Последнее сообщение intellect board hi tech. ИИ уже завоевал мир — хотели мы этого или нет
Создать сегодня вакцину от ВИЧ-инфекции - это все равно что первыми полететь в космос. О том, как появился вирус иммунодефицита человека, и о проблемах, связанных с лечением больных СПИДом, рассказывает первооткрыватель ВИЧ, французский ученый Жан-Клод Шерман в эксклюзивном интервью Business FM
Вот уже несколько десятилетий ученые всего мира пытаются найти способ борьбы с вирусом иммунодефицита человека. Но он всегда на шаг впереди.
По мнению первооткрывателя вируса иммунодефицита человека, французского ученого Жана-Клода Шермана, в случае с ВИЧ-инфекцией единственный выход — свернуть с классического пути создания противовирусной вакцины и искать нестандартное решение.
О том, как был открыт вирус иммунодефицита человека, и о жестоких сражениях за пальму первенства в научном сообществе профессор рассказал корреспонденту Business FM Алене Копыловой.
Как был открыт вирус иммунодефицита человека?
Жан-Клод Шерман: Когда мы поняли, что заболевание вызывает исчезновение белых кровяных телец, мы сразу подумали, что это может быть неизученный вид ретровируса, потому что все известные на тот момент ретровирусы не вели к гибели клетки. Я выдвинул гипотезу, что если этот вирус убивает, провоцируя иммунодефицит, нам стоит искать его не у уже больных людей, а у людей из группы риска.
В то время во Франции в группе риска были гомосексуалисты, часто путешествовавшие в США. Мы взяли первый образец крови у пациента одной из клиник, поместили его в культуру, и через 20 дней появился вирус. Это был успех, однако я забыл о том, что вирус убивает клетку. Таким образом, не успев обнаружить вирус, мы начали его терять.
Но не все так просто. Нам удалось выделить и вырастить вирус, но пациент, чьи образцы мы для этого использовали, не был болен. В нашу сторону посыпалась критика: почему вы думаете, что это именно тот вирус, который мы ищем? Теперь мне предстояло доказать, что именно этот вирус является причиной всех тех симптомов, которые присутствовали у других больных. Нас признали только после моего выступления на большой научной встрече в штате Юта, США по теме нашего вируса.
Вирус иммунодефицита существовал тысячелетия, но мутировал и стал опасен для человека лишь во второй половине 20 века. Где впервые появился вирус? Согласно одной из основных гипотез, вирусом иммунодефицита человек заразился от обезьян.
Жан-Клод Шерман: Если бы вирус пришел к нам от шимпанзе, были бы больные обезьяны, но мы их так и не нашли. На мой вопрос коллегам из Конго — «видели ли вы раньше пациентов с таким заболеванием?», мне ответили — «нет, никогда». Я думаю, вирус был завезен в Африку извне, там изменил свои свойства, потому что люди в Африке зачастую заражены большим количеством бактерий, вирусов и грибков. А дальше уже он распространился по миру. До этого вирус был не смертельным.
ВИЧ 2 действительно пришел от африканской зеленой обезьяны. Но он, в отличие от ВИЧ 1, не распространяется.
Насколько мне известно, ВИЧ 1 распространен во всем мире, в то время как ВИЧ 2, в основном, только в Западной Африке.
Жан-Клод Шерман: Можно сказать, ВИЧ 1 убивает дирижера оркестра иммунной системы, а ВИЧ 2 уничтожает школу дирижеров. Если убить дирижера, моментально наступает какофония, или болезнь в нашем случае, если уничтожить школу, оркестр все еще будет играть со старым дирижером.
Некоторые ученые считают, что создание вакцины от ВИЧ-инфекции невозможно. Ваша точка зрения?
Жан-Клод Шерман: Прошло 20 лет, но мы все еще не научились уничтожать вирус. Он очень хитрый. Обычная стратегия создания вакцины не работает, потому что он постоянно меняется. Есть великое множество его разновидностей, и стоило нам сделать вакцину от одной, как тут же появлялись другие, на которые вакцина уже не действовала. Это значит, что классический путь создания вакцины здесь бессилен. Нужно думать иначе. А именно — найти нечто общее между всеми разновидностями вируса.
Есть больные ВИЧ двух типов. Одни очень быстро проходят путь от заражения ВИЧ к иммунодефициту. Я называю их прогрессорами. Есть другой тип пациентов, которые и через 10 лет после заражения ВИЧ не продвинулись к иммунодефициту ни на шаг. Их я называю нон-прогрессорами. Когда я их изучал, то понял, что большинство нон-прогрессоров обладают антителами, которые предотвращали размножение вируса.
Новый путь для создания вакцины заключается в том, чтобы использовать не что-то запрограммированное в геноме вируса, а что-то, что он не сможет изменить в процессе мутации.
Но особенность нон-прогрессоров не только в антителах. Чтобы проникнуть в клетку, вирусу необходимо установить связь между молекулой клетки CD4 и рецептором в ядре. У людей с генетической мутацией этого рецептора вирус не может проникнуть в клетку и, соответственно, не может ей навредить.
В связи с тем, что вирус постоянно меняется и мутирует, становится резистентным к терапии, единственный радикальный путь — это вакцина.
Кто и как сегодня финансирует научные разработки вакцины?
Жан-Клод Шерман: Компании инвестировали большое количество денег в разработку вакцины, но все проекты провалились. Теперь мало кто хочет в это вкладывать.
Вакцина будет дешевой. А вот что действительно принесет деньги, так это лечение уже зараженных людей с помощью антител. Тогда цена на лечение будет высока. Она будет постоянно расти.
Я занимался разработкой антител. Для того чтобы выработать антитела, мы брали зараженные клетки у пациента, помещали их в культуру, делали клетку бессмертной, и она продуцировала для нас антитела. Затем мы отделяли геном этих антител и помещали в культуру. Нам удалось это с клеткой насекомого. Но наш инвестор сказал, что «клетка насекомого не годится, ее нельзя применить для лечения людей», тогда мы стали использовать клетку млекопитающего. В течение 3-х лет у нас ничего не получалось. Антитела продуцировались, но моментально выпадали в осадок. Таким образом, вместо чистого раствора у нас получался мутный. А вводить мутный раствор пациенту мы не могли. В конце концов, пригласили консультанта из США, и он сразу же сказал: это невозможно сделать, потому что когда антитела, сталкиваясь, связывались, и получался осадок. Таким образом, мы потеряли 3 года. А это огромные деньги. После этого инвесторы с нами распрощались.
