Mākslā vadīti medicīnas pārredzamie pagātnes gaidāmi drīz
Medicīnas zinātnē ievērojamā gājienā rūpniecības eksperti paredz, ka pacientu izmēģinājumi medikamentiem, kuri izstrādāti ar Google AI rīka Alphafold palīdzību, varētu sākties pēc dažiem gadiem. AI galvenais eksperts Maks Jaderbergs uzsverja pārveidojošo potenciālu, paātrinot zāļu dizainu veiksmīgi.
Mērķis bioloģiskajām zinātnēm
Kopš Deepmind ieviešanas Alphafold, Googles meitasuzņēmuma, zinātnisko kopienas ir sašutušas. Programmatūra ir risinājusi ilgstošu bioloģijas un ķīmijas izaicinājumu: paredzot trīsdimensiju olbaltumvielu struktūras, kad tās sakrītas.
Alphafold izmantošana medikamentu atklāsmei
Deepmind nesen atklāja Alphafold 3, kas pārsniedz olbaltumvielu struktūru attēlošanu – tagad tas var arī paredzēt mijiedarbības ar DNS, RNS un citiem molekulām. Tas ir būtisks, lai izstrādātu medikamentus, kas parasti mērķē uz precīzām ķermeņa olbaltumvielām.
Uzlabota paredzamība
Alphafold 3 lepojas ar vismaz 50% uzlabojumu prognozējot molekulu-olbaltumvielu mijiedarbes, kā ir publicēts žurnālā Nature. Šis uzlabojums ir būtisks pētniekiem, kuri vēlas saprast slimību ārstēšanas nianses, izmantojot medikamentu dizainu, kā izskaidrojuši Maks Jaderbergs.
AI ietekme uz farmācijas rūpniecību
Jaderbergs, Isomorphic Labs AI galvenais vadītājs – uzņēmums, kas iegūts no Deepmind un vērsts uz medikamentu izstrādi – atzīst AI lielo ietekmi uz farmācijas nozari. Šogad Isomorphic Labs ir atbalstījis farmācijas gigantus Eli Lilly un Novartis darījumos ar potenciālu vērtību aptuveni 32 miljardi kronu, izslēdzot atlīdzības.
Relevants papildu faktu:
– AI tehnoloģija, piemēram, DeepMind attēlošanai AlphaFold, ir nozīmīgs lēciens skaitliskajā bioloģijā; tas var samazināt zāļu attīstības procesa laiku un izmaksas, kas pašlaik var ilgt vairāk nekā desmit gadus un izmaksāt miljardus.
– AI izmantošana zāļu attīstībā ir daļa no plašākas tendences farmācijas nozarē uz precizitātes medicīnu, kurā ārstēšana tiek pielāgota individuāliem ģenētiskajiem profiliem.
– AI sistēmas, piemēram, AlphaFold, var palīdzēt arī saprast un izstrādāt ārstēšanu retajām slimībām, kas bieži vien cieš no pētījumiem, jo tās ir maz izplatītas.
Svarīgi jautājumi un atbildes:
J: Kādas ir galvenās izaicinājumi, saistīti ar AI izmantošanu zāļu attīstībā?
A: Galvenie izaicinājumi ietver datu privātumu un drošību nodrošināšanu, AI integrēšanu ar esošajiem klīniskajiem procesiem, nodrošinot, lai AI sistēmu lēmumi būtu interpretējami un pārredzami, un pārvarot regulatīvās kavēšanas AI asistētajiem medikamentiem.
J: Kādas kontroverses var rasties no AI asistētas zāļu attīstības?
A: Bažas varētu izraisīt etiskas apsvērumi, piemēram, algoritmu priekšnoteikumu, AI potenciālo cilvēka darba aizvietošanu, un datu ļaunprātīgu izmantošanu. Turklāt ir strīds par to, kā vislabāk līdzsvarot intelektuālā īpašuma tiesības ar piekļuvi glābšanas medikamentiem.
Priekšrocības:
– Ātrums: AI var ātri analizēt lielus datu kopumus, paātrinot medikamentu atklāšanu.
– Izmaksu samazināšana: AI var potenciāli ietaupīt miljardus dolāru, agrīni paredzot neveiksmes zāļu attīstības procesā.
– Precizitāte: AI prognozēšanas iespējas var novest pie mērķtiecīgām un efektīvām zālēm, uzlabojot pacientu rezultātus.
Nekavējoties:
– Datu atkarība: AI veiktspēja lielā mērā ir atkarīga no pieejamības un datu kvalitātes.
– Sarežģītība: AI modeļi var būt “melni kastes”, padarot grūti saprast, kā tie izdara secinājumus.
– Regulatoru nenoteiktība: AI asistēto zāļu attīstībai jātiek galā ar nenoteiktiem reglamentējošiem ceļiem, ar aģentūrām kā FDA joprojām izstrādājot ietvarus apstiprināšanai.
Ja jūs meklējat papildinformāciju par AI tehnoloģiju, kas pārveido zāļu attīstību, uzticamas resursiem var atrasties šajā jomā iesaistīto lielo iestāžu tīmekļa vietnēs, piemēram, DeepMind vai ievērojamiem farmācijas uzņēmumiem, kas strādā pie AI vadītiem projektiem. Šeit ir daži saistīti saites:
– Google (informācija par DeepMind un tā mātesuzņēmumu)
– DeepMind (informācija par AlphaFold)
– Nature (zinātniskie pētījumu raksti un publicējumi)
Lūdzu, ņemiet vērā, ka saites jāizmanto atbildīgi, un jums jānodrošina, ka apmeklējat pareizās un oficiālās lapas, lai saņemtu precīzu un uzticamu informāciju.
The source of the article is from the blog toumai.es