เทคโนโลยีทางการแพทย์ช่วยเร่งการคิดค้นยาได้อย่างไร
อ่านต่อไปเพื่อเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับปัญญาประดิษฐ์ในการคิดค้นและพัฒนายา และดูวิธีช่วยลดค่าใช้จ่ายในการพัฒนายาและรับการรักษาที่ช่วยชีวิตผู้ป่วยได้เร็วขึ้น
ค่าใช้จ่ายในการคิดค้นและพัฒนายาที่เพิ่มสูงขึ้น
วิธีที่ผู้เชี่ยวชาญด้านการดูแลสุขภาพรักษาผู้ป่วยกำลังเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว การแพทย์เฉพาะเจาะจงกำลังกลายเป็นเรื่องธรรมดามากขึ้นเมื่อนักวิจัยจัดการกับปัญหาสุขภาพที่ซับซ้อนและเภสัชภัณฑ์ก็พยายามที่จะลดเวลาที่ใช้ในการพัฒนายาช่วยชีวิต
ในปัจจุบัน การนำยาตัวใหม่ออกสู่ตลาดเป็นกระบวนการที่ใช้เวลานานและมีราคาแพงมากสำหรับบริษัทเภสัชภัณฑ์ จากข้อมูลของ Taconic Bioscience ยาตัวเดียวใช้ต้นทุนประมาณ 2.8 พันล้านดอลลาร์และเวลานานกว่า 12 ปีในการคิดค้นในปี 2019 และหลังจากนั้น ยา 90% ไม่ผ่าน การอนุมัติจาก FDA
ข่าวดีก็คือปัญญาประดิษฐ์ (AI) มีศักยภาพอันน่าเหลือเชื่อในการเร่งกระบวนการคิดค้นและพัฒนายา
AI ช่วยให้กระบวนการคิดค้นยาง่ายขึ้นได้อย่างไร
ขั้นตอนแรกในการทำยาส่วนใหญ่คือการสังเคราะห์สารประกอบที่สามารถรวมตัวและปรับโมเลกุลเป้าหมาย ซึ่งมักจะเป็นโปรตีนที่เกี่ยวข้องกับโรคได้ ในการค้นหาสารประกอบที่ถูกต้อง นักวิจัยต้องตรวจสอบสารที่เป็นไปได้หลายพันชนิด เมื่อระบุเป้าหมายแล้ว นักวิจัยจึงคัดกรองไลบรารีสารประกอบที่คล้ายกันจำนวนมากเพื่อค้นหาปฏิกิริยากับโปรตีนของโรคที่เหมาะสมที่สุด
ตอนนี้ต้องใช้เวลากว่าทศวรรษและหลายร้อยล้านดอลลาร์กว่าจะถึงจุดนี้ แต่เทคโนโลยีทางการแพทย์ที่ใช้ปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่อง (ML) สามารถทำให้กระบวนการง่ายขึ้น ซึ่งช่วยลดเวลาและเงินที่บริษัทเภสัชภัณฑ์ต้องใช้ในการปล่อยยาตัวใหม่ ตัวอย่างเช่น เทคโนโลยีเหล่านี้สามารถ:
ค้นหาไลบรารีโมเลกุลโดยละเอียด
ไลบรารีที่คัดกรองเพื่อค้นหาโมเลกุลนั้นมีขนาดใหญ่มากจนแทบเป็นไปไม่ได้เลยที่นักวิจัยที่เป็นมนุษย์จะตรวจสอบทุกอย่างด้วยตนเอง ในทางกลับกัน AI สามารถระบุสารประกอบเป้าหมายที่เป็นไปได้ในชุดข้อมูลขนาดใหญ่ได้อย่างรวดเร็ว ทำให้นักวิจัยประหยัดเวลาในห้องแล็บได้หลายร้อยชั่วโมง
คาดการณ์คุณสมบัติของสารประกอบ
