Телеграм канал «ВИРУСНАЯ НАГРУЗКА»

Индийскую фармпромышленность продолжают сотрясать скандалы. Основная проблема Индии - отсутствие контроля за производством препаратов, в результате чего значительная часть оказывается некачественной или просто подделками. Хотя большинство сомнительных лекарств попадает на внутренний рынок, они могут также оказаться и в вашей аптечке. В 2022 г. в Гамбии погибло более 70 детей из-за индийского сиропа от кашля, в котором были большие количества этиленгликоля (ЭГ) и диэтиленгликоля (ДЭГ). Тогда же в Узбекистане умерло 18 детей из-за сиропа с ЭГ от другого производителя. Обе компании уверяли, что их продукция в полном порядке, санитарные нормы соблюдены, а контроль проводится регулярно. Правительство Индии встало на сторону своих производителей, заявив, что препараты соответствуют стандартам качества, а ВОЗ проявила “самонадеянность”, когда обвинила индийские компании в смерти детей. Власти ограничились тем, что демонстративно закрыли несколько фабрик, объявили о внедрении стандартов GMP и обязали компании тестировать образцы перед экспортом. Выводы сделаны не были, и следующая трагедия постигла уже индийские семьи. Осенью 2025 г. от почечной недостаточности умерло 23 ребенка, которым давали сироп от кашля от еще одного производителя. Тесты показали, что он содержал 48,6% ДЭГ при максимально допустимом уровне 0,1%, не говоря уже о других ингредиентах, запрещенных для детей младшего возраста. В ответ правительство призвало поменьше давать детям сиропы от кашля, которыми в Индии лечат любую простуду. Но скандал с сиропами оказался полезен хотя бы тем, что привлек внимание властей к проблеме. Правительство штата Раджастан уволило госконтролера лекарственных средств, заодно подняв документацию по проверкам препаратов. Выяснилось, что многие ключевые лекарства (от антибиотиков и антигистаминных до обезболивающих и противодиабетических) не прошли тесты на качество, но были выпущены на рынок и продаются сотнями тысяч упаковок. В некоторых препаратах не хватало субстанций. Другие оказались зараженными инфекцией, включая физраствор, поставляемый в больницы. По закону госконтролер должен был подать в суд и внести препараты в национальный черный список, но вместо этого предпочел покрывать компании. Местные эксперты утверждают, что нет практически ни одного заболевания, против которого в Индии не производились бы контрафактные или некачественные препараты. Как выразился отставной комиссар по лекарственным препаратам, “я не доверяю лекарствам, которые сейчас есть на рынке. На самом деле, инсулин, который я принимаю, тоже может быть поддельным”. Почему производители фальсификата чувствуют себя в Индии так комфортно? ❇️ Система передачи лицензий. Когда компания получает лицензию на производство препарата, она имеет право передать ее подрядчику. Иногда из-за этого невозможно понять, кто на самом деле изготовил лекарство. Это избавляет производителей от внимания госорганов и позволяет меньше концентрироваться на качестве. ❇️ Проверки часто выполняются спустя рукава. Инспекторы имеют право не публиковать отчеты, поэтому оценить, насколько тщательно была проведена проверка, нельзя, а коррупция процветает. ❇️ Отзыв лицензий крайне редок. Из 10 159 проверок в 2015-2019 гг. закончилось возбуждением уголовных дел только 142, и только 8 из этих дел были завершены. ❇️ Даже если у компании отозвали лицензию в одном штате, она переезжает в другой и начинает все сначала. У каждого штата есть собственная система контроля, и между ними почти отсутствует коммуникация. В результате регуляторы не знают, были ли у производителя проблемы с качеством в прошлом. ❇️ Если ненадлежащее качество препарата будет доказано, это еще не означает, что его отзовут - для этого нет соответствующего механизма. Возможный закон об отзыве партий лекарств обсуждается в Индии с 1976 г., но воз и ныне там.