Насколько мне известно, вы планируете продолжить научные разработки в области создания вакцины от ВИЧ-инфекции вместе с российскими учеными. На какой стадии сейчас этот проект?
Жан-Клод Шерман: Сейчас с российскими учеными мы занимаемся совместными разработками. Проблема создания вакцины в том, что трудно найти людей со свежими идеями, нестандартным мышлением. В России много талантливых ученых. Я решил начать все с нуля.
20 Декабря 2017Медики и ученые на круглом столе в «Известиях» обсудили перспективы борьбы с инфекцией
«Известия» провели круглый стол, посвященный перспективам борьбы с ВИЧ-инфекцией. Через сколько лет появится эффективное лекарство? Может ли оно быть разработано в России? Удастся ли ученым всего мира объединить усилия ради борьбы с вирусом? На эти и другие вопросы искали ответы заведующая кафедрой инфекционных болезней Сеченовского университета Елена Волчкова, заведующая лабораторией искусственного антителогенеза ФНКЦ физико-химической медицины ФМБА РФ Галина Позмогова, научные сотрудники лаборатории иммунологии и вирусологии НИЦ «Курчатовский институт» Сергей Крынский и Даниил Огурцов и старший научный сотрудник Института Африки РАН Руслан Дмитриев
«Известия»: Числа, связанные с уровнем заражения ВИЧ-инфекцией, растут пусть не бешеными темпами, но уверенно, каждый год. Где мы можем оказаться через 5-10 лет в плане лечения этого заболевания?
Елена Волчкова
Елена Волчкова: Думаю, что с ВИЧ-инфекцией через 5-10 лет проблема будет решена кардинально. Тут показателен пример вирусного гепатита С. Его научились лечить полностью.
Однако надо понимать, что ликвидировать инфекцию до полного исчезновения невозможно. У нас есть единственный пример, когда это удалось, — натуральная оспа.
Есть три фактора, которые могут привести к ликвидации вируса: строгий контроль над ситуацией, ранний доступ к терапии и профилактика. Но полностью победить ретровирусы (а ВИЧ относится к этой категории) и решить все проблемы с инфекционной заболеваемостью вряд ли возможно. Экологическая ниша побежденного будет тут же занята. Неизвестно чем, но это неизбежно.
Галина Позмогова: Успехи последних лет, особенно в области создания и использования химиотерапевтических препаратов, уже превратили ВИЧ-инфицирование из приговора в образ жизни. Да, сегодня этот образ жизни связан с физическими, моральными, иногда с материальными проблемами. Необходимо использовать комплексный подход: усилия общества, усилия самого больного в первую очередь.
Как можно вылечить больного, который не обращается за лечением? Мне хочется надеяться, что в решении этой проблемы будет играть существенную роль создание химиотерапевтических препаратов нового поколения. Они должны быть эффективными, менее травматичными при использовании, обладать меньшими побочными эффектами. Люди будут жить, несмотря на то что они будут носителями вируса. Это будет просто вариант образа жизни, как люди существуют с диабетом. Я совершенно согласна, что уничтожить вирус как факт будет невозможно.
Даниил Огурцов: Уже сейчас существуют и доступны методы терапии, позволяющие контролировать влияние ВИЧ-инфекции на продолжительность и качество жизни. В последние годы интенсивно растет база знаний о биологических свойствах ВИЧ и его взаимодействии с организмом. На основе этого уточняются закономерности подбора оптимальных противовирусных препаратов в зависимости от клинической ситуации, совершенствуются методы адресной доставки лекарственных средств. На мой взгляд, дальнейшее развитие методов лечения и профилактики на основе этих данных может оказать существенный социально-экономический эффект уже в ближайшие годы.
Перспективы создания российского препарата против ВИЧ
«Известия»: Представим себе оптимистический сценарий, когда через 5-10 лет мы увидим победу науки над ВИЧ-инфекцией. Высоки ли шансы, что эта вакцина или метод будут изобретены в России?
Елена Волчкова: Трудно сказать. Значимых успехов по созданию вакцины пока нет. Достижимая сегодня эффективность таких препаратов — 50%, а для инфекционных заболеваний это ничто.
Галина Позмогова
Сергей Крынский: Согласен с предыдущим комментарием. К сожалению, не все способы вакцинации против ВИЧ показывают эффективность даже на ранних стадиях клинических испытаний. Антитела, которые естественным образом образуются у зараженных, обычно не обладают защитным действием.
Создание вакцины против ВИЧ — достаточно сложная задача. Пока непонятно, кто сумеет первым достичь успеха в этой области.
Елена Волчкова: Классическая вакцина делается так: есть поверхностный антиген, белок, его вводят в организм. Причем нет генома вируса — только поверхностный белок. К нему вырабатываются антитела. Когда вирус входит в организм, их встречают антитела, которые не дают вирусу размножиться.
Но ВИЧ очень изменчив. Поэтому нельзя найти стабильную структуру. Классический вариант здесь не подходит. Вы правы совершенно: нужен большой генетический прорыв, которого пока нет, к сожалению.
Галина Позмогова: Путь от разработки биологически активного вещества до создания лекарственных форм, а тем более до использования в медицинской практике чрезвычайно долог, требует огромных вложений и институциональной организации, в которой было бы понятно, каким образом новое лекарство пройдет эти стадии. Может быть, я пессимист, но мне кажется, что в нашей стране эти условия не созданы. Государство, которое раньше этим занималось, самоустранилось от этих вопросов. У нас нет организации, которая могла бы конкурировать с крупными фармкомпаниями, имеющими огромный опыт и значительные ресурсы. В результате мы должны закупать чрезвычайно дорогостоящие лекарства, а прибыль от них увеличивает преимущество этих компаний.