กระบวนการค้นพบยาแบบดั้งเดิมเกี่ยวข้องกับการลองผิดลองถูกที่ใช้เวลานาน โซลูชันเทคโนโลยีทางการแพทย์ที่รวม AI และ ML สามารถช่วยเร่งกระบวนการโดยการคาดการณ์คุณสมบัติของสารประกอบที่เป็นไปได้ เพื่อให้แน่ใจว่าได้เลือกเฉพาะสารที่ต้องการเท่านั้นสำหรับการสังเคราะห์ วิธีนี้ช่วยให้นักวิจัยไม่ต้องทำงานกับสารประกอบที่ไม่น่าจะได้ผล
คิดค้นสารประกอบใหม่
เมื่อการคัดกรองให้ผลลัพธ์ที่น่าพึงพอใจเพียงเล็กน้อย AI ยังสามารถระดมความคิดสำหรับสารประกอบชนิดใหม่ที่ตรงตามพารามิเตอร์ที่ต้องการและมีโอกาสประสบความสำเร็จสูงกว่า
AI มีส่วนช่วยใในการคิดค้นยาตัวใหม่อย่างไร
AI ถูกนำไปใช้ในการทดลองทางการแพทย์อย่างไร
จากข้อมูลของ Deloitte มียาที่เข้าสู่ขั้นตอนการทดลองทางการแพทย์เพียง 10% เท่านั้นที่ผ่านการอนุมัติจากหน่วยงานกำกับดูแล การทดลองทางการแพทย์ซึ่งเป็นขั้นตอนที่ใช้เวลานานและมีราคาแพงที่สุดในกระบวนการคิดค้นยานั้นเกี่ยวข้องกับการทดสอบกับมนุษย์หลายระยะ และแต่ละระยะก็มีผู้เข้าร่วมหลายร้อยหรือหลายพันคน
กระบวนการเชิงเส้นแบบดั้งเดิมของการทดลองเเบบสุ่มเเละมีกลุ่มควบคุม (RCTs) ไม่มีการเปลี่ยนแปลงมาหลายทศวรรษ และขาดความยืดหยุ่น ความเร็ว และพลังในการวิเคราะห์ที่จำเป็นสำหรับรูปแบบการแพทย์เฉพาะเจาะจงในการประสบความสำเร็จ บริษัทต่างๆ ประสบปัญหาในการหาผู้เข้าร่วมที่เหมาะสม ไม่ต้องพูดถึงการสรรหา รักษา และจัดการพวกเขาอย่างมีประสิทธิภาพ ความไร้ประสิทธิภาพของกระบวนการ มีส่วนอย่างมากต่อค่าใช้จ่ายในการคิดค้นและพัฒนายาที่เพิ่มสูงขึ้น ตลอดจนอัตราการอนุมัติต่ำ
บริษัทเภสัชภัณฑ์สามารถใช้โมเดล AI เชิงคาดการณ์ตลอดขั้นตอนการทดลองทางการแพทย์ในการพัฒนายา ตั้งแต่การออกแบบไปจนถึงการวิเคราะห์ข้อมูล ซึ่งช่วย:
- ระบุผู้ป่วยที่เหมาะสมโดยการขุดค้นเนื้อหาที่เผยแพร่ต่อสาธารณะ
- ประเมินประสิทธิภาพของสถานที่ทดลองในเวลาจริง
- แชร์ข้อมูลระหว่างแพลตฟอร์มโดยอัตโนมัติ
- ให้ข้อมูลสำหรับรายงานขั้นสุดท้าย
การเชื่อมโยงอัลกอริทึมกับโครงสร้างพื้นฐานด้านเทคนิคที่มีประสิทธิภาพจะช่วยให้แน่ใจว่ากระแสข้อมูลทางคลินิกอย่างต่อเนื่องไม่มีข้อผิดพลาด ได้รับการรวบรวม จัดเก็บ และจัดการอย่างมีประสิทธิภาพ นักวิจัยจึงสามารถเข้าใจความปลอดภัยและประสิทธิภาพของยาได้มากขึ้น โดยไม่ต้องเปรียบเทียบและวิเคราะห์ชุดข้อมูลปริมาณมหาศาลจากการทดลองด้วยตนเอง
