Umělá inteligence (AI) otevírá novou éru ve vývoji léčiv v Japonsku, s cílem významně snížit výzkumné časové plány a náklady prostřednictvím vytváření projektů „farmaceutické AI“. Při vývoji vakcín a nových léků pro infekční nemoci jako COVID-19 je AI využívána k analýze obrovských objemů elektronové mikroskopie obrazů virů a bakteriálních proteinů k predikci morfologických změn, což napomáhá k porozumění mechanismům infekce.
Konzorcium 17 farmaceutických společností spojilo síly, aby sdílelo data o léčivech a jejich účincích, pracujíce na vývoji AI systémů, které mohou doporučit slibné látky pro objevování léčiv.
V reakci na investice západních mega-farmaceutických společností do vývoje nových léků se Japonsko obrací k AI pro zlepšení své přítomnosti v farmaceutickém průmyslu. Prof. Yasushi Okuno, vedoucí oddělení ve Výzkumném centru výpočetní vědy na RIKEN a také profesor na Univerzitě v Kyotu, zdůraznil posun k AI-řízenému objevování léků, tvrdíce, že porozumění tvarům proteinů a jejich změnám sehrává klíčovou roli v tvorbě nových léčiv.
Trénováním AI modelů s obrovskými soubory dat elektronové mikroskopie proteinů RIKEN a Fujitsu vyvinuly AI algoritmy schopné předpovídat morfologické změny mnohem rychleji než staré metody, za pouhé 2 hodiny místo celého dne. Tento urychlený proces může farmaceutickým společnostem efektivně identifikovat léčivé složky, které mohou inhibovat tyto změny tvaru.
Japonská agentura pro výzkum a vývoj lékařství je hybatelem projektu „Spolupracující vývoj AI pro objevování nové generace léčiv (DAIIA)“, do kterého jsou zapojeni univerzitní výzkumníci a 17 farmaceutických společností za účelem vytvoření AI systémů, které navrhují slibné látky pro nové léky.
Prof. Okuno, zapojený do projektu DAIIA, důrazně zdůrazňuje potřebu domácí spolupráce mezi farmaceutickými společnostmi a výzkumníky, zdůrazňuje nutnost využití AI technologií k udržení kroku s mezinárodními farmaceutickými giganty.
Další fakta:
– AI technologie ve vývoji léčiv nejsou omezeny pouze na Japonsko; země jako Spojené státy, Čína a Spojené království také silně investují do využití AI k urychlení procesů objevování léků.
– Přijetí AI ve výzkumu léčiv není omezeno pouze na infekční nemoci, ale rozšiřuje se i na různé další terapeutické oblasti, jako jsou rakovina, neurodegenerativní nemoci a vzácné genetické poruchy.
– Farmaceutické společnosti stále více spolupracují s technologickými společnostmi specializujícími se na AI, aby získaly přístup k pokročilým algoritmům a výpočetní síle pro efektivnější vývoj léků.
Důležité otázky:
1. Jak může technologie AI zlepšit přesnost a rychlost předpovídání účinnosti léčiv a bezpečnostních profilů?
2. Jaké jsou etické důsledky silného spoléhání se na AI algoritmy pro kritická rozhodnutí ve vývoji léčiv?
3. Jak by měly regulační orgány přizpůsobit dohled k dohledání integrace AI do procesu vývoje léčiv a zajistit bezpečnost pacientů?
Klíčové výzvy/Kontroverze:
– Při sdílení citlivých farmaceutických dat mezi více zainteresovanými stranami u spolupracujících projektů AI vznikají problémy týkající se ochrany údajů a vlastnictví.
– Obavy ohledně potenciálních zkreslení v AI algoritmech, které by mohly vést k překrouceným doporučením pro léčivé látky, ovlivňující rozmanitost a zahrnutí úsilí o vývoj léčiv.
– Potřeba transparentnosti a vysvětlitelnosti v rozhodovacích procesech AI k vytvoření důvěry mezi zainteresovanými stranami, včetně regulačních orgánů a pacientů.
Výhody a Nevýhody:
– Výhody: AI technologie může významně zkrátit časové plány vývoje léčiv, snížit náklady, zlepšit přesnost předpovědí a usnadnit objevování nových cílů pro léčbu.
– Nevýhody: Výzvy spojené s kvalitou dat, zkreslením algoritmů, interpretovatelností doporučení AI, regulačními překážkami a potenciálním vyčleněním lidských výzkumníků v určitých oblastech vývoje léčiv.
Navrhované související odkazy:
– Oficiální webové stránky FDA
– Časopis Nature
– Národní ústavy zdraví (NIH)
The source of the article is from the blog combopop.com.br