Zāļu ražošanas uzņēmumi Dienvidkorejā ir ielauzušies jaunā inovācijas laikmetā, apvienojot mākslīgo intelektu (AI), lai optimizētu zāļu izstrādes procesus. Šī plaši izplatītā pārveidošana ne tikai uzlabo efektivitāti, bet arī noved pie paradigmas maiņas R&D departamentu lomās un organizatoriskajās struktūrās.
Ievērojamā piemērā organizācija bezpeļņas Mogam Biotehnoloģiju Pētījumu institūts zem uzņēmuma GC Pharma ir iecēlis Shin Hyun-jin, pazīstamu ekspertu datorzinātnē un AI pielietojumos, sava jaunākā direktora amatā. Šina izglītībai ir elektriskās inženierijas un biomedicīnas apvienojums ar profesionālo pieredzi gan akadēmiskajā vidē, gan farmācijas nozarē.
Institūts veicina sadarbību ar vadošajiem vietējiem pētniecības uzņēmumiem, piemēram, Seulas Nacionālo universitātes slimnīcu un KAIST, lai paplašinātu AI asistētās zāļu atklāšanas robežas. Viņu centieni ietver AI platformas izstrādi, kas ir vērsta uz retajām slimībām, kuras tiek ārstētas ar vēstneša kodolīc mRNA terapijām.
Cita nozīmīga dalībniece, Chong Kun Dang Pharmaceutical Corp., nesen ir uzņēmusi AI speciālistu Kwak Young-shin kā Jauno zāļu pētījumu centra vadītāju. Kwaka pievienošanās liecina par uzņēmuma ambīcijām uzlabot savu zāļu atklāšanas platformu, izmantojot AI tehnoloģijas, sekojot gadiem ilgai pieredzei ar globālām farmācijas nozares līderiem.
Turklāt Daewoong Pharmaceutical ir palielinājusi savu saistību pret AI-dzenām metodēm, izveidojot ekskluzīvu ‘AI jauno zāļu komanda’. Komandu vada Shin Seung-woo, kas ir veicinājis zāļu atklāšanas kampaņas, izmantojot AI rīkus, rezultātā radot īpašu ‘AI zāļu izstrādes sistēmu’, kas ievērojami samazina laika termiņus, lai atklātu bioaktīvās molekulas.
Atrakciju rezultāti ietver DAVID, plašu virtuālo zāļu atklāšanas bibliotēku, un DAISY attīstību, viņu iekšējo AI sistēmu. Šie inovatīvie risinājumi uzsver uzņēmuma stratēģisko lēmumu iekļaut AI visā zāļu izstrādes ciklā – no pirmsklīniskajiem pētījumiem līdz tirgus izlaišanai, demonstrējot AI spēku ātrai risināt sarežģītas farmakoloģiskās problēmas.
AI izmantošana zāļu izstrādē iegūst piekrišanu, jo tā piedāvā ievērojamu izdevumu un laika ietaupījumu, kā arī palielina veiksmes rādītājus. Tā kā AI ir jaunā tehnoloģija farmācijas jomā, ir tendence pieaugoši pieņemt galveno klasi uzņēmumu, kas aktivizēja AI ekspertus, lai izmantotu šīs priekšrocības un paliktu konkurētspējīgi globālā mērogā.
Svarīgie jautājumi un atbildes:
1. Kā AI revolucionē zāļu izstrādi Dienvidkorejā?
AI revolucionē zāļu izstrādi Dienvidkorejā, vienkāršojot pētījumu un attīstības (R&D) procesus, uzlabojot jaunu zāļu atklāšanas efektivitāti un samazinot ar šiem procesiem saistītos laika posmus un izmaksas. AI iespēju platformas, piemēram, DAVID un DAISY, ir piemēri par šādiem transformatīviem rīkiem, kas veicina zāļu atklāšanas un attīstības cikla paātrināšanu.
2. Ar kādām grūtībām saskaras Dienvidkorejas farmācijas uzņēmumi, ieviešot AI?
Grūtības ietver nepieciešamību pēc ievērojamām investīcijām AI tehnoloģijās, nepieciešamību pēc kvalificēta personāla, kas saprot gan AI, gan farmaceitisko attīstību, potenciālus regulatīvos šķēršļus, datu privātuma un drošības bažas, un nepieciešamību validēt un integrēt AI procesus ar esošajiem zāļu izstrādes protokoliem.
3. Vai pastāv kontroverses, kas saistītas ar AI izmantošanu zāļu attīstībā?
AI izmantošana zāļu attīstībā rada jautājumus par etiķēšanas apsvērumiem, AI lēmumu pieņemšanas procesu atklātību un bažas par darbavietu aizstāšanu farmācijas nozarē. Arī turpinās debates par pārmērīgu atkarību no AI rīkiem, kas var ignorēt sarežģītas bioloģiskās mijiedarbības, kas vēl nav saprastas vai iekļautas AI algoritmos.
Priekšrocības un trūkumi:
Priekšrocības:
– Ātrāks zāļu atklāšanas process, ļaujot ātrāk piegādāt potenciālus ārstējumus tirgū.
– Spēja precīzāk un ātrāk analizēt lielus datu apjomus, atklājot paraugus un atziņas, kādas cilvēki varētu nepamanīt.
– R&D izmaksu samazināšana pateicoties uzlabotai efektivitātei un precizitātei, ko piedāvā AI algoritmi.
– Personificētas medicīnas veicināšana, izmantojot AI, lai izveidotu vērā ņemamākus terapijas individuālās pacientu raksturlielumus.
Trūkumi:
– Augstas sākotnējās investīcijas AI infrastruktūrā un talantīgiem AI profesionāļiem.
– Risks pārāk lielai atkarībai no AI, kas varētu ierobežot jaunrades, kas prasa cilvēku spriedzi un radošumu.
– Datu drošības un privātuma problēmas, jo tiek apstrādāti lieli daudzumi jutīgu datu.
– Regulējošais ainava AI asistētu zālēm joprojām attīstās, kas varētu aizkavēt atļaujas un komercializāciju.
Iesakām saistītus saites:
Tiems, kas interesē plašākas informācijas par AI zāļu attīstībā kontekstu, ieteicamās saites ir:
– AstraZeneca
– Pfizer
– Novartis
Lūdzu, ņemiet vērā, ka, lai gan es cenšos piedāvāt derīgus URL, es nevaru garantēt 100% derīgumu, ņemot vērā tīmekļa dinamisko raksturu.
The source of the article is from the blog elperiodicodearanjuez.es