**Введение** Современная фармакология, являясь одной из ключевых дисциплин медико-биологического профиля, претерпела значительные изменения под влиянием цифровых технологий и методов обработки данных. Возникновение и развитие информационной фармакологии, или фармакоинформатики, стало закономерным следствием интеграции компьютерных наук, биоинформатики и традиционных фармацевтических исследований. Данное направление ориентировано на оптимизацию процессов разработки, тестирования и внедрения лекарственных средств за счёт применения алгоритмов машинного обучения, анализа больших данных и моделирования биологических систем. Актуальность изучения истории информационной фармакологии обусловлена необходимостью систематизации накопленных знаний, оценки эволюции методологических подходов и прогнозирования дальнейших перспектив развития дисциплины. Формирование информационной фармакологии как самостоятельной области исследований началось во второй половине XX века, когда стремительный рост вычислительных мощностей позволил перейти от ручных расчётов к компьютерному моделированию фармакокинетики и фармакодинамики. Важным этапом стало создание специализированных баз данных по биологически активным соединениям, таких как PubChem и ChEMBL, а также разработка программного обеспечения для молекулярного докинга и виртуального скрининга. Впоследствии внедрение методов искусственного интеллекта, включая нейронные сети и глубокое обучение, открыло новые возможности для предсказания свойств лекарств, идентификации мишеней и персонализированной терапии. Целью настоящего реферата является анализ исторических этапов становления информационной фармакологии, начиная с ранних попыток систематизации фармакологических знаний и заканчивая современными технологиями, такими как прецизионная медицина и цифровые двойники пациентов. Особое внимание уделяется ключевым научным открытиям, технологическим прорывам и их влиянию на трансляционные исследования. Рассматриваются также этические и регуляторные аспекты, связанные с использованием больших данных в фармакологии, что подчёркивает междисциплинарный характер данной области. Проведённый исторический анализ позволит не только оценить вклад информационной фармакологии в развитие медицины, но и обозначить направления для дальнейших исследований в контексте глобальной цифровизации здравоохранения.

Развитие информационной фармакологии как междисциплинарного направления на стыке медицины, биологии, информатики и физики обусловлено рядом исторических предпосылок, сформировавшихся в течение XX–XXI веков. Первые концептуальные основы были заложены в середине прошлого столетия, когда учёные начали осознавать, что биологические системы функционируют не только на биохимическом, но и на информационном уровне. Важным этапом стало открытие роли ДНК как носителя генетической информации, сделанное Дж. Уотсоном и Ф. Криком в 1953 году. Это продемонстрировало, что молекулярные структуры способны кодировать и передавать данные, что стало ключевым аргументом в пользу существования информационных процессов в живых организмах. В 1960–1970-х годах развитие кибернетики и теории информации (Н. Винер, К. Шеннон) позволило рассматривать биологические системы через призму передачи и обработки сигналов. Исследования в области нейрофизиологии (Дж. Экклс, А. Ходжкин) подтвердили, что нервная система использует электрические и химические сигналы для кодирования информации, что стало ещё одним шагом к пониманию информационных механизмов в физиологии. Параллельно развитие компьютерных технологий создало методологическую базу для моделирования биологических процессов, что впоследствии легло в основу вычислительной фармакологии. Конец XX века ознаменовался появлением первых работ, связывающих фармакологию с информационными технологиями. В 1990-х годах исследования в области нанотехнологий (Э. Дрекслер) и квантовой биологии (Г. Фрёлих) показали, что молекулярные взаимодействия могут включать не только химические, но и электромагнитные, а также квантовые эффекты. Это привело к формированию гипотезы о существовании «информационных лекарств», способных модулировать биологические процессы без прямого химического вмешательства. Важным этапом стало развитие биоинформатики и системной биологии в начале XXI века, когда методы машинного обучения и big data-анализа стали применяться для прогнозирования фармакологических эффектов. Работы П. Шустера и других исследователей продемонстрировали, что молекулярные сети в клетке можно рассматривать как информационные системы, что открыло новые перспективы для создания препаратов, воздействующих на информационные потоки в организме. Таким образом, исторические предпосылки возникновения информационной фармакологии включают прогресс в молекулярной биологии, кибернетике, нейронауках и компьютерном моделировании. Эти направления подготовили теоретическую и методологическую базу для формирования новой парадигмы, в которой фармакологическое воздействие рассматривается не только как биохимический, но и как информационный процесс.