Последние годы принесли множество прорывов в сфере ксенотрансплантологии - пересадки человеку органов животных (преимущественно свиней). Пациент, получивший свиную почку в январе 2025 г., до сих пор жив и чувствует себя лучше, чем до трансплантации. А на днях китайские ученые опубликовали статью об успешной пересадке человеку печени от свиньи, что стало сенсацией. Почему именно свиньи? Раньше трансплантологи пытались использовать органы нечеловекообразных приматов, например, бабуинов. Но у свиней есть несколько преимуществ: они быстро размножаются и растут, их органы похожи по размеру на человеческие, и они с меньшей вероятностью передадут человеку зоонозные инфекции. Для того, чтобы органы подошли, свиней генетически модифицируют. Например, компания eGenesis, предоставляющая органы для пересадки и исследований, вносит 69 изменений. В их числе удаление свиных антител, на которые реагирует иммунитет человека, добавление человеческих генов для улучшения совместимости и инактивация ретровирусов в геноме свиньи, чтобы исключить их передачу реципиенту. С пересадкой сердца человеку ученые начали экспериментировать еще несколько лет назад. В 2022 г. Дэвид Беннетт стал первым пациентом, получившим свиное сердце. Оно нормально работало в течение 7 недель, после чего у пациента развилась сердечная недостаточность. Хотя Беннетт прожил всего 2 месяца после операции, для ксенотрансплантологии это было многообещающее начало. В 2024 г. человеку впервые была пересажена свиная почка. Пациент по имени Рик Слейман, страдавший ХБП, за несколько лет до этого уже получил человеческую, но она дала сбой, и ему пришлось вернуться к диализу. Врачи Гарвардской медицинской школы провели трансплантацию, и она прошла успешно. Спустя почти 2 месяца Слейман также скончался, но его смерть не была связана с почкой - он умер из-за проблем с сердцем. Об этой истории узнал еще один пациент с ХБП, Тимоти Эндрюс, который 10 лет стоял в очереди на пересадку почки и очень плохо переносил диализ. К концу 2024 г. он передвигался в инвалидном кресле, у него также произошел инфаркт. Эндрюс сам связался с больницей, где делали пересадку Слейману, и попросил о встрече с гарвардскими трансплантологами. После того, как 25 января 2025 г. его также прооперировали, он смог танцевать и вышел из больницы на своих ногах. Сейчас Эндрюс вернулся к своей обычной жизни, за исключением осмотров 2 раза в неделю. Но если трансплантация таких органов как сердце и почки считается сравнительно легкой, то с печенью все было сложнее. Она имеет двойное кровоснабжение и множество функций, от фильтрации и вывода токсинов до регуляции обмена веществ, синтеза белков и хранения энергетических резервов. Из-за высоких рисков исследователи ограничивались экспериментами на пациентах со смертью мозга. В 2024 г. ученые Университета Пенсильвании на 72 часа подсоединили свиную печень с помощью кровеносных трубок к телу реципиента, и за это время не возникло признаков воспаления. В другом случае китайские врачи пересадили пациенту свиную печень, и в течение 10 дней она нормально функционировала, пока родственники не попросили ее изъять. Но недавно другая китайская группа ученых сообщила о пересадке печени от свиньи живому человеку. У пациента с циррозом и раком после удаления опухоли оставалось слишком мало ткани печени, чтобы он мог выжить. Подходящего донора не было, и врачи рискнули пересадить орган свиньи. В течение месяца самочувствие пациента было нормальным, но затем у него развилось воспаление и ТМА - тромбы в мелких сосудах. К тому времени собственная печень пациента восстановилась достаточно, и на 38 день свиную удалили. После этого пациент прожил еще почти 5 месяцев, в итоге скончавшись от кровотечения в ЖКТ. Сейчас ученые считают, что ксенотрансплантация печени - перспективная временная мера для того, чтобы поддержать печень реципиента, пока она восстанавливается. Учитывая нехватку человеческих органов, это может стать обычной практикой - если только удастся решить проблемы воспаления и других осложнений пересадки.

Гениталии самца крысы в представлении Midjourney. Надписи - почти полная бессмыслица (“testtomcels”, “senctolic”, “dissilced”, “iollotte sserotgomar”, “diƨlocttal stem ells” и т.д.), но хоть со словом “rat” (крыса) угадали. Это изображение было опубликовано в рецензируемом научном журнале Frontiers in Cell and Developmental Biology в статье под названием “Cellular functions of spermatogonial stem cells in relation to JAK/STAT signaling pathway”. Статья с тех пор была отозвана, но осадочек остался.