С моей точки зрения, это грустно, потому что это поле, где мы еще остаемся полноценными игроками. Мы можем предложить стратегию поиска и создания новых лекарств.
Руслан Дмитриев
Руслан Дмитриев: Что касается лекарственных средств, у нас был недавно очень интересный семинар, посвященный абортам. У нас в России не производятся лекарственные препараты, которые позволяют предотвратить беременность. У нас есть резинотехническое изделие № 2 — и всё.
Может быть, с препаратами от ВИЧ-инфекции дело обстоит лучше, но в случае с препаратами для предотвращения беременности — никто в это не вкладывается.
Лекарство от СПИДа вместо полета на Марс
«Известия»: Если человечество объединится не ради полета на Марс, а ради победы над СПИДом, можно за 3-5 лет подобрать лекарство?
Елена Волчкова: В вопросе борьбы с ВИЧ каждая страна развивается в своем направлении. Поделить этот пирог очень сложно. Могут быть параллельные исследования в разных странах, как это часто бывает в науке.
Галина Позмогова: Российские патенты действуют только на территории РФ. Для остального мира мы сейчас являемся просто дармовыми донорами специалистов и идей.
С моей точки зрения, только государство в состоянии организовать результативные проекты такого масштаба.
Елена Волчкова: В мире строится по-другому вся фармструктура. Есть фирмы, которые просто ищут активные молекулы. Они занимаются только этим. Потом, когда молекула найдена, богатая компания ее выкупает. Есть масса фирм, которые поставляют великолепные лекарства. Они ничего не сделали — они только выкупили патент у разработчиков. Больше ничего.
«Известия»: Ситуация наименее благополучна в африканских странах. Борьба ведется наездами, десятки лет процветает ВИЧ.
Сергей Крынский: Есть небольшое количество людей — так называемые элитные контроллеры, у которых даже без лечения не определяется РНК вируса в крови. Не до конца понятны причины столь высокой устойчивости к инфекции, но таких людей очень мало. Изучаются иммунологические механизмы этого феномена, выявлена связь с содержанием и функцией иммунных клеток (лимфоцитов) в слизистых оболочках пищеварительного тракта. При ВИЧ-инфекции происходит патологическая активация кишечной микрофлоры, которая может вызывать воспаление и оппортунистические инфекции. Возможно, что люди, у которых сильный иммунитет слизистых, могут лучше бороться с вирусом. Это одна из гипотез.
Елена Волчкова: Есть лица, генетически невосприимчивые к ВИЧ. Даже существует теория, что якобы белые изобрели этот вирус, чтобы африканцев убить. Хотя впервые эта мутация была выявлена у проституток Танзании. Всё человечество не вымрет, потому что есть люди, невосприимчивые к ВИЧ.
Руслан Дмитриев: В основном это белое население северных регионов.
Елена Волчкова: Есть такие данные по Скандинавии. Они уже посчитали — это приблизительно 5% жителей.
Сергей Крынский
Руслан Дмитриев: У нас это поморы в Архангельской области. Не все, конечно. Но у них, как и у многих народов Севера, — повышенная, по сравнению с другими нациями, доля населения, имеющая иммунитет к этому вирусу.
Елена Волчкова: Может быть, это не мутация, что-то произошло в самом начале разделения на расы. Отсутствует фермент, который позволяет вирусу окончательно привязаться и проникнуть в клетку.
Даниил Огурцов: На этой неделе я видел ряд современных работ. В них говорилось о влиянии ряда оппортунистических инфекций на особенности течения ВИЧ-инфекции. Есть исследования, которые показывают, что между вирусом герпеса человека (ВГЧ) 7-го типа и ВИЧ происходит конкурентная борьба за «клетки-мишени». Подобного рода взаимоотношения с ВИЧ характерны и для ВГЧ-6, однако в данном случае обратно пропорциональная взаимосвязь между концентрациями вирусов не так явно выражена.
На основании этого можно в перспективе изучать новые терапевтические стратегии на базе вирусных белков. Также можно рассматривать подобные оппортунистические инфекции (заболевания, вызываемые условно-патогенными вирусами или клеточными организмами. — «Известия») как фактор защиты пациента от заражения.
Елена Волчкова: При этом вирус 7-го типа достаточно опасен для человека. С ним ассоциируются очень неприятные состояния — депрессия, поражение центральной нервной системы. Это лишний раз говорит о том, что ниша никогда не будет пустой.
Галина Позмогова: В настоящее время ведется активный поиск перспективных антивирусных препаратов. Интересно, что подход, который разрабатывается в нашей лаборатории, оказался усиленным вариантом природных механизмов, что поддерживает надежду на его успешность.
Даниил Огурцов: Современные терапевтические подходы ушли далеко. Возможность подавить размножение вируса в организме путем воздействия на его структурно-функциональные элементы существует. В перспективе вакцинация может предотвратить попадание вируса в организм человека и начало его размножения. Однако не следует забывать о том, что, единожды попав в организм человека, ВИЧ навсегда встраивается в человеческий геном. В данном случае подход к терапии должен быть гораздо сложнее. Мы еще далеки от того, чтобы элиминировать (удалять. — «Известия») вирусный генетический материал из клетки хозяина, не уничтожив саму клетку. Если появятся технологии, позволяющие сделать это, такой подход к терапии будет окончательным прорывом: не просто подавлять инфекцию, а полностью выводить вирус из организма больного.
Раннее выявление ВИЧ-инфекции
Галина Позмогова: Одного Дня борьбы со СПИДом (1 декабря. — «Известия») явно недостаточно.
«Известия»: Вы бы предложили посвятить этой теме неделю или год?
Руслан Дмитриев: Есть еще 18 мая (День памяти жертв СПИДа). В этот день мы вспоминаем жертв.
Даниил Огурцов
Галина Позмогова: Конечно,нужна постоянно действующая программа и постоянное финансирование, а не один-два дня в год.
