Kevin TopolskyRaviks ravimiarenduse kiirendamiseks on tekkinud innovatiivne lähenemisviis tänu mitmete asutuste koostööle, ilma et ravimiarenduse andmeid otse jagataks. Andmete jagamise asemel kasutavad tervishoiuministeerium ja teadus- ja infotehnoloogiaministeerium ‘föderatiivõppepõhist tehisintellekti’ mudelit tulemuste siseanalüüsiks ja nende edastamiseks keskserverisse. See meetod eesmärgiks on vähendada ravimiarendusega seotud kulusid ja aega. Järgmise viie aasta jooksul investeeritakse sellesse projekti kokku 348 miljardit vonni sellest aastast kuni 2028. aastani.
Üks selle tehisintellekti ravimiarenduse kiirendusprojekti vedavatest võtmeasutustest on kivide eluteaduste uurimisinstituut. Koostöös institutsioonidega nagu GIST, Chonbuki rahvusülikooli tööstusakadeemilise koostöö sihtasutus, KAIST ning Eisen Science keskendutakse ADME/T ennustamise tehisintellekti mudelite väljatöötamisele (imendumine, jaotumine, ainevahetus ja eritumine/mürgisus), et tuvastada potentsiaalsed ravimikandidaadid, kasutades eksperimentaalset teavet, mis on genereeritud igal ravimiarenduse etapil.
Direktor Shin Hyun-jin väljendas projekti suhtes entusiasmi, rõhutades instituudi pühendumust oma tehisintellekti võimete rakendamisel ravimiarenduses läbi föderatiivõppe. Projekti kaasatakse Rock Research Institute’i juhtiv teadusinstitutsioon ja koostöö teadusmeeskond, mida juhib professor Yoon Sung-ro Seoul National University arvutiteaduste osakonnast.
Uute horisontide avastamine ühiste tehisintellekti lahenduste poole ravimiarenduse valdkonnas
Ravimiarenduse kiirendamise valdkonnas jätkuvad innovaatilised lähenemisviisid jätkuvalt teadusuuringute ja avastuste maastikku ümber kujundamist. Kuigi tehisintellekti mudelite kollaboratiivne kasutamine ilma otseste andmete jagamiseta on pälvinud märkimisväärset tähelepanu, tasub selles dünaamilises valdkonnas arvestada ka täiendavate aspektidega.
Põhiküsimused:
1. Kuidas suurendavad kollaboratiivsed tehisintellekti lahendused ravimiarenduse protsesside tõhusust?
2. Mis on peamised väljakutsed, mis kaasnevad föderatiivõppepõhiste tehisintellekti kasutamisega ravimiarenduses?
3. Millised on tehisintellekti mudelite vastuvõtmisega ravimiuuringutes kaasnevad eelised ja puudused?
Lisainsightid:
Märkimisväärne on see, et Rock Life Science’i uurimisinstituudi algatatud koostöö ei ole üksikprojekt. Muud globaalsed institutsioonid on aktiivselt seotud sarnaste ettevõtmistega, et kasutada tehisintellekti tehnoloogiaid ravimi avastamise kiirendamiseks. Ressursside ja ekspertiisi kogumisel püüavad need koostööd revolutsioneerida traditsioonilist ravimiarenduse maastikku.
Põhiväljakutsed:
– Andmekaitse mured: Kuigi föderatiivõpe leevendab otsest andmete jagamist, on delikaatsete meditsiiniliste andmete privaatsuse ja turvalisuse tagamine endiselt pakiliseks väljakutseks.
– Ühildumisprobleemid: Erinevate institutsioonide ja platvormide vaheliste tehisintellekti mudelite harmooniliseks muutmiseks on vajalikud standardiseeritud protokollid ja raamistikud.
Eelised ja puudused:
Eelised:
– Kiirendatud ravimi avastamine: Teisisõnu saavad tehisintellekti algoritmid kiiresti analüüsida suuri andmekogumeid, vähendades potentsiaalselt aega, mis kulub paljutõotavate ravimikandidaatide tuvastamiseks.
– Kuluefektiivsus: Koostööl põhinevad tehisintellekti lahendused pakuvad võimalust optimeerida uuringuprotsesse ja vähendada tarbetute katsete kulutusi.
Puudused:
– Algoritmilised eelarvamused: Tehisintellekti mudelid on altid eelarvamustele, mis põhinevad koolitamisel kasutatud andmetel, võimalikult ekslike tulemuste saavutades.
– Regulatiivsed takistused: Teekonna leidmine regulatiivses maastikul, mis puudutab tehisintellekti rakendusi ravimiarenduses, esitab endas sisulisi väljakutseid, kuna standardid ja juhised arenevad pidevalt.
Lisateabe saamiseks tehisintellekti ja ravimiarenduse lõimumise kohta võivad lugejad süvendada teadmisi informatiivsete ressursside kaudu, mis on saadaval aadressil NIH ja FDA.
Tehisintellekti tehnoloogiate ja kollaboratiivsete uurimisraamistike pidevate edusammudega jätkub innovatsiooni ja tervishoiu ühendamise protsess, mis jätkab ravimiarenduse tuleviku määratlemist. Tehisintellekti toel pakutavate lahenduste potentsiaali omaksvõtt ja sellega seotud keerukustega tegelemine on oluline, et kujundada efektiivsemat ja mõjusamat ravimite maastikku.
