A biotechnológiák dinamikus területén egy elit csoport kezdő vállalkozás jelentős előrelépéseket tesz az általuk alkalmazott mesterséges intelligencia (AI) integrációjával a gyógyszerkutatás és -fejlesztés terén.
Insilico Medicine: Az AI-által tervezett gyógyszerek úttörője
Az éllovas Insilico Medicine teljes mértékben az AI-t helyezi előtérbe, különösen az orvosi INS018_055 projektje révén, amely az idiopátiás tüdőfibrózis kezelését célozza. Ez a projekt történelmi mérföldkő volt 2023. júniusában, mint az első teljes egészében AI által felfedezett és tervezett gyógyszer, amely belépett a második fázisú klinikai vizsgálatokba. Emellett a vállalat dicsekedhet még két klinikai fázisú gyógyszerrel, amelyeket részben AI generált. Az átalakító munkájuk kiterjesztése érdekében az Insilico Medicine jelentős együttműködési megállapodást kötött a Sanofi-val tavaly novemberben, amelyet akár 1,2 milliárd dollárra becsültek.
Atomwise: Gyógyszertervezés vezetése egy billió molekulából álló könyvtárral
Egy másik éllovas, az Atomwise AI technológiát alkalmaz kis molekulák felfedezésének forradalmazására. Az AtomWiz platformja mély tanulást használ szerkezeti gyógyszertervezéshez, lehetővé téve a gyors AI-alapú kereséseket saját vegyület könyvtárában, amely több mint három trilliárd szintetizálható jelöltet tartalmaz.
Cradle: Az AI-fokozatú fehérjék a biotechnológiai kutatást erősítik
A holland Cradle biotechnológiai kezdő vállalkozás a generatív AI-t alkalmazza a biológusoknak a fejlesztett fehérjék tervezésében és az R&D felgyorsításában. Az AI modellek, amelyeket milliárdnyi fehérjeszekvencián képeztek ki, a Cradle nemrégiben 24 millió dolláros tőkeszerzést hajtott végre, hogy tüzelje további R&D törekvéseiket.
Exscientia: Vezető pozíció az AI-vel vezérelt precíziós medicinában
Pionírusként elismert az AI-t a biofarmaceutilákkal kombináló Exscientia egy AI-vezérelt funkciónális precíziós onkológiai platformot kínál. Ez a platform egyedi voltában kritikus szerephez jutott hatékony kezelések kiválasztásában és a beteg kimenetek javításában klinikai tanulmányokban, és büszkélkedhet egy AI-tervezett kis molekulák portfolióval.
Iktos: Az AI felhasználásával innovál a kis molekulák felfedezésében
Végül a párizsi székhelyű Iktos az AI technológiát használja a kis molekulák gyors azonosítására. Az ő megközelítésük több mint 50 együttműködést biztosított az akadémiai és ipari szféra számára, kihangsúlyozva, hogy rengeteg neves gyógyszeripari és biotechnológiai vállalatokkal történtek partnerségek. 2023-ban az Iktos jelentős, 15,5 millió eurós tőkeemelést hajtott végre, hangsúlyozva az ipar bizalmát az innovatív képességeik iránt.
Az AI technológia jelentősen átalakítja a gyógyszeripari vállalatok gyógyszerfejlesztési megközelítését. Itt van néhány további tény és bejegyzés, amit érdemes fontolóra venni az AI-val kapcsolatban a gyógyszerfejlesztésben:
1. Gyógyszerkutatási sebesség javítása: Az AI és a gépi tanulás fel tudja dolgozni hatalmas vegyületek és biológiai adatbázisokat sokkal gyorsabban, mint a hagyományos módszerek, jelentősen csökkentve az időt, ami a lehetséges gyógyszerjelöltek azonosításához szükséges.
2. Predictív modellek javítása: Az AI képes előrejelezni a vegyületek abszorpcióját, eloszlását, metabolizmusát, eliminációját és toxicitását (ADMET tulajdonságokat), ami csökkentheti a későbbi klinikai vizsgálati szakaszokban a gyógyszerek kudarcai valószínűségét.
3. Kutatási költségek csökkentése: Az AI segítségével a gyors szűrés és a gyógyszerjelöltek sikereinek előrejelzése nagyban segíthet a gyógyszerfejlesztéshez kapcsolódó költségek csökkentésében, ami hagyományosan rendkívül költséges és időigényes folyamat.
A gyógyszerfejlesztésben alkalmazott AI-vel kapcsolatos kulcsfontosságú kérdések és válaszok:
Hogyan alakítja át az AI a gyógyszerfejlesztést?
Az AI felgyorsítja a gyógyszerfejlesztési folyamatot, gyorsan feldolgozva az adatokat, előrejelzéseket teszve, és nagyobb gyorsasággal és pontossággal azonosítva a reménykeltő gyógyszerjelölteket, mint a hagyományos kutatási módszerek.
Milyen kihívásokat jelent az AI a gyógyszerfejlesztésben?
Az egyik fő kihívás az AI eszközök integrálása a meglévő kutatási folyamatokba és az AI által generált előrejelzések pontosságának és megbízhatóságának biztosítása. Egy másik kihívás a nagy mennyiségű az AI és gépi tanulás modellek által generált adat kezelése és értelmezése.
Milyen viták merülnek fel az AI által vezérelt gyógyszerfejlesztés terén?
Az AI használata felveti az adatvédelem és a páciensinformációk etikus felhasználásának kérdéseit. Aggodalom merül fel az AI algoritmusok átláthatósága, és az, hogy ezek a rendszerek miként hozzák meg döntéseiket.
Az AI előnyei és hátrányai a gyógyszerfejlesztésben:
Előnyök:
– Felgyorsítja a lehetséges gyógyszerek azonosítását.
– Csökkenti a késői kudarcok esélyeit a költségek minimalizálásával.
– Lehetővé teszi a bonyolult biológiai rendszerek elemzését.
Hátrányok:
– Jelentős számítási erőforrásokat igényel.
– Kihívásokat jelent az AI előrejelzések validálása az kísérleti eredményekkel szemben.
– Az pontos modell-képzéshez magas minőségű bemeneti adatokra van szükség.
Az AI-vel vezérelt biotechnológiai innovációk területének további felfedezéséhez látogasd meg a cikkben említett vállalatok weboldalait az előrehaladásuk frissítéseiről:
– Insilico Medicine
– Atomwise
– Cradle
– Exscientia
– Iktos
Vedd figyelembe, hogy az összes nyújtott URL a vállalatok megfelelő fő domainjeire mutat, biztosítva, hogy közvetlenül a forrásból kapod a legfrissebb és teljes körű információkat.