В динамичното поле на биотехнологиите елитна група стартъпи постигат значителен напредък с интегрирането на изкуствен интелект (ИИ) в фармацевтичната научноизследователска и развойна дейност.
Insilico Medicine: Пионери в Създаването на Лекарства с Изкуствен Интелигент_
На челно място, Insilico Medicine напълно се отдава на изкуствения интелект, особено с медицинския си проект, INS018_055, насочен към лечението на идиопатична плеврална фиброза. Този проект постигна исторически успех през юни 2023 г., като първият напълно изкуствено открит и проектиран лекарствен препарат влезе във втората фаза на клиничните изпитвания. Освен това компанията се гордее с още два лекарства в клинични фази, които са частично създадени чрез изкуствения интелект. За да разширят трансформационната си работа, Insilico Medicine сключи значително споразумение за сътрудничество с Sanofi през миналия ноември, на стойност до 1,2 милиарда долара.
Atomwise: Подкрепа на Дизайна на Лекарства с Библиотека от Трилион Молекули
Друг водещ участник, Atomwise използва технологията на изкуствения интелигент за революционирането на откриването на малки молекулни лекарства. Платформата AtomNet на компанията използва дълбоко обучение за структурния дизайн на лекарствата, позволявайки бързи търсения, основани на изкуствения интелект, в своята собствена библиотека със съединения, включваща над три трилиона синтезируеми кандидати.
Cradle: Укрепване на Биотехнологичните Изследвания и Развои чрез Изкуствен Интелект
Cradle, холандски стартъп в областта на биотехнологиите, прилага генеративния изкуствен интелект, който помага на биолозите при проектирането на подобрени белтъци и ускорява изследователската и развойна дейност. С AI модели, обучени върху милиарди реда на белтъци, Cradle набави скоро 24 милиона долара в серия А финансиране, за да подкрепи непрекъснатите си изследователски усилия.
Exscientia: Водеща в Прецизната Медицина с АИ
Призната като пионер в комбинирането на ИИ с биофармацевтика, Exscientia предлага платформа за функционално прецизно онкологично лечение, управлявана от ИИ. Тази уникална платформа е от решаващо значение за избора на ефективни лечения и подобрява резултатите за пациентите в клиничните проучвания и се гордее с портфолио от лекарства с малки молекули, проектирани с изкуствения интелект.
Iktos: Иновации в Откриването на Лекарства с Малки Молекули с ИИ
И накрая, базираната в Париж Iktos използва технологията на изкуствения интелект за бързото идентифициране на малки молекули. Техният подход осигури над 50 сътрудничества в академията и индустрията, включващи партньорства с известни фармацевтични и биотехнологични компании. През 2023 г., Iktos събра значителни 15,5 милиона евро в кръг на финансиране, подчертавайки доверието в иновативните им възможности от страна на индустрията.
Изкуствения интелект значително променя начина, по който фармацевтичните компании се отнасят към откриването на лекарства. Ето допълнителни факти и данни, за да се имат предвид относно ИИ в откриването на лекарства:
1. Подобряване на Скоростта на Откриване на Лекарства: ИИ и машинното обучение могат да анализират големи бази данни със съединения и биологични данни много по-бързо от традиционните методи, значително намалявайки времето, необходимо за идентифициране на потенциални лекарствени кандидати.
2. Подобряване на Предсказателни Модели: ИИ може да предвиди свиваемостта, разпространението, метаболизма, екскрецията и токсичността (ADMET) на съединенията, като по този начин намаля вероятността от неуспех на лекарствата в по-късни етапи на клиничните изпитвания.
3. Намаляване на Изследователските Разходи: Чрез бързо скриниране и предвиждане на успеха на лекарствените кандидати, ИИ може да помогне за намаляване на разходите, свързани с развитието на лекарства, което традиционно е много скъп и времеемко процес.
Клщчви въпроси и отговори по отношение на ИИ в откриването на лекарства са:
Как ИИ преобразява откриването на лекарства?
ИИ ускорява процеса на откриване на лекарства, като бързо анализира данните, предвижда резултатите и идентифицира обещаващи лекарствени кандидати с по-голяма скорост и точност, отколкото традиционните изследователски методи.
Какви са предизвикателствата, свързани с ИИ в откриването на лекарства?
Едно от главните предизвикателства е интегрирането на ИИ инструменти със съществуващите изследователски процеси и гарантирането на точността и надеждността на предвидените от ИИ прогнози. Друго предизвикателство е управлението и тълкуването на големия обем от данни, генерирани от ИИ и моделите за машинно обучение.
Какви са споровете в откриването на лекарства с ИИ?
Използването на ИИ поражда въпроси относно личните данни и етичното използване на информация за пациентите. Има и тревожност относно прозрачността на алгоритмите на ИИ и начинът, по който тези системи вземат решения.
Предимства и недостатъци на ИИ в откриването на лекарства включват:
Предимства:
– Прискорява откриването на потенциални лекарства.
– Намалява разходите, като намалява вероятността от неуспех в по-късни етапи.
– Позволява анализ на комплексни биологични системи.
Недостатъци:
– Изисква значителни изчислителни ресурси.
– Предизвикателства в утвърждаването на прогнозите на ИИ спрямо експерименталните резултати.
– Зависимост от висококачествени входни данни за точно обучение на моделите.
За да изследвате пo-дълбоко домейна на биотехнологичните иновации, поддържани от ИИ, може да посетите уебсайтовете на компаниите, споменати в статията, за актуализации по техните напредъци:
– Insilico Medicine
– Atomwise
– Cradle
– Exscientia
– Iktos
Отбележете, че всички предоставени URL адреси се отнасят към съответните основни домейни на компаниите, гарантирайки, че получавате най-актуалната и обстойна информация директно от източника.