Kevin TopolskyInovativen pristop k pospeševanju razvoja zdravil se je pojavil skozi sodelovanje med različnimi institucijami, ne da bi neposredno delile podatke o razvoju zdravil. Namesto deljenja podatkov organizacije, kot sta Ministrstvo za zdravje in socialno varstvo ter Ministrstvo za znanost in informatiko, uporabljajo model ‘federirano učenje z umetno inteligenco’ za interno analizo rezultatov in njihovo prenos na centralni strežnik. Ta metoda si prizadeva zmanjšati stroške in čas, povezan z razvojem zdravil. V naslednjih petih letih bo v ta projekt vloženih skupno 348 milijard wonov od letošnjega leta do leta 2028.
Eden od ključnih institucij, ki vodi ta projekt pospeševanja razvoja zdravil z umetno inteligenco, je Raziskovalni inštitut za življenjske vede Rock. S sodelovanjem z institucijami, kot so GIST, Fundacija za industrijsko-akademsko sodelovanje Univerze Chonbuk, KAIST in Eisen Science, se osredotočajo na razvoj modelov AI za napoved ADME/T (Absorbcija, Distribucija, Metabolizem in Izločanje/Strupenost), da identificirajo potencialne kandidatke za zdravila s pomočjo eksperimentalnih podatkov, ustvarjenih v vsaki fazi razvoja zdravil.
Direktor Shin Hyun-jin je izrazil navdušenje nad projektom in poudaril zavezanost inštituta k izkoriščanju svojih sposobnosti umetne inteligence pri razvoju zdravil skozi federirano učenje. Projekt vključuje Raziskovalni inštitut Rock kot vodilno raziskovalno institucijo in skupinsko raziskovalno ekipo pod vodstvom profesorja Yoon Sung-ro z Oddelka za računalništvo na Nacionalni univerzi iz Seula.
Raziskovanje novih horizontov pri sodelovalnih rešitvah AI za razvoj zdravil
Na področju pospeševanja razvoja zdravil inovativni pristopi še naprej oblikujejo krajino raziskav in odkritij. Medtem ko je sodelovalna uporaba modelov AI brez neposrednega deljenja podatkov pritegnila znatno pozornost, obstajajo dodatni vidiki, ki jih je treba upoštevati na tem dinamičnem področju.
Ključna vprašanja:
1. Kako sodelovalne rešitve AI izboljšujejo učinkovitost procesov razvoja zdravil?
2. Kakšni so glavni izzivi, povezani z modeli AI na osnovi federiranega učenja pri razvoju zdravil?
3. Kateri so prednosti in slabosti, povezane z uporabo modelov AI v farmacevtskih raziskavah?
Dodatni vpogledi:
Pomembno je omeniti, da sodelovalni pristop, ki ga vodi Raziskovalni inštitut za življenjske vede Rock, ni osamljen. Druge globalne institucije aktivno sodelujejo pri podobnih prizadevanjih za izrabo tehnologij AI pri pospeševanju odkrivanja zdravil. S skupnim združevanjem virov in strokovnega znanja ta sodelovanja ciljajo na preoblikovanje tradicionalne krajine razvoja zdravil.
Ključni izzivi:
– Skrbi glede zasebnosti podatkov: Čeprav federirano učenje zmanjšuje neposredno deljenje podatkov, zagotavljanje zasebnosti in varnosti občutljivih medicinskih informacij ostaja pereč izziv.
– Težave pri interoperabilnosti: Usklajevanje modelov AI med različnimi institucijami in platformami zahteva standardizirane protokole in okvire.
Prednosti in slabosti:
Prednosti:
– Pospešeno odkrivanje zdravil: Algoritmi AI lahko hitro analizirajo obsežne nize podatkov, kar potencialno zmanjša čas, potreben za identifikacijo obetavnih kandidatov za zdravila.
– Učinkovitost stroškov: Sodelovalne rešitve AI ponujajo možnost racionalizacije raziskovalnih procesov in zmanjšanja stroškov za nepotrebne poskuse.
Slabosti:
– Pristranskost algoritma: Modeli AI so dovzetni za pristranskost na podlagi podatkov, uporabljenih za usposabljanje, kar lahko vodi v pristranske rezultate.
– Upravne ovire: Usmerjanje skozi regulativni okvir v zvezi z uporabo aplikacij AI pri razvoju zdravil predstavlja prirojene izzive zaradi spreminjajočih se standardov in smernic.
Za nadaljnje raziskovanje presečišča med AI in razvojem zdravil lahko bralci odkrijejo koristne vire na voljo na NIH in FDA.
Z nenehnimi napredki v tehnologijah AI in sodelovalnimi raziskovalnimi okviri konvergenca inovacij in zdravstva še naprej določata prihodnost razvoja zdravil. Pomembno je, da sprejmemo potencial rešitev, ki jih poganja AI, hkrati pa se spoprimemo z z njimi povezanimi kompleksnostmi, kar je ključnega pomena za oblikovanje učinkovitejše in vplivnejše farmacevtske pokrajine.
[vdelaj]https://www.youtube.com/embed/kWREH6XuMXo[/vdelaj]