อุปสรรคในการใช้ AI ในการคิดค้นและพัฒนายา
แม้ว่าการใช้ AI จะแพร่หลายมากขึ้นในกระบวนการคิดค้นยา แต่ก็ยังมีอุปสรรคในการเริ่มนำไปใช้
คุณภาพของข้อมูล
ปัญหาที่มีการอ้างถึงในหลายๆ อุตสาหกรรมก็คือข้อมูลคุณภาพต่ำสามารถลดความมีประโยชน์ของปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่องได้อย่างรวดเร็ว สำหรับนักวิจัยยา ข้อมูลคุณภาพต่ำทำให้เทคโนโลยีทางการแพทย์ไม่น่าเชื่อถือ และในท้ายที่สุดก็ไม่มีความแม่นยำ มีประโยชน์ หรือประหยัดเวลาไปมากกว่าวิธีการแบบดั้งเดิม
ความเข้าใจ
มีความเข้าใจผิดในอุตสาหกรรมส่วนใหญ่ว่าเทคโนโลยีจะเข้ามาแทนที่แรงงานมนุษย์อย่างสิ้นเชิง และ อุตสาหกรรม เภสัชภัณฑ์ก็ไม่มีข้อยกเว้น และแม้ว่า AI สามารถวิเคราะห์ชุดข้อมูลขนาดใหญ่ได้เร็วกว่า แต่ก็ไม่สามารถทดแทนนักวิจัยหรือแพทย์ที่เป็นมนุษย์ได้
การขาดแคลนทักษะ
การใช้เทคโนโลยีทางการแพทย์ในกระบวนการคิดค้นยาจำเป็นต้องมีทักษะเฉพาะทาง เพื่อให้ข้อมูลไม่มีข้อผิดพลาดและ AI มีประสิทธิภาพ บริษัทต่างๆ ต้องการพนักงานที่ไม่เพียงแต่มีทักษะทางเทคนิคเท่านั้น แต่ยังต้องมีความเข้าใจด้านวิทยาศาสตร์ของกระบวนการด้วย เช่น การออกแบบยา ชีววิทยา และเคมี มีสิ่งต่างๆ มากมายที่บริษัทต้องใช้เวลาในการจัดหา
อนาคตของ AI ในการพัฒนายาเภสัชภัณฑ์
AI ช่วยให้นักวิจัยคิดค้นนวัตกรรม แพทย์ตอบสนองความต้องการของการแพทย์เฉพาะเจาะจง และบริษัทต่างๆ นำยาที่เปลี่ยนแปลงชีวิตออกสู่ตลาด ทุกปี มีความร่วมมือระหว่างบริษัทเภสัชภัณฑ์และเทคโนโลยีเพิ่มมากขึ้น และมีการลงทุนมหาศาลกับบริษัทหน้าใหม่ด้านเทคโนโลยีทางการแพทย์และ AI
เรายังเห็นการแบ่งปันข้อมูลระหว่างบริษัทเภสัชภัณฑ์รายใหญ่ Machine Learning Ledger Orchestration for Drug Discovery หรือ MELLODDY คือความร่วมมือที่อำนวยความสะดวกในการแบ่งปันข้อมูลระหว่างสมาชิกหลายสิบราย MELLODDY ใช้ระบบที่ใช้บล็อกเชนซึ่งช่วยให้บริษัทสามารถแบ่งปันข้อมูลที่มีกรรมสิทธิ์ พร้อมกับรักษาความลับไว้ได้ นักวิจัยสามารถใช้ข้อมูลที่มีอยู่ในการเริ่มต้นกระบวนการคิดค้นยาและประหยัดเวลาการพัฒนาได้หลายปี
เร่งการวิจัยและการพัฒนาของคุณ
ติดตามเรา