Песков рассказал, что вместе с этими методами применяет машинное обучение. Модели нужны, чтобы точнее изучать поведение лекарства в организме. Они также дают основания для выбора дозировки и помогают принимать решения по мере создания препарата.

Исследования при этом нельзя исключить из работы, подчеркнул эксперт. Задача моделирования другая: извлечь дополнительные сведения из собранных данных и помочь с планированием следующих этапов.

Потребность в таких инструментах Песков объяснил стоимостью разработки и небольшими шансами довести ее до успешного завершения. Особенно дорого обходятся клинические исследования. Если среди десяти перспективных молекул найдется одна, которая будет зарегистрирована и станет доступна пациенту, компания уже может считать это хорошим результатом. Поэтому, по оценке эксперта, ценен каждый способ повысить вероятность успеха.

Источник: ТАСС