В научном мире главными бенефициарами ИИ стали ученые, желающие получить больше статей в резюме, ничего для этого не делая, и “бумажные фабрики” - организации, которые за плату пишут и публикуют в журналах работы, обычно очень плохого качества. Если раньше им приходилось беспокоиться о правдоподобности текста и проверках на плагиат, то LLM решили эти проблемы. В результате число ИИ-статей сейчас удваивается каждые 18 месяцев. Самого плагиата при этом меньше не стало. Стандартный прием ИИ - статьи на основе реальных исследований, использующие те же переменные и делающие те же выводы, что и авторы оригинальных публикаций. Корректируется только выборка: ИИ может ссылаться на другие опросы или менять возраст пациентов. Недавно ученые из Великобритании и Австралии выявили 441 такую статью, опубликованную в 2021-2025 гг. в крупных издательствах. 35% из них были размещены в журналах Frontiers и 37% - в Springer Nature. На самом деле это только вершина айсберга, поскольку подобные статьи сложно обнаружить. Другой индикатор ИИ-статей - подозрительно низкие показатели при проверке на антиплагиат. Если нормальные статьи обычно имеют 10-15% сходства с другими работами, то поддельные - 2-5%. ИИ избегает любых заимствований в тексте и часто впадает в другую крайность: пытается переформулировать даже общепринятые термины. Результат обычно самый абсурдный - фразы вроде misleading negative (“вводящий в заблуждение отрицательный”) вместо false negative (“ложноотрицательный) или counterfeit consciousness (“поддельное сознание”) вместо artificial intelligence (“искусственный интеллект”). Еще один показатель - характерные для ИИ фразы, которые “авторы” статей не удосуживаются удалить. В 2024 г. шведские ученые провели поиск в Google Scholar по двум часто встречающимся фразам: “по состоянию на мое последнее обновление информации” и “у меня нет доступа к данным в реальном времени”. В результате они нашли 227 статей, в 139 из которых не было указано, что авторы использовали ИИ при их написании. Но настоящие проблемы начинаются там, где подделки ИИ распознать не удается. За последние годы он научился выдавать не только текст, но и изображения высокого качества. Если раньше измененные в Photoshop фото можно было отличить с помощью артефактов - визуальных искажений при обработке, то сейчас сгенерированные ИИ картинки часто выглядят очень правдоподобно. Такие изображения, от данных вестерн-блоттинга (метода обнаружения белков) до микроскопических фото наноматериалов, обманывают даже экспертов. Другая новая проблема - ИИ-рецензирование настоящих статей. Рецензенты журналов начали прибегать к LLM ради упрощения процесса, но им не хватает экспертной глубины, и они часто делают ошибки. В одном из случаев южнокорейский профессор, подавший статью в международный журнал, получил рецензию, которая сильно отличалась от остальных. Она была расплывчатой и шаблонной, некорректно передавала содержание статьи и предъявляла странные претензии: хотя статья была посвящена новому методу оценки окружающей среды, рецензент упрекнул ее авторов в “отсутствии исследований влияния на поведение животных, такое как кормление или спаривание”. Когда профессор сам сгенерировал с помощью ИИ рецензию на свою статью, она оказалась очень похожей. В чем проблема ИИ-статей для науки? ❇️ Их обилие способно сделать “мусорными” целые направления исследований. Если они приобретут репутацию сомнительных, ученые будут избегать публикации настоящих работ среди вала поддельных. ❇️ ИИ не только воспроизводит результаты других статей. Часто выводы откровенно подложные и не имеют отношения к реальности. Если ученые, например, из фармкомпаний, возьмут их за основу дальнейших исследований, это может навредить пациентам в перспективе. ❇️ Усугубление культуры “публикуйся или умри” - негласного требования постоянно писать статьи, даже если это отнимает время от реальной научной работы. Те, кто ранее отказывался от помощи ИИ в написании статей, будут вынуждены прибегать к ней под давлением массово публикующихся с помощью LLM коллег.

