Vaistų išradimo ir kūrimo paspartinimas naudojant DI

Sužinokite apie dirbtinio intelekto sprendimų diegimo pranašumus ir iššūkius visoje farmacijos sektoriaus vertės grandinėje.

Naršykite gamtos mokslų sprendimus

Farmacijos efektyvumo didinimas ir inovacijų spartinimas naudojant DI

Sužinokite, kaip dirbtinis intelektas gali transformuoti vaistų išradimą ir kūrimą, įskaitant pagalbą mažinant vaistų kūrimo išlaidas ir greičiau suteikiant gyvybę gelbstintį gydymą pacientams.

Įsimintiniausi dalykai

Farmacijos pramonė patiria reikšmingą transformaciją, kurią įgalina dirbtinis intelektas.
Norėdami geriau padėti sveikatos priežiūros specialistams ir jų pacientams, farmacijos įmonės turi paspartinti vaistų išradimo ir kūrimo procesus, tuo pačiu kontroliuodamos augančias išlaidas.
Dirbtinis intelektas gali padėti pagrindiniuose vaistų išradimo proceso etapuose, įskaitant ligų baltymų identifikavimą ir analizę, kurie junginiai efektyviausiai sąveikaus su baltymais.
Dirbtinis intelektas taip pat racionalizuoja vaistų kūrimo procesą, analizuodamas didelius duomenų kiekius, identifikuodamas modelius ir prognozuodamas rezultatus.
Farmacijos įmonės, diegdamos dirbtinį intelektą, turi įveikti iššūkius, tokius kaip duomenų kokybės išlaikymas ir darbuotojų, turinčių tinkamą techninių ir mokslinių įgūdžių derinį, paieška. Sužinokite, kaip dirbtinio intelekto agentai keičia verslo operacijas.
Žvelgiant į ateitį, farmacijos pramonėje bus daugiau bendradarbiavimo tarp farmacijos ir technologijų įmonių bei didesnės investicijos į medicinos technologijas ir dirbtinio intelekto startuolius.

Kylančios naujų vaistų kainos

Būdai, kuriais sveikatos priežiūros specialistai gydo pacientus, sparčiai keičiasi. Jie vis dažniau naudoja individualizuotą pacientų informaciją medicininiams sprendimams priimti. Toks metodas, vadinamas tiksliąja medicina, vis labiau populiarėja, nes mokslininkai sprendžia sudėtingas sveikatos problemas, o farmacininkai stengiasi sutrumpinti laiką ir sumažinti išlaidas, kurių reikia norint sukurti gyvybes gelbstinčius vaistus.

Šiuo metu naujo vaisto įvedimas į rinką farmacijos įmonėms yra itin ilgas ir brangus procesas. Remiantis naujausiais duomenimis iš Taconic Biosciences, vieno vaisto sukūrimas kainuoja apie 2,6 milijardo USD ir užtrunka ilgiau nei 10 metų. O jį sukūrus, 88 % naujų vaistų kandidatų negauna Maisto ir vaistų administracijos patvirtinimo.

Gera žinia ta, kad dirbtinis intelektas (DI) turi didžiulį potencialą paspartinti vaistų išradimo ir kūrimo procesą.

Kaip DI racionalizuoja vaistų išradimą

Pirmas žingsnis kuriant daugumą vaistų yra susintetinti junginį, kuris gali rištis su ligos tiksline molekule – paprastai baltymu – ir ją moduliuoti. Norėdami rasti tinkamą junginį, mokslininkai tiria tūkstančius potencialių kandidatų. Identifikavus tikslinį objektą, mokslininkai tikrina daugybę panašių junginių bibliotekų, kad rastų optimalią sąveiką su ligos baltymu.

