Kevin TopolskyЕдин иновативен подход към ускоряването на разработката на лекарства се появява чрез колаборативни усилия между различни институции, без да споделят директно данни за разработката на лекарства. Вместо да споделят данни, организации като Министерството на здравеопазването и социалната подпомагане и Министерството на науката и ИКТ използват модел на „Изкуствен интелект, основан на федеративно обучение“ за анализ на резултатите вътрешно и трансмисия към централен сървър. Този метод има за цел да намали разходите и времето, свързани с разработката на лекарства. През следващите пет години общо 348 милиарда вона ще бъдат инвестирани в този проект от тази година до 2028 г.
Една от водещите институции, водещи този проект за ускоряване на разработката на лекарства с помощта на Изкуствения интелект, е Институтът за изследвания от областта на Рок Лайф Сайънс. Съвместно с институции като GIST, Фондация за индустриално-академично сътрудничество от Чонбук, KAIST и Eisen Science те се фокусират върху разработването на модели на Изкуствен интелект за предвиждане на ADME/T (Абсорбция, Разпределение, Метаболизъм и Екскреция/Токсичност), за да идентифицират потенциални лекарствени кандидати, използвайки експериментални данни, генерирани на всеки етап на разработката на лекарства.
Директор Шин Хюн-джин изрази ентусиазъм за проекта, подчертавайки ангажимента на института за използване на своите възможности за изкуствен интелект в разработката на лекарства чрез федеративно обучение. Проектът включва Института за изследвания на Рок като водеща изследователска институция и колаборативен научен екип под ръководството на професор Юн Сунг-ро от Департамента по компютърни науки на Сеулския национален университет.
Разглеждането на нови горизонти в колаборативните AI решения за разработка на лекарства
В областта на ускоряването на разработката на лекарства, иновативните подходи продължават да преформира облика на изследователската и откривателската дейност. Въпреки че колаборативното използване на AI модели без директно споделяне на данни е привлекло значително внимание, има допълнителни аспекти, които трябва да се вземат под внимание в тази динамична област.
Ключови въпроси:
1. Как колаборативните AI решения подобряват ефективността на процесите за развитие на лекарства?
2. Какви са основните предизвикателства, свързани с федеративното обучение на базираните на AI в разработката на лекарства?
3. Какви са предимствата и недостатъците, свързани с приемането на AI модели в фармацевтичните изследвания?
Допълнителни инсайтове:
Трябва да се отбележи, че колаборативните усилия, организирани от Института за изследвания на Рок Лайф Сайънс, не са изолирана инициатива. Други глобални институции активно участват в подобни усилия за използване на AI технологии за ускоряване на откриването на лекарства. Чрез събиране на ресурси и експертиза, тези колаборации имат за цел да революционизират традиционния пейзаж на разработката на лекарства.
Ключови предизвикателства:
– Проблеми за платност на данните: Въпреки че федеративното обучение намалява директното споделяне на данни, гарантирането на поверителността и сигурността на чувствителната медицинска информация остава актуален проблем.
– Проблеми със съвместимостта: Хармонизирането на AI модели между различни институции и платформи изисква стандартизирани протоколи и рамки.
Предимства и недостатъци:
Предимства:
– Ускорено откриване на лекарства: AI алгоритмите могат да анализират големи датасетове бързо, което потенциално намалява времето за идентифициране на обещаващи лекарствени кандидати.
– Икономия от разходи: Колаборативните AI решения предлагат перспективата за оптимизиране на изследователските процеси и намаляване на разходите за излишни експерименти.
Недостатъци:
– Алгоритмичен биас: AI моделите са податливи на биас, базиран на данните, използвани за обучение, което може да доведе до изкривени резултати.
– Регулаторни бариери: Навигирането в регулаторната среда относно приложенията на Изкуствения интелект в разработката на лекарства представя вътрешни предизвикателства поради развиващите се стандарти и насоки.
За по-нататъшно изследване на сблъсъка между AI и разработката на лекарства, читателите могат да намерят полезна информация в ресурсите, достъпни на NIH и FDA.
С настоящото напредване в технологиите на изкуствения интелект и колаборативните изследователски рамки, сливането на иновациите и здравеопазването продължава да преопределя бъдещето на разработката на лекарства. Приемането на потенциала на AI-ориентираните решения, докато се справяме със свързаните сложности, е от съществено значение за формирането на по-ефективен и въздействащът фармацевтичен пейзаж.