Нобелевская премия по медицине 2025 досталась Мэри Брункоу, Фреду Рамсделлу и Шимону Сакагучи: они произвели революцию в понимании того, как работает иммунитет и как организм защищает себя от аутоиммунных заболеваний. Рассказываем, как были сделаны эти открытия и почему это так важно. В 1970-х гг. ученые предположили, что существует особый тип Т-лимфоцитов, ответственных не за уничтожение чужеродных клеток, а за подавление слишком активной иммунной системы. Эксперименты показали, что некоторые Т-клетки могут снижать иммунный ответ in vitro и in vivo. Но тогда авторы не смогли подтвердить свои догадки или выделить эти клетки, которые они назвали “супрессорными”. Концепция была встречена в научной среде со скепсисом и вскоре отброшена. Исследования 1980-х гг. выявили, что центральное место в регуляции иммунитета занимает тимус, в котором Т-клетки созревают и проходят “контроль качества”. Клетки, проявляющие аутореактивные свойства, отбраковываются. На тот момент ученые считали, что этот механизм - единственное, что защищает организм от аутоиммунных заболеваний. Но вскоре выяснилось, что часть аутореактивных Т-клеток все же поступает в кровоток. Должно было быть что-то еще, что борется с такими клетками вне тимуса. В начале 1990-х гг. свет на это пролил Шимон Сакагучи, который вдохновился исследованием своих коллег. Они предположили, что удаление тимуса у новорожденных мышей приведет к подавлению иммунитета, поскольку будет вырабатываться меньше Т-клеток. Но выяснилось, что если удалить тимус через 3 дня, иммунная система, напротив, выходит из-под контроля, приводя к множественным аутоиммунным заболеваниям. Супрессорные (позже названные регуляторными) Т-клетки, которые занимаются уничтожением аутореактивных, не успевали развиться за это время. Сакагучи смог идентифицировать регуляторные Т-лимфоциты. Выяснилось, что за эту функцию отвечают клетки с поверхностными маркерами CD4 и CD25. Если их вводили мышам с удаленным тимусом, это предотвращало развитие аутоиммунных реакций. Но научное сообщество оставалось скептически настроенным и требовало дополнительных доказательств. Их предоставили Мэри Брункоу и Фред Рамсделл, которые в 1990-х гг. работали в компании Celltech Chiroscience, специализировавшейся на аутоиммунных заболеваниях. Они изучали необычный случай мышей, подвергшихся радиации. В этой линии рождались самцы с шелушащейся кожей, увеличенной селезенкой и лимфоузлами, которые жили всего несколько недель. Брункоу и Рамсделл решили выявить ген, отвечающий за мутацию, что в середине 1990-х гг. требовало огромного объема работы и новаторских методов. После долгих усилий они смогли выявить дефектный ген Х-хромосомы, названный ими FOXP3. В ходе работы Брункоу и Рамсделл начали подозревать, что человеческое аутоиммунное заболевание IPEX, также приводящее к дерматиту, связано с мутациями в том же гене. Позже они подтвердили это с помощью генетических тестов. Их выводы привлекли внимание многих исследователей, которые предположили, что ген FOXP3 связан с функцией регуляторных Т-клеток. Спустя 2 года Сакагучи смог это доказать: выяснилось, что FOXP3 играет ключевую роль в их развитии. Почему эти открытия важны? Они открыли дорогу целому направлению исследований в иммунологии: ❇️ Регуляторные Т-клетки имеют большой потенциал при лечении аутоиммунных заболеваний. Одни группы ищут способы повысить их активность для борьбы с системными нарушениями. Другие работают над тем, чтобы с помощью них предотвратить отторжение органов при пересадке. ❇️ Сейчас на стадии КИ более 200 препаратов и методов лечения, использующих регуляторные Т-клетки. Большая часть связана с выделением и размножением собственных клеток пациента, которые затем вводятся в организм. Иногда ученые модифицируют их, добавляя антитела, чтобы заставить клетку защищать определенный орган. ❇️ Также оказалось, что раковые опухоли привлекают регуляторные Т-клетки, чтобы защитить себя от иммунной системы. Теперь исследователи пытаются найти способ обойти эту защиту.

