U značajnom znanstvenom i tehnološkom postignuću, Laboratorij umjetne inteligencije Sberbanka i farmaceutska tvrtka R-Farm surađivali su kako bi stvorili revolucionarno rješenje umjetne inteligencije koje može značajno smanjiti potrebno vrijeme za razvoj novih biofarmaceutskih lijekova. Ova aplikacija umjetne inteligencije ubrzava jednu od najzahtjevnijih faza razvoja lijeka – dizajn strukture molekule s željenim karakteristikama koje doprinose učinkovitosti i sigurnosti lijeka.
“Tradicionalno, ova ključna faza mogla bi trajati i do tri godine pomnog rada stručnjaka.” Međutim, zahvaljujući novom rješenju umjetne inteligencije, ovaj se vremenski okvir potencijalno može skratiti na svega dva mjeseca. Nakon toga slijedi dodatno 10-mjesečno razdoblje za sintezu i verifikaciju svojstava generiranih struktura u “mokrom” laboratoriju tvrtke R-Farm, smanjujući ukupnu fazu razvoja strukture molekule za trostruko.
Alat umjetne inteligencije usredotočen je na generiranje antitijela, ključan korak u stvaranju novih tretmana. Zajednički napori Sbera i R-Farma, uz podršku Instituta za istraživanje umjetne inteligencije (AIIRU), imaju za cilj potaknuti razvoj novih lijekova, iskorištavajući transformacijski potencijal umjetne inteligencije u farmaceutskoj industriji. Izvršni direktori i iz Sberbanka i iz R-Farma istaknuli su rastuću ulogu umjetne inteligencije u farmaceutici, ističući kapacitet ovih tehnologija za skraćivanje ciklusa razvoja lijekova s tradicionalnih 10-15 godina na značajno skraćeno razdoblje.
Uvođenjem ovih metoda temeljenih na umjetnoj inteligenciji u određenim fazama kreiranja lijeka, suradnici očekuju značajna smanjenja vremena od laboratorija do pacijenta te smanjenje troškova, čime se konačno lijek čini dostupnijim osobama kojima je potreban.
Ključni izazovi i kontroverze:
– Privatnost i sigurnost podataka: Razvoj biofarmaceutika korištenjem umjetne inteligencije uključuje obradu velikih količina pacijentovih i molekularnih podataka. Osiguravanje privatnosti i sigurnosti tih podataka ključno je, posebno s regulativama poput GDPR-a.
– Kvaliteta i pouzdanost predviđanja AI-a: Točnost i pouzdanost prediktivnih sposobnosti AI-a kritični su, jer pogreške mogu rezultirati rasipanjem resursa ili čak razvojem štetnih lijekova.
– Regulatorno odobrenje: Nove metode vođene AI-jem za razvoj lijekova mogu nailaziti na pažnju i zahtijevati odobrenje regulatornih tijela poput Uprave za hranu i lijekove (FDA) ili Europske agencije za lijekove (EMA). Ta tijela mogu morati uspostaviti nove smjernice za otkriće lijekova vođeno AI-jem.
– Integracija s postojećim postupcima rada: Uključivanje AI-a u postojeći postupak razvoja lijeka uključuje promjene u uspostavljenim protokolima i može naići na otpor dionika naviklih na tradicionalne metode.
Prednosti i nedostaci:
– Prednosti:
– Povećana učinkovitost: Smanjenje vremena razvoja s godina na mjesece znatno može ubrzati dostupnost novih tretmana.
– Smanjenje troškova: AI može potencijalno smanjiti troškove povezane s otkrićem lijekova, čineći lijekove pristupačnijima.
– Personalizirana medicina: AI može pomoći u dizajniranju lijekova prilagođenih individualnim genetskim profilima, što dovodi do učinkovitijih tretmana.
– Nedostaci:
– Premještanje radnih mjesta: Automatizacija procesa razvoja lijeka može rezultirati premještanjem stručnih radnika u farmaceutskoj industriji.
– Prijenos pristranosti algoritma: Sustavi AI-a mogu perpetuirati pristranost prisutnu u podacima za obuku, što dovodi do nejednakosti u razvoju lijekova za različite populacije.
– Visoko početno ulaganje: Razvijanje i implementacija rješenja temeljenih na AI-u zahtijeva značajno početno ulaganje u tehnologiju i stručnost.
Za daljnje istraživanje o integraciji AI-a u istraživanje lijekova i farmaceutsku industriju, ovdje su prijedlozi poveznica na glavne domene povezanih organizacija:
– Sberbank
– R-Farm
– U.S. Food & Drug Administration
– European Medicines Agency
Napomena da dinamički ne mogu provjeriti trenutnu valjanost URL-ova, pa se pobrinite da upotrijebite točne i ažurirane URL-ove kada razmatrate navigaciju prema navedenim poveznicama.
The source of the article is from the blog smartphonemagazine.nl