Елена Волчкова: В конце прошлого года была предложена государственная стратегия, три основных направления разработаны. Стратегия принята, деньги выделены. Посмотрим, какие будут результаты через год.
Основным направлением хотят сделать обследование населения. В Америке большой процент заболевших впервые попадает в поле зрения врачей через семь лет после инфицирования. Это очень большой срок — представляете, сколько людей можно заразить?
Выявлять нужно вовремя, чтобы люди знали, что они инфицированы, и обращались хотя бы за теми препаратами, которые сейчас есть. У нас ситуация достаточно хорошая, есть уже препараты последнего поколения с минимумом побочных эффектов. Сейчас переходят к тому, чтобы в одной таблетке было всё. Тогда потребуется принимать в день не 5-10 таблеток, а одну. Речь идет о том, что появятся препараты пролонгированного действия — прием один раз в неделю.
Сергей Крынский: Согласен, в современных условиях профилактике и раннему выявлению ВИЧ-инфекции принадлежит во многом определяющая роль. Раннее начало терапии важно как для предотвращения распространения инфекции (пока человек получает терапию, он фактически не может являться источником заражения), так и для оптимального эффекта от терапии. Нужно максимально подавить размножение вируса, когда он еще не успел вызвать тяжелое повреждение иммунной системы.
Эксперт Объединенной программы ООН по СПИДу, профессор Эдуард Карамов в интервью РИА Новости рассказал о проблемах, связанных с ВИЧ и СПИДом в России и мире, о том, какие сложности возникают при создании вакцины и когда можно будет говорить о победе над ВИЧ. Беседовала Людмила Белоножко.
— Сколько человек в мире ежегодно заражается ВИЧ-инфекцией?
— Сейчас ежегодно заражается около 1,5 миллиона человек и умирает около 1 миллиона. Каждый год на 400-500 тысяч есть прирост новых случаев инфекции. В настоящее время в мире живет около 37-38 миллионов человек с ВИЧ-инфекцией, но умерло уже более 40 миллионов. То есть вирус иммунодефицита человека — этиологический агент ВИЧ/СПИДа — это один из крупнейших убийц на рубеже двух столетий.
— А как в России обстоят дела?
— По сравнению с Европой у нас заболеваемость выше. Мы входим в топ-10 стран, наиболее пораженных ВИЧ/СПИДом. У нас в среднем ежегодно заражается около 100 тысяч человек (в 2016 и 2017 годах несколько меньше). Число ВИЧ-инфицированных у нас больше, чем в Китае, при том, что население у нас в 10 раз меньше. В Китае уделяют этой проблематике особое внимание, и у них есть чему поучиться.
— Почему проблему ВИЧ так сложно решить?
— ВИЧ — один из самых высоко изменчивых биологических агентов в мире. У нас приводят в качестве эталона вирус гриппа, который быстро меняется, каждый год появляются новые штаммы, каждый год надо создавать новую вакцину. В случае с вирусом гриппа мы знаем, как делать вакцину, поэтому когда начинается новая эпидемия, специальные лаборатории быстро выделяют новые штаммы гриппа и передают их крупным фирмам-производителям и те в течение двух месяцев изготавливают новую вакцину. А в случае с ВИЧ непонятно, как делать вакцину, многие научные вопросы не решены.
— Когда может быть создана такая вакцина?
— Сейчас проводится большое число клинических испытаний. В разработке находятся несколько интересных кандидатных вакцин. Много говорят о мозаичной вакцине. На самом деле есть несколько кандидатных вакцин, которые показывают хорошие результаты уже в развернутых клинических испытаниях, поэтому я думаю, что это перспектива не далекого будущего, а ближайших 10-12 лет.
Во всех странах мира более 30 лет ведутся масштабные исследования по созданию средств борьбы с ВИЧ-инфекцией. Окончательного решения нет. Антиретровирусная терапия предусматривает пожизненный прием коктейлей из двух, трех и более химических препаратов, токсичность которых сама по себе может быть причиной смерти.
— Какие проблемы предстоит решить ученым для создания вакцины против ВИЧ?
— Есть три "проклятых вопроса", которые мешают созданию вакцины. Во-первых — это высокая изменчивость вируса. Во-вторых, нет перекрестной защиты — вакцинация против одного штамма не защищает от других, то есть невозможно создать универсальную вакцину. Сейчас в мире существует 9 субтипов этого вируса и больше 70 рекомбинантных форм (вариантов) вируса. В России распространен вирус А6, а американцы делают вакцину против вируса В, эта вакцина не защищает от нашего вируса.
У нас главный вирус пришел с юга Украины в конце 90-х годов и захватил все постсоветское пространство, а в последние годы вместе с мигрантами-рабочими из Центральной Азии проникают рекомбинантные вирусы (между субтипами А и G). Эти вирусы в свою очередь начинают рекомбинировать с нашим главным вирусом А6, возникают новые штаммы, надо постоянно следить за этим процессом.
Особенность российской эпидемии, в отличие от американской, где большая часть инфицированных — это мужчины, имеющие секс с мужчинами, еще и в том, что у нас доля таких людей меньше 1,5%. Но у нас более 50% инфицированных — это внутривенные наркоманы. А с ними надо вести специальную работу, потому что наркоманы часто прерывают лечение. В результате у нас распространяются штаммы ВИЧ, устойчивые ко многим лекарствам. К наркоманам надо применять стратегию длительного сопровождения, контролировать процесс приема лекарств, потому что без этого они представляют угрозу не только для себя и своих близких, но и для всего общества.
А третья проблема — отсутствие лабораторных животных, на которых можно испытывать вакцину. Шимпанзе, у которых циркулирует вирус наиболее близкий к человеческому, заражаются, но не заболевают. А вирус макак, который приводит этих животных к быстрой смерти, сильно отличается от вируса человека, поэтому все испытания вакцин приходится проводить на людях.
— Каким образом проводятся испытания?
