Farmaceutiske- og biotekindustrierne omfavner hurtigt kunstig intelligens (AI) i kapløbet om at udvikle nye lægemidler, og NVIDIAs AI-model til lægemiddeludvikling, kendt som BioNEMO, er ved at blive en central spiller. Det Nationale Bioteknologiske Politikforskningscenter rapporterer, at NVIDIA har introduceret BioNEMO, en platform der strømliner lægemiddeludviklingen ved markant at reducere tid og omkostninger med hjælp fra AI-teknologi.
BioNEMO er en del af NVIDIAs AI-platform for sundhedspleje, Clara, som inkluderer andre generative AI-platforme dedikeret til forskellige segmenter som medicinsk udstyr, genomik og medicinsk billeddannelse. Denne omfattende platform omfatter også løsninger som Holoscan til medicinsk udstyr, Parabricks til genomik og MonaI til medicinsk billeddannelse.
BioNEMO-platformen lærer sproget for biomolekyler – fra basesekvenser til aminosyresekvenser og fra forbindelses- og proteinstrukturer til cellulære og medicinske billedstrukturer. Med denne viden opbygger den en grundlæggende AI-model designet til at forudsige proteinstrukturer, generere proteinsekvenser, optimere molekyler og skabe forbindelsesstrukturer til ny lægemiddeludvikling. Denne AI-grundlagsmodel er en forudtrænet model med omfattende datasæt.
Farmaceutiske virksomheder udnytter BioNEMO ved at finjustere det med deres data for at udvikle tilpassede AI-modeller, der passer til deres specifikke forskningsbehov. Som et eksempel har Amgen, et globalt lægemiddelselskab, integreret BioNEMO for at etablere den generative AI-model Freyja hos deCODE-genetik. Denne model er afgørende for at analysere en af verdens største datasæt af menneskelig data til AI-lægemiddeludvikling.
Forskere som Hyunhee Lee fra National Biotechnology Policy Research Center forudsiger, at BioNEMO væsentligt vil reducere AI-træningstiderne for farmaceutiske virksomheder og fremme samarbejde med førende virksomheder, hvilket dermed fremskynder overgangen til en æra med generativ AI-baseret lægemiddeludvikling.
Betydningen af AI i lægemiddeludvikling
Udviklingen af nye lægemidler er en afgørende, men meget kompleks og tidskrævende process, der ofte tager mere end et årti og koster milliarder af dollars. Integreringen af AI i denne proces er af enorm betydning på grund af dens potentiale for at strømline og accelerere forskellige stadier af lægemiddelopdagelse og -udvikling. AI kan analysere store mængder genomiske og biomedicinske data hurtigt og identificere potentielle lægemiddelkandidater, forudsige deres virkninger og endda optimere deres strukturer for bedre effektivitet og sikkerhed. Dette kan resultere i en drastisk reduktion af tid og omkostninger brugt på F&U, hvilket muliggør hurtigere patientadgang til ny behandling.
Nøglespørgsmål og svar:
Q: Hvad gør BioNEMO markant i feltet for farmaceutisk AI?
A: BioNEMO’s styrke ligger i dens grundlæggende AI-model, der er forudtrænet på forskellige datasæt. Dette gør det muligt for farmaceutiske virksomheder at tilpasse modellen til deres specifikke forskningsbehov og spare betydelig tid på AI-træning. Platformens alsidighed ved at forudsige proteinstrukturer, generere sekvenser og optimere molekyler tilpasses godt til behovene i lægemiddelopdagelsesopgaver.
Nøgleudfordringer og kontroverser:
BioNEMO, ligesom enhver AI-platform, står over for udfordringer, herunder kvaliteten af træningsdata, fortolkeligheden af AI-modeller og regulatoriske forbehold. Det er afgørende, at træningsdata er omfattende, nøjagtige og forskellige for at undgå forudindtagne eller unøjagtige spådomme. Derudover beskrives AI-modeller undertiden som “sorte kasser”, fordi deres beslutningsprocesser kan være uigennemsigtige, hvilket rejser spørgsmål om tillid og pålidelighed. Derudover skal regulatoriske organer stadig tilpasse sig nye AI-centrerede tilgange til lægemiddeludvikling, hvilket kan skabe usikkerhed for virksomheder, der ønsker at investere i sådanne teknologier.
Fordele og ulemper:
Fordele ved BioNEMO inkluderer:
– Reduktion af udviklingstid for lægemidler: Fremskynder opdagelsen af nye lægemidler og behandlinger.
– Omkostningseffektivitet: Potentielt sænker omkostningerne ved F&U, hvilket fører til besparelser, der kan overføres til patienter.
– Øget samarbejde: Gør det muligt for farmaceutiske virksomheder at samarbejde med tech-virksomheder, dele ekspertise og ressourcer.
Dog kan nogle ulemper eller udfordringer være:
– Datakvalitet og forudindtagelser: Modelspådomme er så gode som kvaliteten af de data, de er trænet på.
– Regulatoriske forhindringer: Integrationen af AI i lægemiddelopdagelse kan møde regulatoriske udfordringer på grund af teknologiens nyhed og de tilknyttede sikkerhedsmæssige bekymringer.
– Jobfordrivelse: Stigende brug af AI kan potentielt føre til jobfordrivelse inden for lægemiddelindustrien.
For dem, der er interesseret i at udforske yderligere om AI’s indflydelse på sundhedspleje og lægemiddeludvikling, ville NVIDIAs hoveddomæne være en værdifuld ressource: NVIDIA.
I sammenfatning er NVIDIAs BioNEMO-platform et pionerarbejde inden for indlejring af AI inden for farmaceutiske- og biotekindustrierne, der lover betydelige fremskridt, samtidig med at der præsenteres nye udfordringer for industrien.