In een belangrijke wetenschappelijke en technologische mijlpaal hebben Sberbank’s Artificial Intelligence Lab en farmaceutisch bedrijf R-Farm samengewerkt om een revolutionaire AI-oplossing te creëren die de tijd die nodig is om nieuwe biologische geneesmiddelen te ontwikkelen aanzienlijk kan verminderen. Deze toepassing van kunstmatige intelligentie versnelt een van de meest arbeidsintensieve fasen van geneesmiddelenontwikkeling – het ontwerpen van de molecuulstructuur met gewenste eigenschappen die bijdragen aan de doeltreffendheid en veiligheid van het medicijn.
Traditioneel kon alleen deze cruciale fase al tot drie jaar duren door nauwgezet werk van specialisten. Dankzij de nieuwe AI-oplossing kan deze tijdslijn mogelijk worden verkort tot slechts twee maanden. Hierna volgt nog een periode van 10 maanden voor de synthese en verificatie van de eigenschappen van de gegenereerde structuren in R-Farm’s “natte” laboratorium, waardoor de algehele fase van molecuulontwikkeling met een derde wordt verkort.
De AI-tool richt zich op antilichaamgeneratie, een essentiële stap bij het creëren van nieuwe behandelingen. De gezamenlijke inspanningen van Sber en R-Farm, met de steun van het Artificial Intelligence Research Institute (AIRU), beogen de ontwikkeling van nieuwe medicijnen te versnellen door gebruik te maken van het transformerende potentieel van AI in de farmaceutische industrie. Uitvoerende functionarissen van zowel Sberbank als R-Farm hebben gewezen op de groeiende rol van AI in de farmaceutische sector, met verwijzing naar de capaciteit van deze technologieën om de traditionele ontwikkelingstijden van geneesmiddelen te verkorten van 10-15 jaar naar een aanzienlijk beperktere tijdspanne.
Door deze op AI gebaseerde methodologieën op bepaalde fasen van medicijncreatie te introduceren, anticiperen de samenwerkingspartijen op aanzienlijke verminderingen in de tijd van laboratorium tot patiënt en een afname van de kosten, waardoor geneesmiddelen uiteindelijk toegankelijker worden voor degenen die ze nodig hebben.
Belangrijkste Uitdagingen en Controverses:
– Gegevensprivacy en -beveiliging: Het ontwikkelen van biologische geneesmiddelen met behulp van AI omvat de verwerking van grote hoeveelheden patiënt- en moleculaire gegevens. Het waarborgen van de privacy en beveiliging van deze gegevens is cruciaal, vooral met regelgeving zoals de AVG van kracht.
– Kwaliteit en Betrouwbaarheid van AI-voorspellingen: De nauwkeurigheid en betrouwbaarheid van de voorspellende mogelijkheden van de AI zijn van vitaal belang, aangezien fouten kunnen leiden tot verspilde middelen of zelfs de ontwikkeling van schadelijke medicijnen.
– Regelgevingsgoedkeuring: Nieuwe op AI-gebaseerde methoden voor geneesmiddelenontwikkeling kunnen kritisch bekeken worden en goedkeuring vereisen van regelgevende instanties zoals de Food and Drug Administration (FDA) of het Europees Geneesmiddelenbureau (EMA). Deze instanties moeten mogelijk nieuwe richtlijnen opstellen voor op AI gebaseerde geneesmiddelontdekking.
– Integratie met Bestaande Workflows: Het implementeren van AI in het bestaande medicijnontwikkelingsproces vereist wijzigingen in gevestigde protocollen en kan weerstand ondervinden van belanghebbenden die gewend zijn aan traditionele methoden.
Voor- en Nadelen:
– Voordelen:
– Verhoogde Efficiëntie: Het verkorten van de ontwikkelingstijd van jaren tot maanden kan de beschikbaarheid van nieuwe behandelingen aanzienlijk versnellen.
– Vermindering van Kosten: AI kan mogelijk de kosten van geneesmiddelontdekking verlagen, waardoor medicijnen betaalbaarder worden.
– Gepersonaliseerde Geneeskunde: AI kan helpen bij het ontwerpen van geneesmiddelen die zijn afgestemd op individuele genetische profielen, wat leidt tot effectievere behandelingen.
– Nadelen:
– Baanverplaatsing: De automatisering van het proces voor geneesmiddelontwikkeling kan leiden tot verplaatsing van geschoolde werknemers in de farmaceutische industrie.
– Algoritmevooroordeel: AI-systemen kunnen vooroordelen in stand houden die aanwezig zijn in hun trainingsgegevens, wat kan leiden tot ongelijkheden in geneesmiddelontwikkeling voor verschillende populaties.
– Hoge Initieel Investering: Het ontwikkelen en implementeren van AI-oplossingen vereist een aanzienlijke initiële investering in technologie en expertise.
Voor verdere verkenning van de integratie van AI in geneesmiddelontdekking en de farmaceutische industrie, hier zijn suggesties voor links naar de belangrijkste domeinen van gerelateerde organisaties:
– Sberbank
– R-Pharm
– U.S. Food & Drug Administration
– European Medicines Agency
Houd er rekening mee dat ik de huidige geldigheid van URL’s niet dynamisch kan verifiëren, zorg er dus voor dat u de juiste en bijgewerkte URL’s gebruikt wanneer u overweegt naar deze voorgestelde links te gaan.