— Как проверить, работает вакцина или нет? Берут большую когорту людей, часть которых получает вакцину, а остальные — плацебо (пустышку). Когорту рекрутируют в таком регионе или такой группе риска, где прирост этой инфекции составляет не меньше 10% в год. Таким образом, в контрольной группе из 5000 человек заразится около 500, а в группе из 5000 вакцинированных число заразившихся будет меньше (если вакцина эффективна). Такие исследования длятся не менее 3-5 лет. Это огромная тяжелая работа, но ее надо делать. Никто не сделает вакцину для России на российских штаммах ВИЧ, это никому не нужно. Создание вакцины против ВИЧ — ключевое решение проблемы ВИЧ/СПИД.
— А в России проводятся такие исследования?
— К сожалению, в России такие исследования практически свернуты. В октябре 2015 года на специальном заседании правительства РФ анализировали ситуацию с ВИЧ/СПИД. Сегодня эпидемия поразила более миллиона российских граждан, почти 300 тысяч из них умерло.
Это очень серьезная проблема для нашей страны. Что такое 300 тысяч человек — это население большого города, причем это люди в возрасте от 16 до 40 лет — это молодые люди, которые могли бы оставить потомство. Возможно, они его и оставят, но кто будет воспитывать этих детей, они останутся сиротами. А их родители, которые могли бы рассчитывать на помощь своих детей в старости, этой помощи не получат. Мы уже несем колоссальный демографический урон от ВИЧ/СПИДа.
— Какие исследования были проведены в России?
— Реализация первой отечественной программы по разработке вакцины против ВИЧ в России была начата в 1997 и остановлена в 2005 году. Эти годы не были потеряны даром, были созданы три отечественные кандидатные вакцины против ВИЧ, все они прошли доклинические испытания в трех центрах — в Москве, в Санкт-Петербурге и в Новосибирске. В 2006 году, когда наша страна была хозяйкой саммита "Большой восьмерки", Россия вместе с другими участниками поддержала идею разработки вакцины против ВИЧ. При прямой поддержке президента Путина с 2008 по 2010 годы была профинансирована отечественная программа испытания кандидатных вакцин. Все три отечественные кандидатные вакцины прошли первую фазу клинических испытаний. После этого госфинансирование было прекращено. Это привело к тому, что распались серьезные научные коллективы, которые занимались этой проблемой.
Кстати, вакцина, которую сделали московские иммунологи, входила в шорт-лист лучших кандидатных вакцин мира.
Был еще конкурсный грант Минпромторга по программе "Фарма 2020", его выиграл питерский научный коллектив в 2013 году, а в феврале 2016 года финансирование закончилось. Питерские ученые успели провести вторую фазу клинических испытаний вакцины.
— Какая вакцина на сегодняшний день является наиболее эффективной?
— Лучшая вакцина, которая на сегодняшний день проверена, была испытана в Таиланде, итоги были опубликованы в конце 2009 года. Вакцина вводилась несколько раз в течение первого года, и затем два года велись наблюдения. Оказалось, что эта вакцина в течение первого года защищает 60%, а через 3 года — 31 % людей. Это маловато, надо не меньше 60-70%.
— Как вы считаете, наши власти осознают значимость проблему ВИЧ?
— Правительство в последние годы и министерство здравоохранения в том числе уделяют этой проблеме большое внимание. Еще в 2015 году премьер-министр Дмитрий Медведев поручил Минздраву и другим министерствам и ведомствам разработать государственную стратегию противодействия ВИЧ-инфекции в России. Сейчас эта стратегия принята, она нацелена на повышение осведомленности граждан, которых информируют о мерах по профилактике заболевания (пропагандируя здоровый образ жизни, семейные и морально-нравственные ценности). Это правильно и необходимо, но не надо забывать, что эпидемия ВИЧ — это биологическая угроза, в том числе существованию страны. Эффективное противостояние эпидемии возможно только при активном участии науки в разработке новых лекарств, микробицидов (препаратов предотвращающих половую передачу ВИЧ) и вакцин. А пропаганда ЗОЖ должна только дополнять меры специфической борьбы с ВИЧ-инфекцией.
Министр здравоохранения Вероника Скворцова хорошо знает проблему. За последние годы удалось существенно улучшить лекарственное обеспечение ВИЧ-инфицированных. Сейчас порядка 33-34% получает лечение, а совсем недавно было только 10%. То есть за несколько лет Минздраву удалось добиться серьезных успехов даже в сложных финансовых условиях.
Проблема ВИЧ-инфекции — это не только проблема Минздрава. Это проблема всей страны. Должен быть создан межведомственный орган, в который должны входить многие министерства и ведомства от министерства образования и министерства науки до правоохранителей и законодателей.
Министерство науки должно играть значительную роль в решении этой проблемы. Кто должен разрабатывать новые лекарства? Кто должен давать гранты нашим химикам, биологам для создания новых вакцин, новых микробицидов? Это и Миннауки, а не только Минздрав. Должна быть создана межведомственная комиссия, которую должна курировать администрация президента или правительство, потому что эта проблема выходит далеко за рамки одного министерства. Неправильно поручать эту работу только врачам. Это стратегическая ошибка, которая была сделана в России.
— Какие новые проблемы, связанные с ВИЧ, появляются в последнее время?
— Еще одна большая беда, это совместная инфекция ВИЧ-туберкулез. У нас приблизительно треть всех новых случаев ВИЧ-инфекции осложнены туберкулезом. Это страшная беда. Инфекция становится гораздо более агрессивной, молниеносной. Эти люди не живут долго, им не хватает одной антиретровирусной терапии, им обязательно нужна мощная терапия и от туберкулеза. Но в этом направлении очень активно работает Минздрав и главный фтизиатр Минздрава профессор Ирина Анатольевна Васильева.
— А лечебная вакцина для уже зараженных людей разрабатывается?
— В последнее время большое внимание привлекают лечебные вакцины, те которые можно давать людям, которые уже заражены. Такая вакцина не предназначена для профилактики инфекции. Она поддерживает на высоком уровне Т-клеточный иммунитет, который может контролировать уровень репликации вируса даже в отсутствие антиретровирусной терапии. Мы готовимся к испытаниям лечебной вакцины против ВИЧ "Московир", которые, надеюсь, начнутся в будущем году.
— Когда мы сможем говорить о победе над ВИЧ?
