Zāļu uzņēmumi Dienvidkorejā apsver jauna inovāciju laikmeta pieņemšanu, integrējot mākslīgo intelektu (AI), lai optimizētu narkotiku attīstības procesus. Šī plašā pārveide ne tikai uzlabo efektivitāti, bet arī izraisa paradigmu maiņu R&D nodaļu lomās un organizatoriskajās struktūrās.
Kā redzams no piemēra, nevalstiska Mogam Biotehnoloģiju pētījumu institūts, kas atrodas zem GC Pharma jumta, ir iecēlis Šinu Hyun-jinu, izcilu ekspertu kompjutacionālajā bioloģijā un AI pielietojumos, par savu jauno direktoru. Šin meklējumās apgūts elektrisko inženierzinātņu un biomedicīnas jomā, kombinējot to ar profesionālo pieredzi akadēmiskajā vidē un farmācijas nozarē.
Institūts veicina sadarbību ar prestižām valsts pētniecības iestādēm, piemēram, Seulas Nacionālo universitātes slimnīcu un KAIST, lai pārkāptu AI-asistētās narkotiku atklāšanas robežas. Viņu centieni ietver AI platformas izstrādi, kas koncentrējas uz retām slimībām, kas ārstētas ar ziņas RNS (mRNS) terapijām.
Vēl viens liels spēlētājs, Chong Kun Dang Pharmaceutical Corp., nesen ir uzņēmis AI speciālistu Kvaku Young-shinu par galveno Jauno Narkotiku Pētījumu centra vadītāju. Kvaka papildinājums atspoguļo uzņēmuma ambīcijas paaugstināt savu narkotiku atklāšanas platformu, izmantojot AI tehnoloģijas, sekojot vairāku gadu pieredzei ar globālajiem farmācijas nozares līderiem.
Turklāt Daewoong Pharmaceutical ir pastiprinājis savu apņemšanos attiecībā uz AI-dzinētu metodēm, izveidojot ekskluzīvu ‘AI Jauno Narkotiku Komandu.’ Komandu vada Šins Seung-vus, kas ir attīstījis narkotiku atklāšanas kampaņas caur AI rīkiem, kā rezultātā radot īpašu ‘AI Narkotiku Attīstības Sistēmu’, kas būtiski samazina laika grafikus bioaktīvo molekulu atklāšanai.
Aizraujošie rezultāti ietver DAVID, plašu virtuālo narkotiku atklāšanas bibliotēku, un DAISY attīstību, viņu iekšējā AI sistēma. Šie inovācijas apliecina uzņēmuma stratēģisko lēmumu iekļaut AI visa narkotiku attīstības cikla laikā – no pirmsklīniskajiem pētījumiem līdz tirgus izlaidumam, demonstrējot AI jaudu tās ilgtspējīgās farmakoloģiskās problēmas risināšanā ātri.
AI pieņemšana narkotiku attīstībā gūst tempu, piedāvājot ievērojamus izmaksu un laika ietaupījumus, kā arī palielinot panākumu līmeņus. Tā kā AI ir jauna tehnoloģija farmācijas sfērā, top-tier uzņēmumu trendā ir aktīva AI speciālistu pieņemšana, lai izmantotu šīs priekšrocības un paliktu konkurences spējīgi globālā līmenī.
Svarīgie Jautājumi un Atbildes:
1. Kā AI revolūcionē narkotiku attīstību Dienvidkorejā?
AI revolūcionē narkotiku attīstību Dienvidkorejā, optimizējot pētījumu un attīstības (R&D) procesus, uzlabojot jaunu narkotiku atklāšanas efektivitāti, un samazinot laiku un izmaksas saistībās ar šiem procesiem. AI iespējai platformas kā DAVID un DAISY ir šādas pārveidojošas rīcības piemēri, kas veicina narkotiku atklāšanas un attīstības ciklu paātrināšanu.
2. Ar kādām grūtībām saskaras Dienvidkorejas farmācijas uzņēmumi AI ieviešanā?
Grūtības ietver nepieciešamību investēt nozīmīgus līdzekļus AI tehnoloģijās, nepieciešamību pēc kvalificēta personāla, kas saprot gan AI, gan farmācijas attīstību, potenciālos reglamentējošos šķēršļus, datu privātuma bažas un nepieciešamību validēt un integrēt AI procesus ar esošajiem narkotiku attīstības protokoliem.
3. Vai pastāv kontroverses saistībā ar AI izmantošanu narkotiku attīstībā?
AI narkotiku attīstībā pastāv jautājumi par ētiskajām apsvērumiem, AI lēmumu pieņemšanas procesu caurspīdīgumu, un raizes par darba vietu aizstāšanu farmācijas nozarē. Pastāv arī debatējams jautājums par pārlieku atkarību no AI rīkiem, kas var novelt sānu sarežģītas bioloģiskās mijiedarbības, kas pagaidām nav saprastas vai iekļautas AI algoritmos.
Priekšrocības un Trūkumi:
Priekšrocības:
– Narkotiku atklāšanas procesa paātrināšana, ļaujot ātri piegādāt potenciālās ārstēšanas līdz tirgum.
– Spēja analizēt lielu datu apjomu precīzāk un ātrāk, atklājot paraugus un ieskatu, ko cilvēki varētu palaist garām.
– R&D izmaksu samazināšana, pateicoties AI algoritmu uzlabotajai efektivitātei un precizitātei.
– Personalizētas medicīnas veicināšana, izmantojot AI, lai radītu vairāk individuāli pielāgotas terapijas, balstoties uz individuālajiem pacienta raksturlielumiem.
Trūkumi:
– Augstas sākotnējās investīcijas AI infrastruktūrā un talantīgos AI profesionāļus.
– Risks pārlieku atkarīties no AI, kas var ierobežot jauninājumus, kas prasa cilvēka spriedumu un radošumu.
– Datusro un privātuma problēmas, jo lieli datu apjomi tiek apstrādāti.
– Regulatīvais ainava attiecībā uz AI-asistētām zālēm joprojām tiek attīstīta, kas varētu kavēt apstiprinājumus un komercializāciju.
Ieteicamie Saistītie Linki:
Tiem, kuri interesējas par plašāku kontekstu par AI izmantošanu narkotiku attīstībā, ieteicamie saistītie linki ietver:
– AstraZeneca
– Pfizer
– Novartis
Lūdzu, ņemiet vērā, ka, lai gan mēģinu piedāvāt derīgus URL, es nevaru garantēt 100% derību, ņemot vērā tīmekļa dinamisko raksturu.
The source of the article is from the blog yanoticias.es