Развитие информационной фармакологии как междисциплинарной области, объединяющей фармакологию, биоинформатику и компьютерные технологии, можно разделить на несколько ключевых этапов, каждый из которых внёс существенный вклад в формирование её методологической базы и практического применения. Первый этап, охватывающий период с середины XX века до конца 1980-х годов, связан с зарождением предпосылок для создания вычислительных методов анализа фармакологических данных. В этот период развитие молекулярной биологии и химии позволило накопить значительные массивы данных о структуре и свойствах биологически активных соединений. Появление первых алгоритмов для обработки химических структур, таких как системы SMILES и молекулярного моделирования, заложило основы для последующей автоматизации фармакологических исследований. Второй этап, приходящийся на 1990-е – начало 2000-х годов, характеризуется активным внедрением компьютерных технологий в фармацевтическую науку. Развитие высокопроизводительного скрининга (HTS) и методов молекулярного докинга позволило значительно ускорить процесс поиска потенциальных лекарственных соединений. В этот период были разработаны первые специализированные базы данных, такие как PubChem и ChEMBL, содержащие информацию о биологической активности химических соединений. Параллельно сформировались методы машинного обучения для прогнозирования фармакокинетических и токсикологических свойств веществ, что стало важным шагом в направлении персонализированной медицины. Третий этап, начавшийся в середине 2000-х годов и продолжающийся по настоящее время, связан с интеграцией методов искусственного интеллекта и больших данных в фармакологические исследования. Развитие глубокого обучения и нейросетевых алгоритмов позволило анализировать сложные многомерные данные, включая геномные, транскриптомные и протеомные профили. Появление технологий CRISPR-Cas9 и одноклеточного секвенирования открыло новые возможности для изучения механизмов действия лекарств на молекулярном уровне. Современные платформы, такие как AlphaFold, демонстрируют потенциал искусственного интеллекта в предсказании трёхмерных структур белков, что существенно ускоряет процесс разработки новых терапевтических агентов. Важным направлением текущего этапа является развитие систем поддержки принятия решений в фармакотерапии, основанных на анализе реальных клинических данных (RWD) и доказательной медицине. Интеграция электронных медицинских карт, данных носимых устройств и методов телемедицины формирует новую парадигму цифровой фармакологии, направленной на оптимизацию индивидуального подбора лекарственных препаратов. Таким образом, эволюция информационной фармакологии отражает общий тренд цифровизации медицинской науки, где сочетание вычислительных методов и экспериментальных исследований становится ключевым фактором ускорения разработки инновационных лекарственных средств.

Современный этап развития информационной фармакологии характеризуется активным внедрением передовых технологий и методов, позволяющих оптимизировать процессы разработки, тестирования и применения лекарственных средств. Одним из ключевых направлений является использование искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения для анализа больших массивов биомедицинских данных. Алгоритмы глубокого обучения применяются для прогнозирования фармакокинетики и фармакодинамики веществ, что существенно сокращает временные и финансовые затраты на доклинические исследования. Например, нейросетевые модели способны предсказывать взаимодействие потенциальных лекарственных молекул с мишенями, что ускоряет процесс идентификации перспективных соединений. Важную роль играют методы биоинформатики, включая компьютерное моделирование молекулярных структур и виртуальный скрининг. Современные программные комплексы, такие как AutoDock, GROMACS и Schrödinger Suite, позволяют проводить высокоточные расчеты энергии связывания лигандов с рецепторами, что способствует рациональному дизайну лекарств. Кроме того, развитие квантово-химических методов и молекулярной динамики обеспечивает более глубокое понимание механизмов действия препаратов на атомарном уровне. Еще одним значимым направлением является применение технологий блокчейн для обеспечения прозрачности и безопасности данных в фармацевтической отрасли. Распределенные реестры используются для отслеживания цепочек поставок лекарственных средств, предотвращения фальсификации препаратов и управления клиническими испытаниями. Это особенно актуально в условиях роста требований к регуляторному контролю и необходимости соблюдения стандартов GxP (Good Practice). Большие данные (Big Data) также трансформируют информационную фармакологию, позволяя интегрировать разнородные источники информации: от геномных и протеомных данных до электронных медицинских карт. Анализ таких массивов с помощью методов data mining способствует выявлению новых биомаркеров, персонализации терапии и прогнозированию побочных эффектов. Например, платформы IBM Watson Health и Google DeepMind Health демонстрируют потенциал обработки естественного языка для извлечения релевантной информации из научных публикаций и клинических отчетов. Отдельного внимания заслуживает развитие телемедицины и интернета медицинских вещей (IoMT), которые расширяют возможности удаленного мониторинга пациентов и сбора реальных данных об эффективности терапии. Умные датчики и носимые устройства обеспечивают непрерывный поток информации о физиологических параметрах, что позволяет корректировать схемы лечения в режиме реального времени. Таким образом, современные технологии в информационной фармакологии создают основу для перехода к более точным, безопасным и экономически эффективным подходам в разработке и применении лекарственных средств. Дальнейшее развитие этих методов будет способствовать ускорению перехода к персонализированной медицине и повышению качества фармакотерапии.