— Наверное, не раньше чем через 25-30 лет. Многие сейчас говорят о победе над ВИЧ, имея в виду создание высокоэффективных схем антиретровирусной терапии, когда постоянный прием лекарств позволяет контролировать вирусную нагрузку, но радикально решить эту проблему можно будет только с созданием комплекса мер биомедицинской профилактики, включающих эффективные вакцины, микробициды и средства доконтактной профилактики.
Задаваясь вопросом: Что такое искусственный интеллект? Ответо будет зависеть от того, когда вы задали этот вопрос.
Еще в 1950-х годах, Минский и Маккарти описали искусственный интеллект, как любая задача, выполняемая программой или машиной, которые могут быть выполнены так, как если бы выполнял эту же задачу человек в виде интеллектуальной деятельности.
Очевидно, довольно широкое определение ИИ.
Системы ИИ обычно демонстрируют некоторые из следующих поведений, связанных с человеческим интеллектом: планирование, обучение, рассуждение, решение проблем, представление знаний, восприятие, движение и манипуляции и, в меньшей степени, социальный интеллект и творчество.
Какая польза от искусственного интеллекта?
Искусственный интеллект в настоящее время используется повсеместно. Например, виртуальные голосовые помощники, такие как и Siri от Apple, чтобы узнать кто и что находится на фотографии, чтобы определить спам или обнаружить мошенничество с кредитными картами.
Типы искусственного интеллекта
На очень высоком уровне искусственный интеллект можно разделить на два широких типа: узкий ИИ и общий ИИ.
Узкий ИИ-это то, что мы видим вокруг себя в компьютерах сегодня: интеллектуальные системы, которые были научены или научились выполнять конкретные задачи, не будучи явно запрограммированными, как это сделать.
Этот тип машинного интеллекта очевиден в распознавании речи и языка виртуального помощника Siri на Apple iPhone, в системах распознавания зрения на беспилотных автомобилях. В отличие от людей, эти системы могут только учиться или обучаться тому, как выполнять конкретные задачи, поэтому их называют узким ИИ.
Есть огромное количество новых приложений для узкого ИИ: перевод видео с беспилотников, осуществляющих осмотр объектов инфраструктуры, таких как нефтепроводы, организация личных и деловых календарей, ответы на простые вопросы поддержкой клиентского сервиса, координация действий с другими интеллектуальными системами, выполнение таких задачх, как бронирование отеля в любой момент, помощь , чтобы определить возможные опухоли с помощью рентгеновских снимков, блокировка нежелательного контента в интернете, выявления износа в лифтах от данных, собранных с помощью IoT-устройств, список продолжаться может очень долго.
Какие функции может выполнять общий ИИ?
Общий искусственный интеллект очень отличается, и является адаптируемым типом интеллекта, подобно интеллекту человека, гибкой формой интеллекта, способной научиться выполнять совершенно разные задачи, от стрижки до построения электронных таблиц, или рассуждать на различные темы, основанные на его накопленном опыте. Этот ИИ более часто люди видели в фильмах, подобных Скайнет в Терминаторе, но который ещё не существует сегодня и эксперты в области ИИ пишут о том, как вскоре всё это станет реальностью.
Опрос, проведенный среди четырех групп экспертов в 2012/13 году исследователями ИИ Винсентом Мюллером и философом ником Бостром, показал 50-процентную вероятность того, что Общий искусственный интеллект (AGI) будет разработан между 2040 и 2050 годами, увеличившись до 90 процентов к 2075 году. Группа пошла еще дальше, предсказывая, что ИИ сможет значительно превзойти деятельность человека практически во всех областях.
Тем не менее, некоторые эксперты ИИ считают, что такие прогнозы дико оптимистичны, учитывая наше ограниченное понимание человеческого мозга, и считают, что AGI все еще будет развиваться на протяжении веков.
Что такое машинное обучение?
Существует широкий спектр исследований в области ИИ, многие из которых питают и дополняют друг друга.
В настоящее время, машинное обучение-это то пространство, где компьютерная система получает большие объемы данных, которые она затем использует, чтобы научиться выполнять определенную задачу, такую как распознавание речи или подпись к фотографии.
Что такое нейронные сети (Ботнет) ?
Ключом к процессу машинного обучения являются нейронные сети. Это умные сети взаимосвязанных уровней алгоритмов, называемых нейронами, которые питают данные друг в друга, и которые могут быть обучены выполнять конкретные задачи, изменяя важность, приписываемую исходными данными. Во время обучения этих нейронных сетей значимость информации, прикрепленной в виде входящих данных, будет изменяться до тех пор, пока выход из нейронной сети не будет очень близок к желаемому, и в этот момент сеть «научится» выполнять ту или иную задачу.
Подмножество машинного обучения является глубоким обучением, где нейронные сети расширяются в разросшиеся сети с огромным количеством слоев, которые обучаются с использованием массивных объемов данных. Именно эти глубокие нейронные сети подпитывали нынешний скачок вперед в способности компьютеров выполнять такие задачи, как распознавание речи и компьютерное зрение.
Существуют различные типы нейронных сетей, с различными сильными и слабыми сторонами.
Рекуррентные нейронные сети-это тип нейронной сети, особенно хорошо подходящей для обработки языка и распознавания речи, в то время как сверточные нейронные сети чаще всего используются в распознавании изображений. Одним из ярких примеров нейронной сети является Google переводчик .
Другая область исследований ИИ-это эволюционные вычисления, которые заимствованы из знаменитой теории естественного отбора Дарвина, они замечают, что генетические алгоритмы подвергаются случайным мутациям и комбинациям между поколениями в попытке развить оптимальное решение данной проблемы.
Этот подход был использован даже для того, чтобы помочь конструировать модели ИИ, эффектно используя ИИ, для того чтобы помочь построить AI. Такое использование эволюционных алгоритмов для оптимизации нейронных сетей называется нейроэволюцией и могло бы сыграть важную роль в содействии разработке эффективного ИИ, по мере того, как использование интеллектуальных систем становится более распространенным, особенно, когда спрос на информацию часто опережает предложение. Этот метод был недавно продемонстрированы компанией Uber Labs, которая опубликовала результаты исследования об использовании генетических алгоритмов для обучения глубоких нейронных сетей с подкреплением проблемы.
