Johnson & Johnson: Як Штучний Інтелект Революціонізує Клінічні Дослідження та Підвищує Різноманітність Учасників

Фармацевтичний гігант Johnson & Johnson активно впроваджує передові технології, зокрема штучний інтелект (ШІ), для оптимізації клінічних випробувань. Основна мета — підвищити ефективність ліків, враховуючи індивідуальні особливості різних расових та етнічних груп, а також розширити участь у дослідженнях представників меншин.

Як зазначає видання ITC, існує значна розбіжність у тому, як препарати можуть діяти на людей різного походження. Наприклад, темношкірі американці мають удвічі вищий ризик захворіти на множинну мієлому порівняно з білими. Однак, їхня участь у клінічних випробуваннях лікування цього захворювання крові становить лише 4,8%. Johnson & Johnson вже зробив кроки для виправлення цієї ситуації, залучивши до процесу штучний інтелект.

Штучний Інтелект на Службі Різноманітності

За допомогою ШІ-алгоритмів компанія успішно ідентифікувала медичні центри, які є доступними для темношкірих пацієнтів із зазначеною хворобою. Це дозволило збільшити частку темношкірих учасників у п’яти дослідженнях приблизно до 10%. Традиційні, відомі медичні заклади часто стають недоступними для представників меншин або людей з обмеженими фінансовими можливостями через значні відстані або високу вартість лікування.

Загалом, Johnson & Johnson планує використовувати ШІ для урізноманітнення складу учасників у 50 різних випробуваннях протягом наступного року, з наміром подвоїти цю цифру в майбутньому.

Інноваційні Підходи до Залучення Пацієнтів

Одним із показових прикладів є дослідження шкірних захворювань, де завдяки використанню знімків зі смартфонів та електронних форм згоди пацієнти мали можливість дистанційно брати участь. Цей підхід дозволив збільшити представленість темношкірих учасників приблизно до 50%.

«Алгоритм машинного навчання створює теплову карту, яка показує, де саме перебувають пацієнти, які відповідають критеріям дослідження», — пояснює Наджат Хан, головний спеціаліст з обробки даних фармацевтичного підрозділу компанії.

Останні роки демонструють дедалі більше доказів того, що ефективність ліків може суттєво відрізнятися залежно від раси та етнічного походження пацієнтів. Пандемія COVID-19 лише підкреслила глибокі етнічні відмінності у доступі до медичної допомоги. Регуляторні органи та громадські організації чинять тиск на виробників ліків, вимагаючи збільшення представництва недостатньо представлених расових та етнічних груп у нових випробуваннях. Це не лише сприяє розширенню біомедичних знань, але й зміцнює довіру до системи охорони здоров’я серед груп меншин. Багато компаній активно звертаються за допомогою до ШІ.

Згідно з недавнім аналізом, опублікованим у журналі Health Affairs, менше ніж 20% препаратів, схвалених у 2020 році, мали дані про переваги лікування або побічні ефекти, специфічні для темношкірих пацієнтів. Звіт Національної академії наук, інженерії та медицини США вказує, що відсутність різноманітності у випробуваннях може коштувати країні «мільярди доларів» протягом наступних трьох десятиліть.

Статистика показує, що близько 75% учасників клінічних випробувань нових препаратів, схвалених у 2020 році, були білими, 11% — латиноамериканцями, а 8% — темношкірими.

Ще з 1980-х років дослідники зазначають, що білі пацієнти, як правило, краще реагують на бета-блокатори — тип антигіпертензивних препаратів, а також на інгібітори АПФ, що широко використовуються для лікування серцево-судинних захворювань. Інші дослідження показали, що азійці, які хворіють на рак, демонструють значно вищий рівень виживання при лікуванні інгібіторами імунних контрольних точок, такими як PD-1 та PD-L1.

Проведення клінічних випробувань є складним процесом, який вимагає координації між багатьма сторонами: пацієнтами, медичними установами та контрактними дослідницькими організаціями. Тому фармацевтичні компанії часто обмежуються співпрацею з відомими академічними медичними центрами, чиє населення може бути недостатньо різноманітним.

Водночас комп’ютерні алгоритми дозволяють дослідникам швидко аналізувати величезні обсяги даних з попередніх медичних досліджень, здійснювати пошук у мільйонах медичних карток пацієнтів по всьому світу та оперативно оцінювати поширеність захворювань. Це допомагає виробникам ліків знаходити нові мережі лікарів і клінік, які мають доступ до більш різноманітної бази пацієнтів, що спрощує їхнє включення до клінічних випробувань — іноді на місяці швидше та значно дешевше, ніж при ручному аналізі даних.

