Фармацевтичні компанії в Південній Кореї вітають нову еру інновацій, коли вони впроваджують штучний інтелект (AI) для оптимізації процесів розробки ліків. Ця широка трансформація не лише підвищує ефективність, але також призводить до зміни парадигми у ролях і організаційних структурах департаментів досліджень та розробок.
Позначимо, що неприбутковий інститут досліджень біотехнологій Mogam під керівництвом компанії GC Pharma призначив Шін Хьон-джина, видатного експерта з обчислювальної біології та застосування AI, новим директором. Академічне освіта Шіна поєднує в собі знання з електротехніки та біомедицини з професійним досвідом як у академії, так і в фармацевтичній галузі.
Інститут підтримує співпрацю з провідними внутрішніми дослідницькими установами, такими як Сеульська національна лікарня та KAIST, для розширення меж AI-підтриманого відкриття ліків. Їх зусилля включають створення платформи AI, яка спрямована на рідкі хвороби, які лікуються терапіями від мовця РНК (mRNA).
Ще один великий гравець, фармацевтична корпорація Чонг Кун Данг (Chong Kun Dang), недавно вітала спеціаліста з AI Квак Янг-шін (Kwak Young-shin) на посаді керівника свого Центру нових досліджень ліків. Додавання Квак свідчить про амбіції компанії підвищити свою платформу відкриття ліків за допомогою технологій AI, після багаторічного досвіду вирішучих справ зі світовими лідерами фармацевтичної галузі.
Більше того, Daewoong Pharmaceutical підвищила свою зобов’язаність до методик, що пристосовані під AI, шляхом створення ексклюзивної ‘Команди нових ліків AI’. Команда під керівництвом Шін Син-ву просуває розробку ліків за допомогою інструментів AI, що призвело до створення власної ‘Системи розробки ліків AI’, яка значно скоротила терміни для виявлення біоактивних молекул.
Ексайтингові результати включають створення DAVID, обширної віртуальної бібліотеки для відкриття ліків, та розробку DAISY, їх внутрішньої системи AI. Ці інновації підкреслюють стратегічне рішення компанії впроваджувати AI на всім циклі розробки ліків — від передклінічних досліджень до виходу на ринок, продемонструвавши силу AI у швидкому вирішенні складних фармакологічних викликів.
Використання AI в розробці ліків набуває популярності, оскільки воно пропонує значні економічні та часові вигоди, а також збільшує успішність. Оскільки AI є новітньою технологією у фармацевтичній сфері, спостерігається тенденція провідних компаній активно рекрутувати спеціалістів з AI для використання цих переваг та залишатися конкурентоспроможними на глобальному рівні.
Важливі питання та відповіді:
1. Як AI революціонізує розробку ліків в Південній Кореї?
AI революціонізує розробку ліків в Південній Кореї шляхом оптимізації процесів наукових та розробних (R&D), підвищення ефективності виявлення нових ліків та скорочення часу та витрат, пов’язаних з цими процесами. Платформи, які працюють на базі AI, такі, як DAVID та DAISY, є прикладами таких трансформаційних інструментів, які сприяють прискоренню циклу виявлення та розробки ліків.
2. З якими викликами стикаються південнокорейські фармацевтичні компанії у впровадженні AI?
До викликів включаються необхідність значних інвестицій у технології AI, необхідність наявності кваліфікованого персоналу, який розуміє як AI, так і фармацевтичний розвиток, можливі регуляторні перешкоди, питання конфіденційності даних та необхідність валідації та інтеграції процесів AI з існуючими протоколами розробки ліків.
3. Чи є контроверзії, пов’язані з використанням AI у розробці ліків?
Використання AI в розробці ліків породжує питання щодо етичних аспектів, прозорості процесів ухвалення рішень AI та обурення щодо відстріливих робіт у фармацевтичній галузі. Є також продовження дискусії про занадто велику залежність від AI-інструментів, які можуть не враховувати складні біологічні взаємодії, які ще не розуміються або не включені до алгоритмів AI.
Переваги та недоліки:
Переваги:
– Прискорення процесу виявлення ліків, що дозволяє швидше виведення потенційних лікувань на ринок.
– Здатність аналізувати великі обсяги даних точніше та швидше, виявляючи закономірності та відомості, які люди можуть пропустити.
– Зменшення витрат на R&D завдяки покращеній ефективності та точності, яку пропонують алгоритми AI.
– Забезпечення персоналізованої медицини за допомогою використання AI для створення більш усвідомленої терапії на основі характеристик кожного пацієнта.
Недоліки:
– Великі початкові вкладення в інфраструктуру AI та талановитих фахівців з AI.
– Ризик перенадмірної залежності від AI, який може обмежувати нові відкриття, які вимагають людського вирішення та креативності.
– Питання безпеки даних та конфіденційності, оскільки оброблюються великі обсяги конфіденційних даних.
– Регуляторна діяльність для ліків, деяким чином підтримувана AI, все ще розвивається, що може затримати затвердження та комерціалізацію.
Запропоновані пов’язані посилання:
Для тих, хто зацікавлений у додатковій інформації про загальний контекст використання AI в розробці ліків, пропоновані посилання включають:
– AstraZeneca
– Pfizer
– Novartis
Зверніть увагу, що хоча я намагаюся надати дійсні URL-адреси, я не можу гарантувати 100% достовірність через динамічний характер веб-середовища.