Kevin Topolsky通过各种机构之间合作的创新方法，加快药物开发的方法已经出现，而这些机构并不直接分享药物开发数据。 与其分享数据，像卫生福利部和科技通信部这样的机构正利用“基于联邦学习的人工智能”模型在内部分析结果并将其传输到中央服务器。这种方法旨在减少与药物开发相关的成本和时间。在未来五年内，从今年起直到2028年，总计将投资3480亿韩元在该项目中。
在这项人工智能药物开发加速项目中扮演重要角色的机构之一是Rock生命科学研究所。 他们与GIST、全北大学产学合作基金会、KAIST和Eisen Science等机构合作，专注于开发用于通过在药物开发每个阶段产生的实验数据来识别潜在药物候选的ADME/T预测（吸收、分布、代谢和排泄/毒性）的人工智能模型。
Shin Hyun-jin所长对该项目表达了热情，强调了该研究所在药物开发中利用其人工智能能力通过联邦学习的承诺。 该项目涉及Rock研究所作为主要研究机构，以及由首尔国立大学计算机科学系的尹成鲁教授领导的合作研究团队。
探索药物开发中协作人工智能解决方案的新视角
在加快药物开发的领域，创新方法持续重塑着研究和发现的格局。尽管协作使用人工智能模型而不共享数据引起了广泛关注，但在这个动态领域还有其他考虑因素。
关键问题：
1. 协作人工智能解决方案如何提高药物开发流程的效率？
2. 药物开发中基于联邦学习的人工智能面临哪些主要挑战？
3. 在制药研究中采用人工智能模型的优势和劣势有哪些？
其他见解：
值得注意的是，由Rock生命科学研究所带头的协作努力并不是一项孤立的倡议。其他全球机构积极参与类似计划，以利用人工智能技术加快药物发现。通过整合资源和专业知识，这些合作旨在颠覆传统的药物开发格局。
关键挑战：
– 数据隐私问题：尽管联邦学习减少了直接数据共享，但确保敏感医疗信息的隐私和安全仍是一个紧迫的挑战。
– 互操作性问题：跨不同机构和平台协调人工智能模型需要标准化的协议和框架。
优势和劣势：
优势：
– 加速药品发现：人工智能算法可以快速分析庞大数据集，从而可能缩短确定有前景的药物候选物所需的时间。
– 成本效率：协作的人工智能解决方案提供了简化研究流程和减少冗余实验支出的前景。
劣势：
– 算法偏见：人工智能模型易受用于训练的数据的偏见影响，可能会导致结果失真。
– 监管障碍：由于标准和指南不断演变，药物开发中人工智能应用的监管环境导航存在固有挑战。
读者可深入研究人工智能与药物开发交汇处的更多见解，可查看NIH和FDA提供的有益资源。
随着人工智能技术和协作研究框架的不断发展，创新与医疗的融合继续重新定义药物开发的未来。在塑造更高效和有影响力的制药领域中，抓住人工智能驱动解决方案的潜力并解决相关复杂性至关重要。