Однак, використання ШІ також створює нові виклики. Технологія може призвести до посилення нерівності через так зване «алгоритмічне зміщення». Наприклад, у 2019 році вчені виявили ненавмисну расову упередженість в одному з програмних продуктів компанії Optum. Алгоритм базувався на витратах пацієнтів на охорону здоров’я, а не на тяжкості захворювання. Відповідно до дослідження, опублікованого в журналі Science, лише 18% темношкірих пацієнтів отримали додаткову допомогу, яку потребували 47%.

Автори дослідження зазначають, що подібне зміщення є типовим для інструментів прогнозування ризиків, які використовуються медичними центрами та державними установами для обслуговування мільйонів людей, і що таке упередження, ймовірно, присутнє й в іншому програмному забезпеченні.

Натомість, критики пропонують альтернативні підходи. Отіс Браулі, професор онкології з Університету Джонса Гопкінса, вважає, що дистанційні випробування або надання ваучерів на транспорт та паркування для учасників можуть залучити більше людей, ніж алгоритми. Він зазначає, що темношкіре населення США часто має нижчий рівень доходу, а лікарні, які їх обслуговують, можуть не мати достатніх потужностей для додаткових проєктів, таких як клінічні випробування.

«Штучний інтелект може допомогти, але також і я міг би допомогти, якби мені дозволили оплачувати паркування для людей, як я це робив у заможних районах», — зауважує Броулі.

Фото: Getty Images

Компанія Walgreens Boots Alliance, яка розпочала проведення клінічних випробувань для виробників ліків у 2022 році, застосовує інший підхід для заохочення різноманітності. Вони використовують ШІ-інструменти для швидкого пошуку відповідних пацієнтів з різних груп, але значною мірою покладаються на місцевих фармацевтів у своїх майже 9 тис. магазинах у США.

«У нас є плакати та брошури з інформацією про випробування. Фармацевти також обговорюють це з пацієнтами», — розповідає Раміта Тандон, яка очолює напрямок клінічних випробувань у мережі аптек. За її словами, цей метод допоміг збільшити участь темношкірих пацієнтів в одному дослідженні серцево-судинних захворювань до 15%, що перевищує частку темношкірих людей у загальній популяції. Нові вимоги FDA щодо різноманітності викликали значний інтерес у великих фармацевтичних компаній до клінічних випробувань, які проводить Walgreens.

Фото: Bloomberg

В інших країнах застосування штучного інтелекту виходить за межі расової та етнічної приналежності. Японська фармацевтична компанія Takeda Pharmaceutical, наприклад, використовує ШІ для персоналізації складних форм згоди для пацієнтів з груп меншин, таких як ЛГБТ-спільнота. Технологія адаптує формулювання відповідно до того, як люди ідентифікують себе за статтю та сексуальною орієнтацією, що підвищує довіру до процесу.

Нью-йоркська компанія H1, яка використовує генеративний ШІ для встановлення відповідності між виробниками ліків та місцями проведення випробувань, працює над усуненням упередженості у зібраних даних. Аріель Кац, головний виконавчий директор H1, пояснює, що дані про расову та етнічну приналежність можуть надходити з таких джерел, як кредитні картки та банківські виписки, що може не охоплювати людей з низьким рівнем доходу.

«Ми докладаємо значних зусиль, щоб наші набори даних були вичерпними, а не упередженими, але попереду ще багато роботи», — зазначив він.

У Johnson & Johnson створено окрему раду з етики ШІ, до якої входять науковці, що контролюють випробування на предмет упередженості даних та збільшення представництва. Компанія стверджує, що їхня команда витрачає 60-70% свого часу на забезпечення відповідності даних меті, їхньої доречності та репрезентативності, а у разі необхідності — закуповує додаткові набори даних.

Нагадаємо, гендиректора Arrayit засудили до 8 років ув’язнення та штрафу у розмірі 24 мільйонів доларів. Бізнесмен обіцяв революційні зміни в тестах на алергію та COVID-19.

Більше новин та актуальних матеріалів від Investory News у нашому каналі в Telegram.

Катерина Тоцька

• johnson&johnson
• бізнес
• дослідження
• медицина
• фармакологія

7 Листопада 2023 ***

Порада від Business News:

Ця новина демонструє, як сучасні технології, зокрема штучний інтелект, не тільки оптимізують бізнес-процеси у фармацевтиці, але й вирішують важливі соціальні завдання. Для користувачів це означає потенційне покращення якості та доступності медичної допомоги, оскільки розробка ліків стає більш індивідуалізованою та враховує потреби різних груп населення. Крім того, активне впровадження інновацій у такій великій компанії, як Johnson & Johnson, свідчить про загальний тренд на цифровізацію та підвищення ефективності в медичній галузі, що може позитивно вплинути на майбутній розвиток медицини в Україні та світі.

Джерело