Digitalk 2024 г.: AI прави откриването на лекарства по-бързо и ефективно
Биотехнологичните компании вече използват машинно самообучение при разработването на медикаменти и лечения
Всяка седмица получавайте най-важното и интересно от ритейл сектора във вашата поща
- Биотехнологичните компании вече използват AI и машинно самообучение при откриването и разработването на лекарства.
- Вече има стотици кандидат-лекарства, създадени с помощта на изкуствен интелект, които са тествани в клетки или животни, и още десетки в ранни човешки тестове.
- Никой все още не може да каже обаче дали лекарствата, открити с помощта на изкуствен интелект, се развиват по-бързо от конвенционалното темпо.
Напредъкът на генеративните модели преминава през технологичния свят като буря. В сектора на биотехнологиите залагат, че подобни AI методи ще предизвикат революция и в тяхната индустрия. Един от начините, по които изкуственият интелект обещава да революционизира здравеопазването, е в областта на разработването на лекарства. Създаването на нови лечения за заболявания е скъп, времеемък процес, който обикновено включва големи неуспехи и продължава над десетилетие. Повечето лекарства, които изглеждат обещаващи в лабораторията, никога не стигат до аптеките. Биотехнологичните компании вече използват AI и машинно самообучение при откриването и разработването на лекарства. AI инструменти като BioGPT достигат паритет спрямо човешките отговори на въпроси в областта на биомедицинските изследвания, а някои компании започват изпитания на техните генерирани от AI лекарства. Огромният потенциал на изкуствения интелект във фармасектора ще е една от темите на тазгодишната технологична конференция Digitalk, организирана от "Капитал" и LAUNCHub, която ще се проведе на 14 май.
Един от начините, по които изкуственият интелект обещава да революционизира здравеопазването, е в областта на разработването на лекарства. Big Data, AI моделите и дигитализацията създават условия за революция в биотехнологичните изследвания. Първият етап от развитието на биомедицината беше "да се стреля в тъмното" и да се види какво работи и какво не. Вече сме в ерата на геномиката, където специалистите могат да се фокусират върху един дефектен ген. А с настоящата дигитална революция можем да копираме цели протеини, клетки или дори цели органи и тела във виртуална среда.
"Стрелянето на сляпо" не е добър метод при разработката на лекарства. Ето защо учените се нуждаят от дигитални прогнозни модели, за да предвидят преди всяко физическо тестване дали дадено лекарство има добри шансове. Нови методи като машинно самообучение позволяват на софтуера да "отгатне" най-вероятния отговор. Подобно на повечето AI технологии, много работа беше свършена през последното десетилетие. Истинската революция настъпи през 2020 г., когато DeepMind на Google решиха 50-годишен казус - тогава компанията разкри своя нов алгоритъм за прогнозиране на процеса на сгъване на протеини (физическият процес, чрез който протеиновата верига се транслира в нейната естествена триизмерна структура, чрез която протеинът става биологично функционален). Само в първата година след представянето на бета-версията половин милион учени от цял свят са имали достъп до резултатите от AI системата и са ги цитирали в собствените си проучвания над 4000 пъти. Оттогава програмата е моделирала повечето от известните протеини на всички живи организми, а Google създаде нова компания - Isomorphic Laboratories, за да помогне при откриването на нови лекарства.
Повече информация за събитието и билети за него можете да намерите тук.
Цялата програма може да разгледате тук
Според Grand View Research размерът на глобалния AI пазар за откриване на лекарства е оценен на 1.1 милиарда долара през 2022 г. и ще нараства с годишен темп на растеж 29.6% от 2023 г. до 2030 г. Преди около десет години в биотехнологичния сектор започна бум на стартиращи компании с обещанието да да използват AI за ускоряване на откриването на лекарства. Заради шума около изкуствения интелект тези стартъпи набраха около 18 милиарда долара между 2012 г. и 2022 г. според Boston Consulting Group (BCG). Една от тях - Insilico, получи над 400 млн. долара от фонда Warburg Pincus и съоснователя на Facebook Едуардо Саверин. Проблемът, който решават обаче, е стар. Нов доклад от края на 2023 г. изчисли, че водещите световни фармацевтични компании харчат по 6 милиарда долара за научноизследователска и развойна дейност за всяко ново лекарство, което излиза на пазара, отчасти защото повечето кандидат-лекарства в крайна сметка се провалят. И процесът обикновено отнема поне 10 години. Друго проучване на BCG от 2022 г. установи, че биотехнологичните компании, базирани на изкуствения интелект (тези, които твърдят, че AI е в центъра на изследванията им), развиват "впечатляваща" вълна от нови идеи за лекарства. Докладът преброи 160 кандидат-лекарства, тествани в клетки или животни, и още 15 в ранни човешки тестове.
Големият брой предполага, че компютърно генерираните лекарства ще станат често срещани. Това, което никой все още не може да каже обаче, е дали лекарствата, открити с помощта на изкуствен интелект, се развиват по-бързо от конвенционалното темпо.
Друга неизвестност при напредъка на изкуствения интелект е дали регулаторните агенции по целия свят ще успеят да следват темпото му. Американската агенция по храните и лекарствата (FDA) и Европейската агенция по лекарствата (EMA) вече водят обществени дискусии, за да стимулират разговора около технологиите в разработването на лекарства. При всички случаи задвижваното от изкуствен интелект разработване на лекарства трябва да прилага същите оценки на безопасността и риска, през каквито преминава всяко традиционно изследване.
Все още няма коментари
Нов коментар
За да публикувате коментари,
трябва да сте регистриран потребител.