В Монреале команда разработчиков компании Insilico Medicine использует силу искусственного интеллекта (AI), чтобы ускорить поиск спасительных лекарств. Команда под руководством доктора Петрины Камьи стремится использовать потенциал AI в фармацевтической отрасли, где процесс разработки и тестирования лекарств может требовать много ресурсов и времени.
Insilico Medicine, биотехнологическая компания с головным офисом в Гонконге, выбрала Монреаль в качестве исследовательского центра из-за глубоких корней города в медицинских исследованиях и его статуса пусковой площадки AI-бума. Доктор Камья, глава глобальных платформ AI, признает потенциал роста и интеграции в экосистеме Монреаля.
В отличие от традиционных методов поиска лекарств, алгоритмы Insilico Medicine используют «мульти-модальный» подход, который включает анализ результатов из опубликованной научной литературы и заявок на гранты, чтобы определить перспективные кандидаты на лекарство. Этот подход позволяет им ориентироваться в сложном ландшафте потенциальных лекарств и ускорить процесс их открытия.
Хотя AI-управляемый поиск лекарств предлагает возможность более быстрого развития клинических исследований, доктор Камья подчеркивает важность поддержания реалистичных ожиданий. В то время как AI-алгоритмы могут помочь более эффективно определять потенциальные лекарства, критически важно доказать их эффективность на клинических испытаниях.
Значимость AI в качестве инструмента в биомедицинской сфере была подчеркнута в 2020 году, когда алгоритм AlphaFold 2, разработанный Google DeepMind, доминировал в соревновании по прогнозированию структуры белка. Этот прорыв проложил путь для развития понимания формы и функций белков, что является ключевым для разработки целевых методов лечения болезней.
Однако значительным препятствием для AI-управляемого открытия лекарств является отсутствие общедоступных данных для обучения алгоритмов. В отличие от алгоритмов обработки языка, которые могут учиться на основе текстов из интернета, или алгоритмов предсказания формы белка, использующих общедоступную базу данных, алгоритмы поиска лекарств не имеют всестороннего хранилища актуальной информации.
Для решения этой проблемы Консорциум структурной геномики и Исследовательский центр рака Принцессы Маргарет запустили проект CACHE. По аналогии с соревнованием по прогнозированию структуры белка CASP, проект CACHE призван поощрять и выявлять успешные подходы к поиску новых лекарств с использованием вычислительных инструментов. В рамках соревнования участникам предоставляются цели в виде белков с целью открытия малых молекул или «воздействий» для потенциальных терапий.
Живое AI и медицинское исследовательское сообщество Монреаля, а также инициативы, такие как проект CACHE, позиционируют город как ведущий центр AI-управляемого поиска лекарств. По мере того, как AI продолжает революционизировать отрасль здравоохранения, появляется потенциал для значительных прогрессов в разработке лекарств и уходе за пациентами.
The source of the article is from the blog aovotice.cz