Farmaceutické společnosti v Jižní Koreji se chopily nové éry inovací, kdy integrují umělou inteligenci (AI) k zefektivnění procesů vývoje léků. Tento rozsáhlý přechod nejen zvyšuje efektivitu, ale také vede ke změně paradigmatu v rolích a organizační struktuře oddělení výzkumu a vývoje.
Významným příkladem je neziskový výzkumný ústav Mogam Biotechnology Research Institute pod GC Pharma, který jmenoval Shina Hyun-jina, významného odborníka v oblasti výpočetní biologie a aplikací AI, jako svého nového ředitele. Shinovo pozadí kombinuje vzdělání v elektrotechnice a biomedicíně s profesionálními zkušenostmi jak z akademie, tak z farmaceutického průmyslu.
Institut navazuje spolupráce s předními domácími výzkumnými subjekty, jako je Nemocnice Národní univerzity v Soulu a KAIST, aby posunuli hranice podporované výzkumem AI při objevování léků. Jejich úsilí zahrnuje vývoj AI platformy zaměřené na vzácné nemoci léčené terapiemi zpracovávanými messenger RNA (mRNA).
Dalším významným hráčem, Chong Kun Dang Pharmaceutical Corp., nedávno přivítal specialistu na AI Kwak Young-shina jako vedoucího svého Nového výzkumného centra léčiv. Kwakova přítomnost odráží ambice společnosti zvýšit svou vývojovou platformu léčiv pomocí technologií AI, následující po letech značné zkušenosti s globálními farmaceutickými lídry.
Kromě toho Daewoong Pharmaceutical zdůraznil své závazky k metodám řízeným AI vytvořením exkluzivní ‚Týmu pro nové léčiva AI‘. Tým pod vedením Shina Seung-woo posunul vývoj léčiv pomocí AI nástrojů, což vyvrcholilo vytvořením vlastního ‚Systému pro vývoj léčiv AI‘, který výrazně snížil časy objevování bioaktivních molekul.
Výsledky zahrnují vytvoření DAVID, rozsáhlé virtuální knihovny pro objevování léků, a vývoj DAISY, jejich interního systému AI. Tyto inovace podtrhují strategické rozhodnutí společnosti začlenit AI po celém cyklu vývoje léku — od předklinických studií po uvedení na trh, což demonstruje sílu AI při řešení složitých farmakologických výzev rychle.
Přijetí AI při vývoji léků nabírá na síle, poněvadž přináší výrazné úspory nákladů a času, spolu s zvýšenými úspěšnostmi. Jelikož je AI nově se rozvíjející technologií ve farmaceutickém odvětví, existuje tendence špičkových firem aktivně rekrutovat odborníky na AI, aby využily tyto výhody a zůstaly konkurenceschopné na globální úrovni.
Důležité otázky a odpovědi:
1. Jak AI revolucionizuje vývoj léků v Jižní Koreji?
AI revolucionizuje vývoj léků v Jižní Koreji tím, že zpřístupňuje procesy výzkumu a vývoje, zvyšuje efektivitu objevování nových léků a snižuje čas a náklady spojené s těmito procesy. Platformy umožněné pomocí AI, jako jsou DAVID a DAISY, jsou příklady takových transformačních nástrojů, které přispívají ke zrychlení cyklu objevování a vývoje léků.
2. S jakými výzvami se jižnokorejské farmaceutické společnosti potýkají při implementaci AI?
Mezi výzvy patří potřeba značných investic do AI technologií, požadavek na kvalifikovaný personál, který pochopí jak AI, tak vývoj léků, potenciální regulační překážky, obavy z ochrany dat a potřeba ověřit a integrovat procesy AI s existujícími protokoly vývoje léčiv.
3. Existují kontroverze související s využitím AI při vývoji léků?
AI ve vývoji léků vyvolává otázky týkající se etických úvah, transparentnosti rozhodovacích procesů AI a obav z úbytku pracovních míst ve farmaceutickém průmyslu. Probíhá také diskuse o nadměrném závislosti na AI nástrojích, které by mohly přehlížet složité biologické interakce, které ještě nejsou známé nebo zahrnuty do AI algoritmů.
Výhody a Nevýhody:
Výhody:
– Zrychlení procesu objevování léků, umožňující rychlejší předkládání potenciálních léčiv na trh.
– Schopnost analyzovat obrovské množství dat přesněji a rychleji, identifikovat vzory a poznatky, které by lidé mohli přehlédnout.
– Snížení nákladů na výzkum a vývoj díky zlepšené efektivitě a přesnosti nabízené AI algoritmy.
– Podpora personalizované medicíny využitím AI k vytváření cílenějších terapií na základě individuálních charakteristik pacientů.
Nevýhody:
– Vysoká počáteční investice do AI infrastruktury a talentovaných odborníků na AI.
– Riziko nadměrné závislosti na AI, které by mohlo potenciálně omezit nové objevy vyžadující lidské posouzení a kreativitu.
– Problémy se zabezpečením a ochranou osobních údajů, neboť se zpracovávají velké množství citlivých dat.
– Regulační prostředí pro léky asistované AI se stále vyvíjí, což by mohlo zpozdit schválení a komercializaci.
Navrhované související odkazy:
Pro ty, kdo se zajímají o další informace o širším kontextu AI ve vývoji léků, jsou navrženy odkazy:
– AstraZeneca
– Pfizer
– Novartis
Upozorňuji, že i když se snažím nabídnout platné URL adresy, nemohu zaručit stoprocentní správnost kvůli dynamické povaze webu.
The source of the article is from the blog zaman.co.at