Google показала ИИ-инструменты для диагностики и разработки лекарств
Материал объединяет результаты Google Research, Google DeepMind и Google.org в медицине и биологии. Компания подаёт их как связку открытых платформ, вычислительных ресурсов и финансирования, которые помогают довести лабораторные находки до пациентов. Часть инструментов уже применяется в клинических испытаниях и больницах, часть остаётся исследовательской.
AlphaGenome Atlas и поиск вариантов
AlphaGenome Atlas назван самым полным каталогом предсказаний о том, как изменения отдельных букв в геноме человека влияют на молекулярную биологию. Исследователи из Университета Эксетера прогнали через него геномные данные более 54 тысяч человек и выделили варианты, связанные с уровнем ключевых белков в организме, включая PLA2G7, который связывают со старением, и EGLN1, датчик кислорода в клетках.
Отдельный пример экономии времени даёт AlphaFold. Институт глобального здоровья в Барселоне виртуально проверил 30 тысяч соединений на активность против болезни Шагаса, которой заражены около 8 миллионов человек. Из проверки вышли два одобренных FDA препарата, которые можно перепрофилировать под это заболевание.
Диагноз за восемь часов
Стэнфордская медицинская школа использовала DeepVariant и DeepConsensus в клиническом испытании, чтобы находить причину генетических болезней в критичных по времени случаях. Полное секвенирование генома давало диагноз менее чем за восемь часов, что позволило вовремя вмешаться. Результат отметили рекордом Гиннесса.
Ещё один инструмент, AlphaProtein Novo, создаёт ферменты, которых нет в природе. В лабораторных тестах он спроектировал ферменты для синтеза ключевых лекарственных структур и для разложения токсичного пластика в экстремальных условиях. Это демонстрация того, что модели умеют выходить за пределы известной биологии, хотя до промышленного применения таким ферментам далеко.
Маммография и детская лейкемия
В двух исследованиях, опубликованных в Nature Cancer совместно с Имперским колледжем Лондона и британской Национальной службой здравоохранения, систему маммографического скрининга проверили на 125 тысячах женщин. Она поймала 25 процентов интервальных раков, которые прежде пропускали, и показала возможность снизить нагрузку на специалистов по чтению снимков до 40 процентов. Для систем с дефицитом радиологов это заметная цифра.
Детская больница Children's Mercy применила DeepSomatic к ранее секвенированным случаям детской лейкемии. Инструмент подтвердил все известные варианты и нашёл 10 ранее пропущенных мутаций, хотя работал только с образцом опухоли. DeepSomatic находится в открытом доступе.
Прогноз гриппа и вспышки Эболы
Модель Google для прогноза гриппа заняла первое место у Центров по контролю и профилактике заболеваний США по предсказанию госпитализаций в сезоне 2025–2026. Она обошла 38 других систем и точно совпала с наблюдавшимися данными. Модель построили с помощью инструмента Empirical Research Assistance.
Геопространственные модели Google Earth AI вместе с данными об окружающей среде, погоде и мобильности помогают службам здравоохранения предсказывать вспышки болезней. В исследовании ВОЗ AFRO и Национального института биомедицинских исследований ДР Конго разговорные геопространственные модели заменили недели ручного программирования и помогли быстрее выявить риски заражения Эболой, чтобы местные службы заранее развернули мобильные лаборатории.
Открытые платформы и 60 миллионов
Google раздаёт научному сообществу модели, открытые платформы, вычислительные мощности и гранты. Через Google.org компания поддерживает Институт инфекционных заболеваний Университета Макерере, который прогнозирует мутации устойчивости малярии к лекарствам с помощью AlphaFold и AlphaMissense, и Пенсильванский университет, применяющий AlphaProteo и AlphaFold для проектирования клеточных терапий против плотных опухолей.
В 2026 году Google.org выделила более 60 миллионов долларов организациям по всему миру, которые применяют передовые модели для понимания и лечения болезней. Сумма задаёт масштаб ставки, но не отвечает на вопрос, сколько из этих проектов дойдёт до клиники.
