В развитии, готовом нарушить и нейронауку, и вайбы, исследователи сообщили, что модели машинного обучения могут прогнозировать, какие пациенты ответят на антидепрессанты, одновременно распутывая химические эффекты препарата и нарративные эффекты плацебо. Этот прорыв обещает сократить месяцы проб и ошибок в назначениях, определяя с клиническим хладнокровием, кому нужна молекула, а кому — лишь идея о ней, — инновация, которая наконец может обеспечить эффекту плацебо ту долю рынка, которой его лишали отчеты десятилетиями.
Система опирается на клинические записи, геномные маркеры и данные предыдущих испытаний, чтобы оценить «чувствительность к активному веществу» по сравнению с «отзывчивостью к ожиданиям» — двухфакторную парадигму, которую эксперты считают более строгой, чем простое «химия против надежды». Аккуратно разъединяя перекрывающиеся сигналы, модель предсказывает не только вероятность улучшения у пациента, но и то, будет ли это улучшение заслугой модуляции серотонина или совершенно законного оптимизма. Стратеги фармкомпаний, столкнувшись с дашбордом, который количественно оценивает конкурентную угрозу со стороны сахарных таблеток, выразили осторожный оптимизм, что, по меньшей мере, алгоритмы нельзя отпускать без рецепта.
Последствия для клинических испытаний столь же воодушевляющие — и теперь к этому можно прикрепить доверительный интервал. Спонсоры смогут обогащать исследования участниками, менее восприимчивыми к плацебо, регуляторы — разбирать исходы без прищура, а клиницисты вскоре будут консультироваться с отчетом, который рекомендует «Препарат А», «Препарат Б» или кураторский опыт плацебо по ежемесячной подписке и с успокаивающим интерфейсом. Параллельно команды по открытию лекарств утверждают, что те же моделирующие каркасы можно использовать для разработки соединений, которые процветают в геномах и на рынках, где ожидание в дефиците, — триумф точной медицины и реалий современных рекламных бюджетов.
Эксперты подчеркнули, что алгоритм не заменяет врачей, терапевтов или невыразимую человеческую способность гуглить симптомы в три часа ночи; он лишь предсказывает эти поведенческие паттерны заранее. В будущих версиях модель намерена предугадывать побочные эффекты, паттерны приверженности и то, не бросит ли пациент собственный план лечения — после чего она сможет за один вечер спроектировать препарат, испытание и весь пациентский маршрут. Пока же ученые отмечают рубеж, который долго казался невозможным: медицина, наконец разделенная на активное вещество и нарративную дугу, обе доставлены точно в срок.