Dienasgrāmatu uzņēmumi Dienvidkorejā pieņem jaunā inovāciju laika posma ar mākslīgās intelekta (MI) iekļaušanu, lai optimizētu narkotiku izstrādes procesus. Šī plašā pārveide ne tikai palielina efektivitāti, bet arī rada paradigmu maiņu R&D nodaļu lomās un organizatoriskajās struktūrās.
Ievērojamā piemērā bezpeļņas Mogam Biotārķijas Pētījumu institūts zem GC Pharma ir iecēlis Šin Hjundzina, izcilu ekspertu kompjutacionālajā bioloģijā un MI pielietojumos, kā jaunāko direktoru. Šina fona kombinācija ietver izglītību elektrisko inženieriju un biomedicīnu ar profesionālo pieredzi gan akadēmiskajā vidē, gan farmācijas industrijā.
Institūts veicina sadarbību ar pirmsejotnes iekšzemes pētījumu entitātiem, piemēram, Seulas Nacionālo Universitātes slimnīcu un KAIST, lai pārsniegtu robežas AI palīdzētajā narkotiku atklāšanā. Viņu pūles ietver AI platformas izstrādi, kas fokusējas uz retiem slimības veidiem, kuras ārstē ar e-pārraides RNS (mRNS) terapijām.
Cita nozīmīga dalībnieka, Čong Kun Dang Pharmaceutical Corp., nesen ir pieņēmis MI speciālistu Kwak Jang-šinu kā sava Jauno zāļu Pētniecības centra vadītāju. Kwaka iekļaušana atspoguļo uzņēmuma ambīcijas paaugstināt savu narkotiku atklāšanas platformu, izmantojot MI tehnoloģijas, sekojot gados ilgai pieredzei ar globālajiem farmācijas līderiem.
Turklāt Daewoong Pharmaceutical ir paaugstinājusi savu saistību pret MI-dzenotām metodēm, izveidojot ekskluzīvu ‘AI Jauno zāļu komandu’. Šīs komandas vadītājs Šin Seung-woo ir uzlabojis narkotiku atklāšanas kampaņas, izmantojot MI rīkus, kas noslēdzas ar īpašu ‘AI Narkotiku Atklāšanas Sistēmu’, kas ievērojami samazinājis laika līknes atklāšanai bioloģiski aktīvām molekulām.
Aizraujošie rezultāti ietver DAVID, plašu virtuālo narkotiku atklāšanas bibliotēku, un DAISY izstrādi, viņu iekšējās MI sistēmas. Šie jaunievedumi uzsver uzņēmuma stratēģisko lēmumu iekļaut MI visas zāļu attīstības cikla procesā — no pirmās klīniskās izpētes līdz tirgus ieviešanai, demonstrējot MI spēku ātri risinot sarežģītas farmakoloģiskas problēmas.
MI pieņemšana narkotiku izstrādē iegūst paceļamies potenciālu, piedāvājot ievērojamus izmaksu un laika ietaupījumus, kā arī palielinot panākumu līmeņus. Tā kā MI ir jaunā tehnoloģija farmācijas jomā, ir tendence, ka pirmkategorijas uzņēmumi aktīvi pieņem MI ekspertus, lai izmantotu šos panākumus un būtu konkurētspējīgi pasaules mērogā.
Svarīgie jautājumi un atbildes:
1. Kā MI revolucionē narkotiku izstrādi Dienvidkorejā?
MI revolucionē narkotiku izstrādi Dienvidkorejā, optimizējot pētījumu un attīstības (R&D) procesus, uzlabojot jaunu zāļu atklāšanas efektivitāti un samazinot saistītos laika un izmaksu termiņus. MI iespējas platformu veidā, piemēram, DAVID un DAISY, ir piemēri šādiem pārvēršanas rīkiem, kas palīdz paātrināt narkotiku atklāšanas un attīstības ciklu.
2. Ar kādām problēmām saskaras Dienvidkorejas farmācijas uzņēmumi, ieviešot MI?
Problēmas ietver nepieciešamību pēc ievērojamiem ieguldījumiem MI tehnoloģijās, nepieciešamību pēc kvalificēta personāla, kas saprot gan MI, gan farmaceitisko attīstību, potenciālas regulatīvās problēmas, datu privātuma uztraukumus un nepieciešamību validēt un integrēt MI procesus ar esošajiem zāļu attīstības protokoliem.
3. Vai pastāv kontroversijas, kas saistītas ar MI izmantošanu narkotiku izstrādē?
MI narkotiku izstrādē rada jautājumus par ētisko apsvērumu, MI lēmumu pieņemšanas procesu pārredzamību un bažām par darba zaudēšanu farmācijas nozarē. Pastāv arī turpmāka diskusija par pārmērīgu atkarību no MI rīkiem, kas var novērst sarežģītas bioloģiskās mijiedarbības, kuras vēl nav saprastas vai iekļautas MI algoritmā.
Priekšrocības un trūkumi:
Priekšrocības:
– Narkotiku izpētes procesa paātrināšana, ļaujot ātrāk piegādāt potenciālas ārstēšanas līdz tirgum.
– Spēja analizēt lielu datu daudzumu precīzāk un ātrāk, identificējot raksturīgus un perspektīvas, ko cilvēki varētu nepamanīt.
– R&D izmaksu samazināšana, pateicoties MI algoritmu uzlabotajai efektivitātei un precizitātei.
– Personificētas medicīnas atbalstīšana, izmantojot MI, lai radītu vairāk vērstas terapijas, pamatojoties uz individuālajām pacienta īpašībām.
Trūkumi:
– Ievērojami augsts sākotnējais ieguldījums MI infrastruktūrā un talantīgos MI profesionāļos.
– Riski no pārmērīgas atkarības no MI, kas var ierobežot jaunievedumus, kas prasa cilvēka spriedzi un radošumu.
– Datu drošības un privātuma jautājumi, kad tiek apstrādāti lieli datu apjomi.
– Regulatoriska ainava MI-asistētu medikamentu jomā joprojām attīstās, kas varētu kavēt apstiprinājumus un komercializāciju.
Ieteicamie saistītie saites:
Visiem, kas interesējas par papildu informāciju par plašāku MI kontekstu narkotiku attīstībā, ieteicamās saites ir:
– AstraZeneca
– Pfizer
– Novartis
Lūdzu, ņemiet vērā, ka, neskatoties uz manu centienu piedāvāt derīgos URL, es nevaru garantēt 100% derīgumu, ņemot vērā tīkla dinamisko raksturu.
The source of the article is from the blog toumai.es