Перспективы развития информационной фармакологии связаны с интеграцией передовых технологий, таких как искусственный интеллект, машинное обучение и большие данные, в процессы разработки и оптимизации лекарственных средств. Одним из ключевых направлений является применение алгоритмов глубокого обучения для анализа сложных биологических сетей, что позволяет выявлять новые мишени для фармакологического воздействия и прогнозировать эффективность потенциальных препаратов. Развитие методов молекулярного докинга на основе квантовых вычислений открывает возможности для ускоренного моделирования взаимодействия лигандов с биологическими мишенями, что существенно сократит временные и финансовые затраты на доклинические исследования. Важным аспектом дальнейшего прогресса является персонализация терапии с использованием методов геномного и протеомного анализа. Интеграция мультиомных данных в алгоритмы прогностического моделирования позволит создавать индивидуальные схемы лечения с учетом генетических, эпигенетических и метаболических особенностей пациента. Развитие цифровых двойников человека, основанных на симуляции физиологических процессов, обеспечит более точное прогнозирование ответа на терапию и минимизацию побочных эффектов. Перспективным направлением остается разработка биоинформационных платформ для анализа фармакокинетики и фармакодинамики лекарств в реальном времени. Внедрение интернета медицинских вещей (IoMT) и носимых биосенсоров позволит непрерывно мониторить концентрацию препаратов в организме, корректируя дозировку с помощью адаптивных алгоритмов. Это особенно актуально для препаратов с узким терапевтическим окном, где даже незначительные отклонения могут привести к серьезным последствиям. Отдельное внимание уделяется этико-правовым аспектам применения информационных технологий в фармакологии. Разработка стандартов защиты персональных медицинских данных, регулирование использования искусственного интеллекта в клинических решениях и создание международных баз знаний для обмена фармакологическими данными станут критически важными задачами. Совершенствование нормативной базы должно сопровождаться развитием методов объяснимого ИИ, обеспечивающих прозрачность алгоритмических решений в медицине. Дальнейшее развитие информационной фармакологии также связано с применением блокчейн-технологий для обеспечения неизменности и достоверности данных клинических испытаний. Децентрализованные системы хранения информации снизят риски фальсификации результатов и ускорят процесс верификации новых препаратов. Внедрение смарт-контрактов автоматизирует взаимодействие между участниками фармацевтического рынка, оптимизируя логистику и контроль качества лекарственных средств. Таким образом, будущее информационной фармакологии определяется междисциплинарным подходом, объединяющим достижения биологии, информатики и математического моделирования. Развитие вычислительных методов, совершенствование технологий сбора и анализа данных, а также формирование адекватной нормативной среды позволят перейти к новой парадигме фармакотерапии, основанной на прецизионности, безопасности и максимальной эффективности.

В заключение следует отметить, что история развития информационной фармакологии представляет собой динамичный процесс, отражающий эволюцию научных представлений о взаимодействии лекарственных веществ с биологическими системами на молекулярном, клеточном и организменном уровнях. Начавшись с эмпирических наблюдений и фармакогнозии, данная дисциплина прошла путь от классической фармакологии, основанной на изучении химических свойств веществ, до современных подходов, интегрирующих достижения биоинформатики, системной биологии и искусственного интеллекта. Ключевым этапом стало внедрение компьютерного моделирования, позволившего прогнозировать фармакокинетику и фармакодинамику соединений in silico, что значительно ускорило процесс разработки новых лекарственных средств. Современная информационная фармакология базируется на анализе больших данных, включая геномные, протеомные и метаболомные исследования, что открывает новые перспективы для персонализированной медицины. Развитие машинного обучения и нейросетевых алгоритмов способствует созданию виртуальных скрининговых платформ, оптимизации структуры лекарственных молекул и предсказанию их биологической активности. Кроме того, интеграция методов телемедицины и цифрового мониторинга пациентов расширяет возможности фармаконадзора, обеспечивая более точную оценку эффективности и безопасности терапии. Таким образом, информационная фармакология продолжает трансформироваться под влиянием технологических инноваций, становясь ключевым инструментом в решении глобальных задач фармацевтической науки. Дальнейшее развитие этой области будет связано с углублением междисциплинарных исследований, совершенствованием вычислительных методов и внедрением цифровых технологий в клиническую практику, что в перспективе позволит достичь новых высот в создании персонализированных и высокоэффективных лекарственных препаратов.