzkumu, který utváří pole, přečtěte si více zpráv o AI →.

---

Stay Ahead of AI

Get the latest AI news, analysis, and breakthroughs — all in one place.

Read more AI news →