V dinamičnem področju biotehnologij majhna skupina začetnikov dosega pomembne napredke z integracijo umetne inteligence (AI) v farmacevtski raziskovalni in razvojni proces.
Insilico Medicine: Pionirski zdravila, oblikovana z AI
Na čelu tega, je Insilico Medicine v celoti sprejela AI, zlasti s svojim medicinskim projektom INS018_055, namenjenim zdravljenju idiopatske pljučne fibroze. Ta projekt je junija 2023 označil zgodovinski mejnik, saj je to prvo zdravilo, v celoti odkrito in oblikovano z AI, ki je vstopilo v drugo fazo kliničnih preskušanj. Poleg tega se ponaša z dvema drugima zdraviloma v kliničnih fazah, ki sta bila delno ustvarjena z AI. V okviru širjenja njihovega preoblikovalnega dela je Insilico Medicine novembra lani podpisal pomembno sodelovanje z družbo Sanofi, vreden do 1,2 milijarde dolarjev.
Atomwise: Pogon za oblikovanje zdravil z bilijonom molekul v knjižnici
Še en vodilni, Atomwise, uporablja AI tehnologijo za revolucioniranje odkrivanja majhnih molekulskih zdravil. Platforma AtomNet podjetja uporablja globoke učne metode za strukturno oblikovanje zdravil, kar omogoča hitro iskanje z AI po njihovi izključni knjižnici spojin, ki vključuje več kot tri bilijone sinteznih kandidatov.
Cradle: Proteini, okrepljeni z AI, podpirajo biotehnološki razvoj
Cradle, nizozemski biotehnološki začetnik, uporablja generativno AI za pomoč biologom pri oblikovanju ojačanih proteinov in pospeševanju razvoja in raziskav. S modeli AI, usposobljenimi na milijardah sekvenc proteinov, je Cradle nedavno zbral 24 milijonov dolarjev v seriji A financiranja, da bi podprl svoje trenutne raziskave in razvoj.
Exscientia: Vodilna z AI v precizni medicini
Kot pionir pri združevanju AI z biopharmaceuticals, Exscientia ponuja platformo za funkcionalno precizno onkologijo, ki je poganjana z AI. Ta edinstvena platforma je bila ključna pri izboru učinkovitih zdravljenj in izboljšanju rezultatov pri pacientih v kliničnih študijah, ponaša pa se z portfeljem AI- oblikovanih majhnih molekul.
Iktos: Inovacije v odkrivanju majhnih molekul z AI
Nazadnje, pariški Iktos uporablja AI tehnologijo za hitro identifikacijo majhnih molekul. Njihov pristop je zagotovil več kot 50 sodelovanj z akademsko sfero in industrijo, vključno s partnerstvi z znanimi farmacevtskimi in biotehnološkimi podjetji. Leta 2023 je Iktos zbral občutnih 15,5 milijona evrov v financiranju, kar poudarja zaupanje industrije v njihove inovativne sposobnosti.
AI tehnologija bistveno spreminja način, kako farmacevtska podjetja pristopajo k odkrivanju zdravil. Tu so dodatna dejstva in vpogledi za razmislek o AI v odkrivanju zdravil:
1. Izboljšanje hitrosti odkrivanja zdravil: AI in strojno učenje lahko analizirata obsežne podatkovne baze spojin in bioloških podatkov veliko hitreje kot tradicionalne metode, kar bistveno zmanjšuje čas, potreben za identifikacijo potencialnih kandidatov za zdravila.
2. Ukrepanje na napovedovalnih modelih: AI lahko napove lastnosti absorpcije, distribucije, presnove, izločanja in toksičnosti (ADMET) spojin, s čimer zmanjšuje možnost neuspeha zdravila v kasnejših fazah kliničnih preskušanj.
3. Zmanjševanje stroškov raziskav: Z hitrim presejanjem in napovedovanjem uspeha kandidatov za zdravila lahko AI pomaga zmanjšati stroške, povezane z razvojem zdravil, ki je tradicionalno zelo drag in časovno potraten proces.
Osnovna vprašanja in odgovori v zvezi z AI v odkrivanju zdravil so:
Kako AI spreminja odkrivanje zdravil?
AI pospešuje postopek odkrivanja zdravil z hitrim analiziranjem podatkov, napovedovanjem izidov in identifikacijo obetavnih kandidatov za zdravila z večjo hitrostjo in natančnostjo kot tradicionalne metode raziskovanja.
Kakšni so izzivi, povezani z AI pri odkrivanju zdravil?
Eden od glavnih izzivov je integracija orodij AI z obstoječimi raziskovalnimi procesi in zagotavljanje natančnosti in zanesljivosti napovedi, ustvarjenih z AI. Drug izziv je upravljanje in razumevanje obsega podatkov, ki jih ustvarjajo AI in modeli strojnega učenja.
Kakšne so kontroverze v odkrivanju zdravil, ki jih poganja AI?
Uporaba AI postavlja vprašanja o zasebnosti podatkov in etični rabi podatkov pacientov. Skrbi so tudi v zvezi s preglednostjo AI algoritmov in s tem, kako se odločitve sprejemajo v teh sistemih.
Prednosti in slabosti AI pri odkrivanju zdravil so:
Prednosti:
– Pohitri identifikacijo potencialnih zdravil.
– Zmanjšuje stroške z zmanjšanjem možnosti za neuspehe v poznih fazah.
– Omogoča analizo kompleksnih bioloških sistemov.
Slabosti:
– Zahteva pomembne računalniške vire.
– Predstavlja izzive pri preverjanju AI napovedi v primerjavi z eksperimentalnimi rezultati.
– Odvisnost od visokokakovostnih vhodnih podatkov za natančno usposabljanje modelov.
Za dodatno raziskovanje področja inovacij v biotehnologiji, poganjanih z AI, lahko obiščete spletne strani podjetij, omenjenih v članku, za posodobitve njihovih dosežkov:
– Insilico Medicine
– Atomwise
– Cradle
– Exscientia
– Iktos
Vse URL-je so napoteni na ustrezne glavne domene podjetij, da boste prejeli najnovejše in najbolj celovite informacije neposredno od izvora.