Šiuo metu tai užtrunka daugiau nei dešimt metų ir kainuoja šimtus milijonų dolerių. Tačiau medicinos technologijos, naudojančios dirbtinį intelektą ir mašininį mokymą (ML), gali racionalizuoti procesą ir sumažinti laiko bei pinigų sąnaudas, kurių prireikia naujiems vaistams išleisti. Pavyzdžiui, šios technologijos gali:

Nuodugniai išieškoti molekulių bibliotekas

Bibliotekos, kuriose ieškoma molekulių kandidatų, yra tokios milžiniškos, kad mokslininkams beveik neįmanoma peržiūrėti visko patiems. Kita vertus, dirbtinis intelektas gali greitai nustatyti potencialius tikslinius junginius didžiuliuose duomenų rinkiniuose, sutaupydamas mokslininkams šimtus valandų laboratorijoje.

Prognozuoti junginių ypatybes

Tradicinis vaistų suradimo procesas pareikalauja daug laiko ir klaidų. Medicinos technologijų sprendimai, derinami su AI ir ML, gali padėti pagreitinti procesą prognozuodami galimų junginių ypatybes, užtikrindami, kad sintezei būtų atrinkti tik tie, kurie turi pageidaujamą sandarą. Taigi mokslininkams nereikia dirbti su junginiais, kurie mažai tikėtina, kad bus efektyvūs.

Išrasti naujus junginius

Kai patikrinimas pateikia mažai perspektyvių rezultatų, dirbtinis intelektas netgi gali generuoti idėjas visiškai naujiems junginiams, atitinkantiems reikiamus parametrus, ir padidinti sėkmės tikimybę.

Kaip DI padeda mokslininkams

Apsvarstykite, kaip mokslininkai gali naudoti dirbtinio intelekto sprendimus, kad palaikytų pagrindinius vaistų išradimo proceso etapus.

Mokslininkai atlieka šiuos veiksmus:

1 veiksmas. Nustato taikytiną molekulę, kurią reikia „gydyti“.
2 veiksmas. Atlieka eksperimentus, kad įsitikintų, jog taikinys dalyvauja ligos progresavime.
3 veiksmas. Identifikuoja arba sukuria junginį, kuris sąveikauja su taikiniu.
4 veiksmas. Optimizuoja pasirinktą junginį veiksmingumui ir saugumui užtikrinti.

Naudodamiesi DI, jie gali:

1 veiksmas. Rasti daugiau potencialių taikinių.
2 veiksmas. Padidinti eksperimentų sėkmės rodiklį.
3 veiksmas. Atmesti junginius, kurių sąveika mažai tikėtina.
4 veiksmas. Paspartinti procesą naudodamiesi intelektualiąja analize.

Kaip dirbtinis intelektas naudojamas atliekant klinikinius bandymus

Pagal Taconic Biosciences tik 12 % kandidatų į vaistus, kurie patenka į klinikinių bandymų etapą, patvirtina reguliavimo institucijos. Ilgiausias ir brangiausias vaistų kūrimo proceso etapas, klinikiniai tyrimai, apima kelis žmonių testavimo etapus, o kiekviename etape dalyvauja šimtai ar tūkstančiai dalyvių.

Tradicinis linijinis atsitiktinių kontroliuojamų tyrimų (AKT) procesas per dešimtmečius nepasikeitė. Jame trūksta lankstumo, greičio ir analitinės galios, reikalingos, kad tiksliosios medicinos modelis galėtų klestėti. Įmonėms sunku rasti tinkamus dalyvius, juolab juos pasamdyti, išlaikyti ir efektyviai valdyti. Toks proceso neefektyvumas smarkiai prisideda prie didėjančių vaistų išradimo bei kūrimo išlaidų ir žemų patvirtinimo rodiklių. Tai taip pat trukdo inovacijoms.

Farmacijos įmonės gali naudoti prognozuojamojo DI modelius visame vaistų kūrimo klinikinių bandymų etape – nuo kūrimo iki pat duomenų analizės, o tai padeda:

Identifikuoti tinkamus pacientus pasitelkus viešai pasiekiamą turinį.
Įvertinti klinikinių tyrimų vietos efektyvumą realiuoju laiku.
Automatizuoti duomenų bendrinimą skirtingose platformose.
Pateikti duomenis galutinėms ataskaitoms.

