Inteligenta artificială (IA) deschide o nouă eră în dezvoltarea de medicamente în Japonia, având ca scop reducerea semnificativă a termenelor și costurilor de cercetare prin crearea proiectelor de „IA farmaceutică”. La dezvoltarea vaccinurilor și a noilor medicamente pentru boli infecțioase precum COVID-19, IA este folosită pentru a analiza cantități masive de imagini de microscopie electronică ale proteinelor virusurilor și bacteriilor, pentru a prezice schimbările morfologice, ajutând la înțelegerea mecanismelor de infecție.
Un consorțiu format din 17 companii farmaceutice s-a unit pentru a pune în comun date despre compuși de medicamente și efectele acestora, lucrând în direcția dezvoltării de sisteme AI care pot recomanda compuși promițători pentru descoperirea de medicamente.
Într-un efort de a concura cu marile companii farmaceutice occidentale care investesc masiv în dezvoltarea de medicamente noi, Japonia se bazează pe IA pentru a-și îmbunătăți prezența în industria farmaceutică. Prof. Yasushi Okuno, șeful departamentului de Științe Computaționale de la Centrul de Cercetare Științifică Computatională RIKEN și, totodată, profesor la Universitatea Kyoto, a subliniat schimbarea către descoperirea de medicamente ghidată de IA, afirmând că înțelegerea formelor proteinelor și a modificărilor acestora joacă un rol crucial în dezvoltarea de noi medicamente.
Prin antrenarea modelelor AI cu seturi masive de date de imagini de microscopie electronică a proteinelor, RIKEN și Fujitsu au dezvoltat algoritmi AI capabili să prezică schimbările morfologice mult mai rapid decât metodele mai vechi, în doar aproximativ 2 ore în loc de o zi întreagă. Acest proces accelerat are potențialul de a ajuta companiile farmaceutice să identifice eficient componentele medicamentoase care pot inhiba aceste schimbări de formă.
Agenția Japoneză pentru Cercetare și Dezvoltare Medicală conduce proiectul „Dezvoltarea Colaborativă a Următoarei Generații de Medicamente prin AI (DAIIA)”, implicând cercetători universitari și 17 companii farmaceutice pentru a crea sisteme AI care propun compuși promițători pentru noi medicamente.
Prof. Okuno, implicat în proiectul DAIIA, subliniază necesitatea colaborării interne între companiile farmaceutice și cercetători, evidențiind natura imperativă a folosirii tehnologiilor AI pentru a ține pasul cu giganții internaționali din industria farmaceutică.
Fapte suplimentare:
– Tehnologia AI în dezvoltarea de medicamente nu se limitează doar la Japonia; țări precum Statele Unite, China și Regatul Unit investesc de asemenea masiv în folosirea AI pentru accelerarea proceselor de descoperire a medicamentelor.
– Adoptarea AI în dezvoltarea de medicamente nu se limitează doar la boli infecțioase, ci se extinde și către diverse alte domenii terapeutice precum cancerul, bolile neurodegenerative și afecțiunile genetice rare.
– Companiile farmaceutice se asociază din ce în ce mai mult cu companii de tehnologie specializate în AI pentru a avea acces la algoritmi avansați și la putere computațională pentru o dezvoltare mai eficientă a medicamentelor.
Întrebări importante:
1. Cum poate tehnologia AI să îmbunătățească acuratețea și viteza de prezicere a eficacității și profilurilor de siguranță ale medicamentelor?
2. Care sunt implicațiile etice ale dependerii mari de algoritmi AI pentru deciziile cruciale în dezvoltarea de medicamente?
3. Cum pot organele de reglementare să se adapteze pentru a supraveghea integrarea AI în procesul de dezvoltare a medicamentelor și pentru a asigura siguranța pacienților?
Provocări/Controverse cheie:
– Problemele de confidențialitate și proprietate a datelor apar atunci când se partajează date farmaceutice sensibile între multiple părți implicate în proiecte AI colaborative.
– Preocupările legate de posibilele prejudicii din algoritmii AI care ar putea duce la recomandări distorsionate pentru compușii de medicamente, afectând diversitatea și incluziunea eforturilor de dezvoltare a medicamentelor.
– Necesitatea transparenței și explicabilității în procesele de luare a deciziilor AI pentru a construi încrederea între părțile implicate, incluzând autoritățile de reglementare și pacienți.
Avantaje și Dezavantaje:
– Avantaje: Tehnologia AI poate scurta semnificativ termenele de dezvoltare a medicamentelor, reduce costurile, îmbunătăți acuratețea predicțiilor și facilita descoperirea unor noi ținte de medicamente.
– Dezavantaje: Provocările legate de calitatea datelor, bias-ul algoritmului, interpretarea recomandărilor AI, obstacolele reglementare și posibila marginalizare a cercetătorilor umani în anumite aspecte ale dezvoltării de medicamente.
Linkuri sugerate:
– Site-ul Oficial FDA
– Jurnalul Nature
– Institutele Naționale de Sănătate (NIH)