Один из главных "визионеров-практиков" нашего биотеха – глава Медтех.Москва Вячеслав Шуленин написал интересный пост про ИИ-трансформацию исследований лекарств. Как и свойственно визионерам, он несколько преувеличивает. ИИ в фарме - золотая лихорадка: много шума, надежд, но богачами станут единицы. И, как правило, в "сервисах обслуживания старателей" - а не на лотке в ручье. Начнём с цифр. Первые блины постигла участь всех первых блинов. IBM Watson for Drug Discovery, запущенный в 2013 г. с обещанием изменить отрасль, закрыт в 2019-м. Deep Genomics привлекла $238 млн, объявила о создании "первого терапевтического кандидата, открытого ИИ" в 2019 г., и к 2024-му не имела ни одного препарата в испытаниях. BenevolentAI потеряла 90% капитализации после провала препарата BEN-2293 в КИ. Молекула от продвинутого ИИ не показала преимуществ перед плацебо. Exscientia, первой выведшая ИИ-препарат в клинику, была поглощена Recursion после серии неудач. Единственный громкий успех Insilico Medicine нуждается в контексте. Да, компания сократила ранние этапы с 4.5 лет до 18 месяцев. Но молекула INS018_055 всё ещё в фазе I КИ. До регистрации препарата — минимум 5-7 лет и сотни миллионов $. Вероятность успеха? Ок. 10% для среднего кандидата. ИИ ускорил самую дешёвую часть процесса, но не решил (и не мог решить) главную проблему — непредсказуемость КИ и усложненность процесса регистрации. Брендан Фрей, пионер ИИ и основатель Deep Genomics, в 2024 г.: "ИИ действительно подвёл всех нас в последнее десятилетие, когда дело касается открытия лекарств. Мы видели провал за провалом". Фундаментальная биология сложнее, чем кажется. ИИ превосходно предсказывает свойства молекул, если есть хорошие данные для обучения. Современные модели достигают 75-90% точности в прогнозировании ADMET-параметров (как молекула усваивается, распределяется, выводится). Но это работает только для хорошо изученных молекул. Когда дело доходит до принципиально новых соединений, точность падает катастрофически. ИИ не понимает биологию — он находит статистические корреляции. Дерек Лоу из Novartis: "Проблемы, которые индустрия хочет решить, почти обратно пропорциональны способности ИИ их решать". Более того, 70-80% провалов препаратов в КИ происходят из-за недостаточной эффективности именно на людях (а не на животных моделях) — того, что ИИ не может предсказать без данных человеческих испытаний. Эффект плацебо, индивидуальная вариабельность, сложность заболеваний — всё это за пределами возможностей алгоритмов. Результат? Почти все ИИ-стартапы в фармацевтике отказались от мечты создавать собственные лекарства и превратились в платформы, продающие инструменты крупным компаниям. Atomwise, BenevolentAI, даже Recursion — все следуют этой модели. Потому что разработка платформы приносит предсказуемый доход здесь и сейчас, а не через 10-15 лет с 10% вероятностью. Это не означает, что ИИ бесполезен. У него есть чёткие области применения, где он реально помогает: ✅ Виртуальный скрининг миллионов молекул вместо дорогих лабораторных экспериментов. ✅ Предсказание токсичности на ранних стадиях. ✅ Перепрофилирование существующих препаратов для новых показаний. ✅ Оптимизация известных молекул. Но революции не происходит. ИИ — мощный инструмент оптимизации существующих процессов, а не замена им. Это помощник химика. Ускоритель определённых этапов, а не волшебная палочка. Реалистичный прогноз? В следующие 5-10 лет ИИ сократит стоимость ранних этапов разработки на 30-40% и ускорит их в 2-3 раза.  Фармацевтические компании будут использовать ИИ как стандартный инструмент, как сегодня используют высокопроизводительный скрининг. Некоторые препараты, созданные с помощью ИИ, выйдут на рынок и будут успешными. Но большинство стартапов, обещающих революцию, обанкротятся. Это - реализм. Понимание реальных возможностей и ограничений технологии позволяет использовать её эффективно, не растрачивая ресурсы на недостижимые обещания. ИИ в фармацевтике — это эволюция, а не революция. Будущее ИИ в медицине реально, достижимо и ценно. Просто оно выглядит иначе, чем в презентациях стартапов.

Дискуссия развернулась 🔼