Наконец, существуют экспертные системы, где компьютеры программируются с помощью алгоритмов, которые позволяют им принимать ряд решений, основанных на большом количестве входов, что позволяет этой машине имитировать поведение эксперта-человека в конкретной области. Примером таких систем, основанных на знаниях, может быть, например, система автопилота на самолете.
Что помогает развитию Искусственного интеллекта?
Самые большие прорывы для исследований в области технологии ИИ, в последние годы, были в области машинного обучения, в частности, в области глубокого обучения.
Отчасти это было обусловлено легкой доступностью данных, а также стремительным подъемом развития параллельных вычислительных мощностей в последние годы, в течение которых использование кластеров GPU для обучения систем машинного обучения стало более распространенным.
Эти кластеры не только предлагают более мощные системы для обучения моделям машинного обучения, но теперь широко доступны в виде облачных сервисов через интернет. Со временем крупные технологические компании, такие как Google и Microsoft, перешли к использованию специализированных процессоров, адаптированных как к запущенным, так и к недавно обученным моделям машинного обучения.
Примером одного из этих пользовательских чипов является (TPU), последняя версия которого ускоряет скорость, с которой эффективные модели машинного обучения, построенные с использованием библиотеки программного обеспечения Tensorflow Google, могут выводить информацию из данных, а также скорость, с которой они могут быть обучены.
Эти чипы используются не только для обучения моделей для DeepMind Google, но и для моделей, которые находятся в и распознавания изображений в Google Фото, а также услуг, которые позволяют общественности построить машинное обучение модели с помощью Google TensorFlow. Второе поколение этих чипов былj представлено на конференции компании Google в мае прошлого года, с массивом этих новых TPUs способных обучить модель машинного обучения Google, используемая для перевода в половину меньше времени, которое потребуется чтобы обработать массив данных из топовых графических процессоров (GPU).
Из каких элементов состоит машинное обучение?
Как уже упоминалось, машинное обучение является подмножеством ИИ и, как правило, делится на две основные категории: контролируемое и неконтролируемое машинное обучение.
Машинное обучение под наблюдением
Распространенным методом обучения систем ИИ является их обучение с использованием очень большого количества информации с примерами. Эти системы машинного обучения получают огромное количество данных, которые были аннотированы, чтобы подчеркнуть особенности, представляющие интерес. Это могут быть фотографии с меткой, чтобы сообщить пользователю, содержат ли они собаку или тестовую надпись. То есть происходит распознавание документа, текст или картинка на документе. А затем, система определяет к чему можно отнести картинку и ставит соответствующие метки для изображений (вид животного, памятник итд) либо пытается распознать и прочитать текст на документе. После обучения система может применить эти метки к новым данным, например, к собаке на фотографии, которая только что была загружена.
Этот процесс обучения машин, на примере выше, называется обучением с учителем. Маркировкой меток осуществляется обычно сотрудниками, работающих на таких платформах, как .
Обучение этих систем ИИ,обычно, требует больших объемов данных, при этом некоторые системы должны искать миллионы примеров, чтобы научиться эффективно выполнять задачи, хотя это становится все более возможным в эпоху большого количества информации и широкого интеллектуального анализа данных. Тренировочные наборы данных огромны и растут в размерах — в доступных изображениях Google есть около девяти миллионов изображений, а видео хостинг YouTube до семи миллионов с отметкой видео.
Обучением такого искусственного интеллекта занимаются люди. Как уже было написано выше, они ставят различные метки для текстов, изображений, видео. Эти метки используются ИИ, как примеры, для будущих распознаваний текстов, изображений. За два года был собран штат почти в 50 000 человек — большинство из которых были наняты через Amazon Mechanical Turk.
В долгосрочной перспективе доступ к огромным наборам данных с маркировкой также может оказаться менее важным, чем доступ к большому количеству вычислительной мощности.
В последние годы, системы машинного обучения показали, что могут генерировать огромное количество информации для собственного обучения.
Этот подход может привести к росту полууправляемого обучения, где системы могут научиться выполнять задачи с использованием гораздо меньшего количества маркированных данных, чем это необходимо для систем обучения с использованием контролируемого обучения сегодня.
Неконтролируемое машинное обучение
В отличие первого, неконтролируемое обучение использует другой подход, когда алгоритмы пытаются определить шаблоны в данных, ища сходства, которые могут быть использованы для классификации этих данных.
Примером может быть группировка фруктов, которые имеют один вес или автомобили с одинаковым объемом двигателя.
Алгоритм не настраивается заранее, чтобы выбрать конкретные типы данных, он просто ищет данные, которые могут быть сгруппированы по своим сходствам, например, Google Новости, группирующие новости по похожим темам каждый день.
Обучение с подкреплением
В процессе обучения с подкреплением система пытается максимизировать вознаграждение, основанное на входных данных, в основном проходя через процесс проб и ошибок, пока не достигнет наилучшего возможного результата.
Примером обучения с подкреплением является Google DeepMind , которая используется для лучшей работоспособности человека в различных классических видеоиграх. Система питается пикселями от каждой игры и определяет различную информацию, например, расстояние между объектами на экране.
Ведущие компании в области технологии искусственного интеллекта
Технологические компании-гиганты, а также стартапы делают всё, чтобы завоевать место на рынке будущих технологий, а именно технологий связанных с развитием искусственного интеллекта.
Каждый из них регулярно пишет доклады и статьи в исследованиях ИИ, хотя, вероятно, что Google с его DeepMind AlphaGo, оказала самое большое влияние на осведомленность общественности об ИИ.
Какие услуги ИИ доступны пользователям?
Все основные облачные платформы Amazon, и Облачная платформа Google — обеспечивают доступ к GPU для подготовки и запуска моделей машинного обучения.
