یک رویکرد نوآورانه برای افزایش سرعت توسعه داروها از طریق تلاش مشترک میان اقشار مختلف بدون اشتراک مستقیم داده‌های توسعه دارو ظاهر شده است. به جای اشتراک داده‌ها، سازمان‌هایی مانند وزارت بهداشت و رفاه و وزارت علوم و فناوری اطلاعات از مدل ‘هوش مصنوعی مبتنی بر یادگیری فدره شده’ برای تحلیل نتایج درون سازمانی و انتقال آنها به یک سرور مرکزی استفاده می‌کنند. این روش به کاهش هزینه‌ها و زمان مرتبط با توسعه داروها هدفمند است. در این پروژه تا سال 2028 میلیارد وون مجموعاً 348 میلیارد وون از امسال تا چند سال آینده سرمایه‌گذاری خواهد شد.
یکی از مؤسسات کلیدی که در این پروژه شتاب‌دهی توسعه دارو با استفاده از هوش مصنوعی نقش رهبری دارد، موسسه تحقیقاتی علوم زندگی راک است. با همکاری موسساتی مانند موسسه پژوهشی دولتی گیست، بنیاد همکاری صنعت و دانشگاه ملی چانبوک، KAIST و علوم ایزن، آنها بر روی توسعه مدل‌های هوش مصنوعی برای پیش‌بینی ADME/T (جذب، پخش، متابولیسم و تخلیه/سمیت) تمرکز دارند تا از طریق داده‌های تجربی تولید شده در هر مرحله از توسعه دارویی، مجدداً مسیر کاندید داروها را شناسایی کنند.
مدیر شین هیون جین انگیزه‌اش را برای پروژه بیان کرده و برتری موسسه در بهره‌وری از توانایی‌های هوش مصنوعی برای توسعه دارو از طریق یادگیری فدره‌شده، مورد تأکید قرار داد. این پروژه شامل موسسه تحقیقاتی راک به عنوان مؤسسه تحقیقاتی اصلی و یک تیم تحقیقاتی همکار زیر نظر استاد یون سانگ رو از دانشکده علوم رایانه دانشگاه ملی سئول است.
پویش فضاهای جدید در راه‌حل‌های مشترک هوش مصنوعی برای توسعه دارو
در زمینه شتاب‌دهی توسعه دارو، راهکارهای نوآورانه به شکلی مداوم منظر خلق شکل منظر تحقیقات و کشف را بازسازی می‌کنند. درحالی که استفاده از مدل‌های هوش مصنوعی به صورت همکاری بدون اشتراک داده‌ها مورد توجه قرار گرفته است، اما استعدادهای اضافی برای مدنظر در این زمینه موجود است.
سوالات کلیدی:
1. چگونه راهکارهای هوش مصنوعی مشترک به بهره‌وری فرایندهای توسعه دارو کمک می‌کنند؟
2. چه چالش‌های اساسی مرتبط با هوش مصنوعی مبتنی بر یادگیری فدره‌شده در توسعه دارو وجود دارد؟
3. چه مزایا و معایبی با پذیرش مدل‌های هوش مصنوعی در تحقیقات دارویی همراه است؟
بینش‌های اضافی:
برجسته است که تلاش همکاری تحت نظارت موسسه تحقیقاتی علوم زندگی راک یک اقدام مستقل نیست. سایر موسسات جهانی در تلاش‌های مشابه برای بهره‌برداری از فناوری‌های هوش مصنوعی در شتاب‌دهی کشف دارو فعالیت می‌کنند. این همکاری‌ها با تجمیع منابع و تخصص خود، به هدف انقلابی کردن منظر سنتی توسعه دارو راه می‌اندازند.
چالش‌های اصلی:
– مشکلات حریم خصوصی داده: در حالی که یادگیری فدره شده اشتراک مستقیم داده‌ها را کاهش می‌دهد، اطمینان از حفاظت حریم و امنیت اطلاعات حساست پزشکی به چالش خواهد کشید.
– مسائل تعمیم‌پذیری: هماهنگ‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی در میان موسسات و پلتفرم‌های مختلف احتیاج به پروتکل‌ها و چارچوب‌های استاندارد دارد.
مزایا و معایب:
مزایا:
– شتاب‌دهی کشف دارو: الگوریتم‌های هوش مصنوعی قادر به تجزیه و تحلیل مجموعه داده‌های حجیم به سرعت می‌باشند که بوسیله آن ممکن است زمان یافتن کاندیده‌های دارویی امیدبخش را کاهش دهند.
– کارآمدی هزینه: راهکارهای هوش مصنوعی مشترک احتمال اصلاح فرایندهای تحقیقی و کاهش هزینه‌های هدررفته بر تحقیقات را دارد.
معایب:
– تعصب الگوریتم: مدل‌های هوش مصنوعی به تعصب براساس داده‌های آموزشی قابل انتخاب هستند که ممکن است منجر به نتایج وتهیه‌شده شده ایدرچه کند.
– مشکلات نظارتی: جهت‌یابی در منظر نظارتی مربوط به برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی در توسعه دارو چالش‌های وابستگی به استانداردها و راهنمایی‌های ارتقائی را به دلیل استانداردهای متطور و اصول راه‌حل می‌دارد.
به منظور جستجو عمیق‌تر در تلاقی بین هوش مصنوعی و توسعه دارو، خوانندگان ممکن است به منابع بصیرت‌بخشی که در دسترس در NIH و FDA موجود هستند، فرو بروند.
با پیشرفت‌های مداوم در فناوری‌های هوش مصنوعی و چارچوب‌های تحقیق مشترک، تلاقی نوآوری و مراقبت ادامه دارد که این کار، آینده توسعه دارو را معین می‌کند. در آغاز برداری به توانایی‌های راه‌حل‌های دارویی مبتنی بر هوش مصنوعی و همچنین مقابله با پیچیدگی‌های مرتبط، حیاتی با اهمیت است.
The source of the article is from the blog regiozottegem.be