Cum contribuie tehnologia medicală la accelerarea descoperirii de medicamente
Citiți mai departe pentru a afla mai multe despre utilizarea inteligenței artificiale în descoperirea și dezvoltarea de medicamente și despre modul în care aceasta ajută la reducerea costurilor dezvoltării lor și la obținerea mai rapidă a unor tratamente salvatoare pentru pacienți.
Costurile în creștere ale descoperirii și dezvoltării de medicamente
Modul în care profesioniștii din domeniul sănătății tratează pacienții se schimbă rapid. Medicamentele de precizie devin tot mai comune, pe măsură ce cercetătorii abordează probleme complexe de sănătate și industria farmaceutică se străduiește să reducă timpul necesar pentru a dezvolta medicamente care salvează vieți.
În prezent, introducerea pe piață a unui nou medicament este un proces extrem de lung și de costisitor pentru firmele din domeniul farmaceutic. Conform declarațiilor Taconic Bioscience, un singur medicament a avut nevoie de aproximativ 2,8 miliarde USD și peste 12 ani pentru a fi lansat în 2019. Și, după toate acestea, 90% dintre medicamentele candidate nu reușesc să obțină aprobarea FDA.
Vestea bună este că inteligența artificială are un potențial incredibil de a accelera descoperirea și procesul de dezvoltare a medicamentelor.
Cum simplifică inteligența artificială procesul de descoperire a medicamentelor
Primul pas în crearea majorității medicamentelor este sintetizarea unui compus care poate lega și modula o moleculă țintă (de obicei o proteină) implicată într-o afecțiune. Pentru a găsi compusul potrivit, cercetătorii analizează mii de candidați potențiali. După ce este identificată o țintă, cercetătorii caută în biblioteci uriașe de compuși similari, pentru a găsi interacțiunea optimă cu proteina specifică maladiei.
În acest moment, durează peste un deceniu și sute de milioane de dolari pentru a ajunge în acest punct. Însă tehnologia medicală care utilizează inteligența artificială și învățarea programată poate fluidiza procesul, reducând timpul și banii necesari pentru a lansa medicamente noi. De exemplu, aceste tehnologii pot realiza următoarele:
Analiza bibliotecilor de molecule
Bibliotecile analizate pentru moleculele candidate sunt atât de mari încât este aproape imposibil ca cercetătorii umani să revizuiască totul singuri. Pe de altă parte, inteligența artificială poate identifica rapid potențialele componente țintă din seturi de date uriașe, economisind sute de ore în laborator.
Prognoza proprietăților compușilor
Procesul tradițional de descoperire a medicamentelor implică un proces de încercare și eroare care consumă mult timp. Soluțiile de tehnologie medicală combinate cu inteligența artificială și învățarea programată pot accelera procesul, estimând proprietățile compușilor potențiali și asigurându-se că doar cei cu structura dorită sunt aleși pentru sinteză. Acest lucru îi ajută pe cercetători să nu piardă timpul lucrând cu compuși care este puțin probabil să fie eficienți.
Inventarea de compuși noi
Atunci când căutarea generează puține rezultate promițătoare, inteligența artificială poate chiar să facă brainstorming pentru idei de compuși noi, care au parametrii doriți și șanse mai mari de succes.
Cum poate ajuta inteligența artificială la descoperirea de noi medicamente?
Cum se utilizează inteligența artificială în studiile clinice?
Conform Deloitte, doar 10% dintre medicamentele candidate care sunt introduce în studiile clinice sunt aprobate de autoritățile de reglementare. Cea mai lungă și mai costisitoare etapă a procesului de creare a medicamentelor, studiile clinice implică mai multe faze de testare pe oameni, iar fiecare fază implică sute sau mii de participanți.
Procesul liniar tradițional al încercărilor controlate randomizate nu s-a schimbat de zeci de ani și nu are flexibilitatea, viteza și puterea analitică necesare pentru ca modelul medicinei de precizie să prospere. Firmele se străduiesc să găsească participanții potriviți, apoi să-i recruteze, să-i rețină și să-i gestioneze în mod eficient. Ineficiența procesului contribuie considerabil la creșterea costurilor de descoperire și dezvoltare a medicamentelor, precum și la ratele reduse de aprobare.
Firmele din domeniul farmaceutic pot utiliza modele de inteligență artificială predictive în faza de studiu clinic de dezvoltare a medicamentelor, de la proiectare până la analiza datelor, ajutând la:
- Identificarea pacienților potriviți prin explorarea conținutului disponibil public.
- Evaluarea performanței locației de testare în timp real.
- Automatizarea partajării datelor pe diverse platforme.
- Furnizarea de date pentru rapoartele finale.
Asocierea algoritmilor cu infrastructura tehnică eficientă asigură că fluxul constant de date clinice este ordonat, agregat, stocat și gestionat eficient. Astfel, cercetătorii pot înțelege mai bine siguranța și eficacitatea medicamentelor fără să asambleze și să analizeze manual seturile de date uriașe generate de testare.
Bariere în calea adoptării inteligenței artificiale în descoperirea și dezvoltarea de medicamente
Deși utilizarea inteligenței artificiale devine tot mai răspândită în procesul de descoperire a medicamentelor, există încă bariere în calea adoptării.
Calitatea datelor
O provocare citată în multe domenii este aceea că datele de slabă calitate pot diminua rapid utilitatea inteligenței artificiale și a învățării automate. Pentru cercetătorii în domeniul medicamentelor, datele de calitate scăzută fac tehnologia medicală nefiabilă și, în cele din urmă, cu nimic mai corectă, utilă sau rapidă decât metodele tradiționale.
Suspiciuni
Există o concepție greșită în majoritatea domeniilor de activitate, care spune că tehnologia va înlocui în cele din urmă în întregime lucrătorii umani. Industria farmaceutică nu face excepție. Deși este adevărat că inteligența artificială poate analiza mai rapid seturi de date mari, aceasta nu este un înlocuitor pentru cercetătorii și clinicienii umani.
Penuria de competențe
Implementarea tehnologiei medicale în procesul de descoperire a medicamentelor necesită un set de competențe specifice. Pentru a păstra datele în ordine și inteligența artificială eficientă, firmele au nevoie de lucrători care nu doar că au competențe tehnice, ci și înțeleg partea științifică a procesului, cum ar fi proiectarea medicamentelor, biologia și chimia. Este o cerință dificilă, iar firmele găsesc cu greutate oamenii potriviți.
Viitorul inteligenței artificiale în dezvoltarea medicamentelor
Inteligența artificială ajută cercetătorii să inoveze, clinicienii să facă față cerințelor de medicină de precizie și firmele să introducă pe piață medicamentelor care schimbă vieți. În fiecare an există tot mai multe parteneriate între companiile farmaceutice și tehnologice și investiții uriașe în înființarea de noi firme de tehnologie medicală și inteligență artificială.
Vedem chiar și mari firme de profil care partajează datele între ele. Machine Learning Ledger Orchestration for Drug Discovery sau MELLODDY este un consorțiu care facilitează partajarea datelor între zecile sale de membri. MELLODDY utilizează un sistem bazat pe blockchain care permite firmelor să partajeze date specifice, păstrând în același timp confidențialitatea. Cercetătorii pot utiliza datele existente pentru a începe direct procesul de descoperire a medicamentelor și a reduce anii de muncă pentru dezvoltarea lor.
Accelerați cercetarea și dezvoltarea
Urmăriți-ne