Kevin TopolskyInovatīvs pieejas veids narkotiku attīstības paātrināšanai ir radies caur sadarbības centienu starp dažādām iestādēm, nesadalot tieši narkotiku attīstības datus. Organizācijas, piemēram, Veselības un labklājības ministrija un Zinātņu un informācijas tehnoloģiju ministrija, nekopīgo dati, izmanto ‘federētās mācīšanās balstītu AI’ modeli, lai analizētu rezultātus iekšēji un nosūtītu tos centrālajam serverim. Šī metode mērķē uz izdevumu un laika samazināšanu, kas saistīts ar narkotiku attīstību. Nākamo piecu gadu laikā kopumā tiks ieguldīti 348 miljardi vonu šajā projektā no šā gada līdz 2028. gadam.
Viena no galvenajām iestādēm, kas vada šo AI narkotiku attīstības paātrināšanas projektu ir Rock Life Science Research Institute. Sadarbojoties ar iestādēm, piemēram, GIST, Chonbuk National University Industry-Academic Cooperation Foundation, KAIST un Eisen Science, viņi koncentrējas uz AI modeļu izstrādi ADME/T prognozēšanai (absorbcija, sadalījums, metabolismu un izvadīšana/toksicitāte), lai identificētu potenciālus zāļu kandidātus, izmantojot eksperimentālos datus, kas radīti katra narkotiku attīstības posmā.
Direktors Šins Hyun-džins izteica entuziasmu par projektu, uzsvērt, ka institūts apņemas izmantot savas AI spējas narkotiku attīstībā caur federatīvo mācīšanu. Projekts ietver Rock Research Institute kā vadīgo pētniecības iestādi un sadarbības pētniecības komandu, ko vada profesors Juns Sung-ro no Seulas Nacionālās Universitātes Datorzinātņu fakultātes.
Jauno horizontu izpēte Sadarbībā balstītās AI risinājumu narkotiku attīstībai jomā
Narkotiku attīstības paātrināšanas jomā inovatīvi pieeņēmumi turpina pārveidot pētījumu un atklājumu ainavu. Lai gan sadarbība, izmantojot AI modeļus, nekopīgo datus, ir piesaistījusi ievērojamu uzmanību, šajā dinamiskajā jomā ir vēl citas aspekti, ko ņemt vērā.
Svarīgas jautājums:
1. Kā sadarbības AI risinājumi uzlabo narkotiku attīstības procesu efektivitāti?
2. Kādas galvenās problēmas saistītas ar federētās mācīšanās balstītu AI narkotiku attīstībā?
3. Kādas ir priekšrocības un trūkumi, kas saistīti ar AI modeļu izmantošanu farmācijas pētniecībā?
Papildu ieskat:
Ir vērts ņemt vērā, ka sadarbības centieni, ko vada Rock Life Science Research Institute, nav izolēta iniciatīva. Citi pasaules iestāžu aktīvi iesaistās līdzīgos uzdevumos, lai izmantotu AI tehnoloģijas, lai paātrinātu narkotiku atklāšanu. Šīs sadarbības mērķis ir revolucionēt tradicionālo narkotiku attīstības ainavu, apkopojot resursus un ekspertīzi.
Svarīgās problēmas:
– Datu privātuma bažas: Kamēr federētās mācīšanās mazina tiešo datu kopīgošanu, jutīgu medicīnisko informāciju privātuma un drošības nodrošināšana joprojām ir aktuāla problēma.
– Savietojamības problēmas: Ir nepieciešama standartizēta protokoli un pamatstruktūras, lai saskaņotu AI modeļus starp dažādām iestādēm un platformām.
Priekšrocības un trūkumi:
Priekšrocības:
– Paātrināta narkotiku atklāšana: AI algoritmi var ātri analizēt plašus datu kopumus, iespējams samazinot laiku, kas nepieciešams, lai identificētu dažādus zāļu kandidātus.
– Izdevumu efektivitāte: Sadarbības AI risinājumi piedāvā iespēju optimizēt pētniecības procesus un samazināt izmaksas par lieko eksperimentēšanu.
Trūkumi:
– Algoritmu tendences: AI modeļi ir pakļauti tendencei atkarībā no trenēšanai izmantotajiem datiem, kas var novest pie izkropļotiem rezultātiem.
– Regulatoru grūtības: Regulatīvo vides navigēšana attiecībā uz AI pielietojumu narkotiku attīstībā ziņo par iezīmēm, jo rodas izaicinājumi sakarā ar mainīgajiem standartiem un norādēm.
Lai iegūtu plašāku ieskatu par AI un narkotiku attīstības mijiedarbību, lasītāji var iepazīties ar noderīgiem resursiem, kas pieejami vietnē: NIH un FDA.
Ar turpmākiem progresiem AI tehnoloģijās un sadarbības pētniecības struktūrās, inovāciju un veselības aprūpes savstarpējās apvienošanās turpina pārveidot nākotni narkotiku attīstības jomā. Saskanā ar AI vadītajām risinājumiem, vienlaikus risinot saistītās sarežģītības, ir būtiski, lai veidotu efektīvāku un ietekmīgāku farmācijas ainavu.
