Kevin TopolskyInovatívny prístup k urýchľovaniu vývoja liekov vznikol vďaka spolupráci medzi rôznymi inštitúciami bez priameho zdieľania údajov o vývoji liekov. Namiesto zdieľania údajov organizácie ako Ministerstvo zdravotníctva a sociálneho zabezpečenia a Ministerstvo vedy a ICT využívajú model ‚federovaného učenia založeného na umelej inteligencii‘ na internú analýzu výsledkov a ich prenos na centrálne servery. Tento spôsob má za cieľ znížiť náklady a čas spojený s vývojom liekov. V priebehu nasledujúcich piatich rokov sa do tohto projektu investuje celkovo 348 miliárd wonov od tohto roku do roku 2028.
Jednou z hlavných inštitúcií, ktoré vedú tento projekt urychlenia vývoja liekov s využitím umelej inteligencie, je Rock Life Science Research Institute. Spolu s inštitúciami ako GIST, nadáciou pre priemyselno-akademickú spoluprácu Chonbuk National University, KAIST a Eisen Science sa zameriavajú na vytváranie modelov umelej inteligencie pre predpoveď ADME/T (absorpcia, distribúcia, metabolizmus a exkrecia/toxickosť) na identifikáciu potenciálnych liekov prostredníctvom experimentálnych údajov generovaných v každej fáze vývoja liekov.
Riaditeľka Shin Hyun-jin prejavila nadšenie pre projekt a zdôraznila záväzok inštitútu využívať svoje schopnosti umelej inteligencie pri vývoji liekov prostredníctvom federovaného učenia. Projekt zahŕňa Rock Research Institute ako vedúcu výskumnú inštitúciu a spoločný výskumný tím pod vedením profesora Yoon Sung-ro z oddelenia počítačových vied na Seoul National University.
Objavovanie nových horizontov v oblasti spolupráce na riešeniach umelej inteligencie pre vývoj liekov
V oblasti urýchľovania vývoja liekov pokračujú inovatívne prístupy v preformovávaní krajiny výskumu a objavovania. Hoci spoločné využívanie modelov umelej inteligencie bez priameho zdieľania údajov si získalo veľkú pozornosť, v tomto dynamickom odvetví existujú ďalšie aspekty, ktoré je potrebné zvážiť.
Kľúčové otázky:
1. Ako spoločné riešenia umelej inteligencie zvyšujú efektívnosť procesov vývoja liekov?
2. Aké sú hlavné výzvy spojené s modelmi umelej inteligencie založané na federovanom učení v oblasti vývoja liekov?
3. Aké výhody a nevýhody prináša prijatie modelov umelej inteligencie v farmaceutickom výskume?
Ďalšie poznatky:
Je dôležité zdôrazniť, že spoločná snaha, ktorej štart dal Rock Life Science Research Institute, nie je izolovanou iniciatívou. Ďalšie globálne inštitúcie sa aktívne angažujú v podobných snahách o využitie technológií umelej inteligencie na urýchlenie objavovania liekov. Tieto spolupráce sú vedené bohatými zdrojmi a odbornosťou s cieľom zmeniť tradičnú krajinu vývoja liekov.
Kľúčové Výzvy:
– Starosti o ochranu údajov: Aj keď federované učenie znižuje priame zdieľanie údajov, zabezpečenie súkromia a bezpečnosti citlivých lekárskych informácií zostáva neustálym problémom.
– Problémy interoperability: Harmonizácia modelov umelej inteligencie naprieč rôznymi inštitúciami a platformami si vyžaduje štandardizované protokoly a rámce.
Výhody a nevýhody:
Výhody:
– Urýchlené objavovanie liekov: Algoritmy umelej inteligencie môžu rýchlo analyzovať rozsiahle datasety a potenciálne znížiť čas na identifikáciu sľubných kandidátov na lieky.
– Nákladová efektívnosť: Spoločné riešenia umelej inteligencie ponúkajú možnosť zefektívniť výskumné procesy a minimalizovať výdavky na zbytočné experimenty.
Nevýhody:
– Skreslenie algoritmu: Modely umelej inteligencie sú náchylné na skreslenie na základe údajov použitých na tréning, čo môže viesť k skresleným výsledkom.
– Regulačné prekážky: Orientovanie sa v regulačnom prostredí týkajúcom sa aplikácií umelej inteligencie v oblasti vývoja liekov predstavuje inherentné výzvy vzhľadom na sa rozvíjajúce normy a smernice.
Pre ďalšie skúmanie prepojenia umelej inteligencie a vývoja liekov sa môžu čitatelia ponoriť do informatívnych zdrojov dostupných na stránkach NIH a FDA.
S neustálym pokrokom v technológiách umelej inteligencie a spolupráci v rámci výskumu sa stretáva inovácia a zdravotníctvo, ktoré aj naďalej definujú budúcnosť vývoja liekov. Prijatie potenciálu riešení riadených umelej inteligenciou a zároveň riešenie s tým súvisiacich zložitostí je kľúčové pre tvarovanie efektívnejšieho a vplyvnejšieho farmaceutického prostredia.
