Disease complexity shapes AI drug discovery—and argues against stage-gating
Cancer was described as thousands of diseases that may require disease-by-disease approaches; AI could help find new molecules or mechanisms for cancers that remain difficult to treat. Common diseases such as obesity are also complex: multiple organs are involved, and contributing factors can vary widely across people. A cited reading put the share of patients who do not respond to GLP-1s at 10–15%; hormones probably affect response, and women tend to respond better.
The proposed strategy is to pursue disease areas in parallel rather than stage-gate them, while advancing medicines that can improve day-to-day life and judging each molecule by that potential.
Сложность заболеваний влияет на открытие лекарств с помощью ИИ и служит доводом против поэтапного отбора
Рак был описан как тысячи заболеваний, для которых могут потребоваться отдельные подходы; ИИ мог бы помочь найти новые молекулы или механизмы против видов рака, которые пока трудно лечить. Распространённые заболевания, такие как ожирение, тоже сложны: в них задействовано несколько органов, а сочетание факторов может значительно различаться у разных людей. В приведённом источнике доля пациентов, не отвечающих на GLP-1, оценивалась в 10–15%; гормоны, вероятно, влияют на ответ, и женщины, как правило, реагируют лучше.
Предлагаемая стратегия — одновременно работать над разными заболеваниями, а не отбирать направления поэтапно, и продолжать совершенствовать лекарства, способные улучшить повседневную жизнь, оценивая каждую молекулу по этому потенциалу.