Algoritmų derinimas su efektyvia technologijų infrastruktūra užtikrina, kad nuolatinis klinikinių duomenų srautas būtų efektyviai valomas, kaupiamas, saugomas ir valdomas. Taigi, mokslininkai gali geriau suprasti vaisto saugą ir efektyvumą rankiniu būdu nelygindami ir neanalizuodami didelių duomenų rinkinių, kuriuos sugeneravo tyrimai.

Kliūtys DI priėmimui farmacijos srityje

Nors dirbtinio intelekto naudojimas vis labiau plinta vaistų išradimo ir kūrimo procesuose, vis dar egzistuoja kliūčių jo priėmimui. Štai keletas iššūkių, su kuriais dažnai susiduria įmonės:

Duomenų kokybė

Daugelyje sektorių dažnai įvardijamas iššūkis, kad prastos kokybės duomenys gali greitai sumažinti dirbtinio intelekto ir mašininio mokymo naudingumą. Tiriant vaistus, prastos kokybės duomenys daro medicinos technologijas nepatikimomis ir galiausiai jos nebūna tikslesnės, naudingesnės ar taupančios laiką, nei tradiciniai metodai.

Nuogąstavimai

Daugelyje sektorių vyrauja klaidingas supratimas, kad technologijos galiausiai visiškai pakeis žmones, kaip darbuotojus. Farmacijos sektorius nėra išimtis. Ir nors tiesa, kad DI gali greičiau nei žmonės analizuoti didelius duomenų rinkinius, tai nepakeičia įgudusių mokslininkų ir gydytojų.

Įgūdžių trūkumas

Norint medicinos technologijas naudoti vaistų išradimo procese, reikia specialių įgūdžių. Kad duomenys būtų švarūs, o dirbtinis intelektas – efektyvus, įmonėms reikia darbuotojų, turinčių ne tik techninių įgūdžių, bet ir išmanančių mokslinę proceso pusę, pvz., vaistų sandarą, biologiją ir chemiją. Tai nemaži reikalavimai, kuriuos įmonės sunkiai užpildo.

Dirbtinio intelekto ateitis farmacijoje

Pasitelkdami dirbtinį intelektą, mokslininkai gali būti novatoriškesni, gydytojai – geriau atitikti tiksliosios medicinos reikalavimus, o farmacijos įmonės – greičiau pristatyti gyvenimus keičiančius vaistus į rinką.

Dabartinės tendencijos rodo, kad dirbtinio intelekto transformacija, vykstanti farmacijos sektoriuje šiandien, tęsis ir ateityje. Pavyzdžiui, kiekvienais metais auga farmacijos bei technologijų įmonių bendradarbiavimas ir didelės investicijos medicinos technologijų bei dirbtinio intelekto startuolių srityje.

Didžiosios farmacijos įmonės taip pat vis dažniau dalijasi duomenimis. „The Machine Learning Ledger Orchestration for Drug Discovery“ arba MELLODDY – tai konsorciumas, palengvinantis dalijimąsi duomenimis tarp jo narių. MELLODDY naudoja blokų grandine pagrįstą sistemą, kuri leidžia įmonėms dalytis nuosavybės teise priklausančiais duomenimis išlaikant konfidencialumą. Mokslininkai gali naudoti esamus duomenis, kad paspartintų vaistų išradimo procesą ir keliais metais sutrumpintų jų kūrimą.

Ištekliai

Naršykite „Microsoft“ pramonės sprendimus

Modernizuokite savo tyrimus ir kūrimą ir pristatykite naujus produktus greičiau naudodamiesi dirbtinio intelekto sprendimais, veikiančiais „Microsoft Cloud“.

Sužinokite daugiau