Вся необходимая инфраструктура и услуги доступны от большой тройки в облачных хранилищах данных, способных содержать огромное количество информации, необходимой для обучения моделей машинного обучения, служб преобразования данных для подготовки к анализу информацию, инструментов визуализации для четкого отображения результатов и программного обеспечения, которое упрощает построение моделей.
Эти облачные платформы упрощают создание пользовательских моделей машинного обучения, Google недавно представила сервис, автоматизирующий создание модели ИИ, называемый Cloud AutoML. Эта служба создает пользовательские модели распознавания изображений, даже если у пользователя не было опыта машинного обучения.
Основе облачных технологий, машинного обучения, сервисы постоянно развиваются, модели обучения ИИ упрощаются.
Для тех фирм, которые не хотят создавать свои собственные модели машинного обучения, но хотят использовать AI-powered, on-demand сервисы-такие как voice, vision и Language recognition- Microsoft Azure выделяется широтой предлагаемых сервисов, за которыми следуют облачная Платформа Google, а затем AWS. Тем временем компания IBM также пытается продать отраслевых услуги технологии ИИ, направленные на всё, начиная от здравоохранения до торговли, группируя эти предложения вместе под названиеми в последнее время инвестирует $2 млрд, чтобы увеличить свои услуги в сфере искусственного интеллекта.
Кто выигрывает гонку в технологиях ИИ?
Искусственный интеллект в здравоохранении
ИИ может оказать значительное влияние на развитие здравоохранения, помогая рентгенологам выявлять опухоли в рентгеновских снимках, помогая исследователям обнаруживать генетические последовательности, связанные с заболеваниями, и выявляя молекулы, которые могут привести к созданию более эффективных лекарств.
В больницах по всему миру были проведены испытания технологии, связанной с ИИ. Они включают использование системы IBM Watson, использование Google DeepMind систем Национальной службой здравоохранения Великобритании и многое другое.
Опять же, это зависит от того, кого вы спросите.
Генеральный директор компаний Tesla и SpaceX, что ИИ-это «фундаментальный риск для существования человеческой цивилизации». В рамках своего стремления к более сильному регуляторному надзору и более ответственным исследованиям по смягчению недостатков ИИ он создал OpenAI, некоммерческую компанию по исследованию искусственного интеллекта, которая стремится продвигать и развивать дружественный человечеству ИИ, который должен принести пользу обществу в целом.
Аналогично, уважаемый физик Стивен Хокинг предупредил, что как только достаточно продвинутый ИИ будет создан, он будет быстро продвигаться к точке, в которой технология во много раз превышает человеческие возможности, явление, известное как сингулярность, и может представлять экзистенциальную угрозу человеческой расе.
Тем не менее, представление о том, что человечество находится на грани уничтожения ИИ кажется нелепым для некоторых исследователей ИИ.
Возможность искусственно интеллектуальных систем, заменяющих большую часть современного ручного труда могут отнять рабочие места у людей. Это является более вероятной теорией в ближайшем будущем.
Хотя ИИ не заменит все рабочие места, кажется, что он изменит характер работы, и единственный вопрос заключается в том, насколько быстро и насколько глубоко автоматизация изменит рабочее место.
Едва ли существует область человеческих усилий, которую ИИ не смог бы освоить. Эксперт в сфере ИИ, Эндрю Нг выразился: «многие люди занимаются рутинной, повторяющейся работой. К сожалению, технология особенно хороша в автоматизации рутинной, повторяющейся работы», заявив, что он видит «значительный риск технологической безработицы в течение следующих нескольких десятилетий».
Начинают появляться доказательства того, какие рабочие места будут вытеснены. Amazon недавно запустила в супермаркете города Сиэтл, где клиенты просто взять предметы с полок и уйти. Что это значит для более чем трех миллионов людей в США, которые работают кассирами, еще предстоит увидеть. Amazon намеренна использовать роботов для повышения эффективности внутри своих складов. Эти роботы расставляют и носят товары для человека комплектовщика, который выбирает элементы для отправки. Amazon имеет более 100 000 роботов в центрах реализации, и имеет планы развивать и увеличивать число роботов. Но Amazon также подчеркивает, что по мере роста числа ботов, будет расти также и число человеческих работников на этих складах. Однако, в Amazon и в небольших робототехнических компаниях на данный момент можно увидеть, как люди и роботы работают вместе. Эти роботы, которые работают вместе с человеком на одном пространстве называются cobots .
Появление на дорогах общего пользования полностью автономных самоуправляемых автомобилей не реальность, но по некоторым расчетам эта технология может отнять 1,7 млн. рабочих мест в ближайшие десятилетия, даже без учета курьеров и таксистов, которые также останутся без работы.
Тем не менее, некоторые из самых простых заданий для автоматизации даже не требуют использования робототехники. В настоящее время миллионы людей работают в администрации, осуществляют ввод и копирование данных между системами, бронирование отелей для компаний, и многое другое. По мере того, как программное обеспечение будет становится лучше, автоматически обновлять системы и помечать важную информацию, потребность в администраторах будет падать.
Но будут создаваться новые рабочие места для замены утраченных. Рекомендуем почитать об этом статью « «. Однако, неизвестно насколько быстро создадутся новые рабочие места за место потерянных человеком. И смогут ли люди так быстро обучиться и адаптироваться к новым технологиям.
Не все люди пессимисты. Для некоторых, ИИ-это технология, которая будет дополнять, а не подменять работников.
Среди экспертов ИИ существуют мнения о том, как быстро искусственно интеллектуальные системы превзойдут человеческие возможности.
Оксфордского университета будущего человечества Институте попросили несколько сотен машинного обучения экспертов для прогнозирования ИИ возможности, в течение ближайших десятилетий.
Компании подключили к решению этой задачи сам ИИ, который рассчитал, водители грузовиков будут сокращены к 2027 году, ИИ превзойдет человеческие возможности в розничной торговле к 2031 году, написание бестселлера к 2049 году и выполнение работы хирурга к 2053 году.
Специалисты оценили относительно высокую вероятность того, что ИИ опередит людей во всех сферах в течение 45 лет и автоматизирует все человеческие рабочие места в течение 120 лет.
