Kevin Topolskyגישה חדשנית להאצת פיתוח תרופות צמחה דרך מאמץ שיתוף פעולה בין מספר מוסדות מבלי לשתף פתח מידע פיתוח תרופות. במקום לשתף נתונים, ארגונים כמו משרד הבריאות והרווחה ומשרד המדע וטכנולוגיה משתמשים בדגם AI המבוסס למידה מחודדת כוחות כדי לנתח תוצאות פנימית ולשדרן לשרת מרכזי. השיטה הזו נועדה להפחת את העלויות והזמן הקשורים עם פיתוח תרופות. במהלך החמישה השנים הקרובות, ישוקעו סך כללי של 348 מיליארד וון עבור פרויקט זה מהשנה הנוכחית ועד 2028.
המוסדות המרכזיים המובילים בפרויקט ההאצה ב AI זה לפיתוח תרופות הם מכון מחקר המדע של Rock Life. בשיתוף עם מוסדות כמו GIST, קרן השתתפות אקדמית-תעשייתית של אוניברסיטת צ'ונבוק, KAIST ו-Eisen Science, הם מתמקדים בפיתוח דגמים AI לניבוי ADME/T (ספיגה, פיזור, חילוף חומרים ופילטים/טוקסיות) לזהירת מועמדי תרופות אפשריים בעזרת נתונים ניסוייים שנוצרים בכל שלב של תהליך הפיתוח.
המנהל שין היון חושף התלהבות לפרויקט, מדגיש כי המכון מחויב למקם מהזיתות הטכנולוגיות שלו בפיתוח תרופות דרך למידה מרובתית. הפרויקט משתלב עם מכון מחקרי של Rock כמוסד מוביל בחקר וצוות חקר שיתופי בראשות פרופסור יון סונג-רו מהמחלקה למדעי המחשב באוניברסיטת סיאול הלאומית.
חקירת הוראי הגבול החדשים בפתרונות AI משותפים עבור פיתוח תרופות
במרחב המשקה של האצה של פיתוח תרופות, גישות חדשניות ממשיכות לשנות את נוף המחקר והגילוי. בזמן ששימוש משותף בדגמי AI מבלי לשתף נתונים ישים לב, ישנם גם פסים נוספים לשקול בתחום דינמי זה.
שאלות מרכזיות:
1. איך פתרונות AI משותפים משפרים את יעילות תהליכי פיתוח התרופות?
2. מהן האתגרים העיקריים הקשורים לAI המבוסס על למידת פדרציה בפיתוח תרופות?
3. אילו יתרונות וחסימות מתקיימות עם הצפרות של דגמי AI במחקר פרמצבטי?
תובנות נוספות:
חשוב לציין כי הפרויקט שיפוט במאמץ שיתוף פעולה מעמיק כזה של מכון מחקרי למדע של Rock Life אינו ניסיון בודד. מוסדות גלובליים נוספים מעוררים מעורבים בפעילויות דומות לחילוץ מכוח טכנולוגיות AI בפתרון מהיר של תרופות. על ידי איסוף מעשי ומומחיות, שיתופי הפעולה אלה מטרים להמציא מחדש את הנוף המסורתי של פיתוח התרופות.
אתגרים מרכזיים:
– חששים בפרטיות המידע: בזמן שלמידת הפדרציה מזיקה בשיתוף נתונים ישיר, ניהול פרטיות ואבטחת המידע הרפואי הרגיש נותר אתגר בלתי פוסק.
– בעיות של היתגלות: הנהגת דגמי AI ביני מוסדות שונים ופלטפורמות מחייבת פרוטוקולים סטנדרטים ומסגרות.
יתרונות וחסימות:
יתרונות:
– תגלש ביקופות תרופות: אלגוריתמים של AI יכולים לנתח מספר נתונים במהירות, מועטים את הזמן שנדרש לזיהוי מועמדים לתרופה מבטיחים.
– וידוש הוצאות: פתרונות המוחשב המשותפים נותנים אפשרות להפקת תהליכי חקר קווסיים והפחתתות עצר בניסויים מיותרים.
חסימות:
– עיוני פליז: דגמי AI עדים לפלז על סמך הנתונים המשמשים כקריאה אשר יכולה להוביל לתוצאות מוטות.
– התחזקות ברישו: ניווט בנוף הרגולטורי הקשור ליישמים האוניברסליים של AI בפיתוח תרופות מעלה אתגרים בהגדרות ומנחי רסונסר בשל סטנדרטים והמלצות שמקוריות.
לקריאה נוספת על המפגש בין הפתרונות של AI ופיתוח תרופות, מוזמנים הקוראים לחקור מעמיק במשאבים מעמיקים אשר נמצאים בכתובות NIH ו-FDA.
עם התקדמות מתמידה בטכנולוגיות ה-AI ומסגרות החקירה שיתופית, הצפי בכלול של המפגש הטכנולוגי והבריאות ממשיך להגדיר מחדש את עתיד הפיתוח התרופות. החברת הפוטנציאל שהומצאו לפתרונות המבוססי AI בעוד שהגיש למענדי אשר כר Israel ברפוריל.
