阿布扎比的Insilico Medicine在肺纤维化药物方面取得了人工智能突破。 制药行业取得了重要里程碑，总部位于阿布扎比玛斯达市的Insilico Medicine推出了一种全由人工智能开发的开创性药物，用于治疗致命的肺部疾病，即特发性肺纤维化。
Insilico Medicine的CEO Alex Zhavoronkov强调了利用人工智能开发关键药物和探索对尚未完全理解的疾病进行新治疗的意义。该公司还正在探索超越医疗保健的人工智能应用，包括应对气候变化的倡议，最终目标是延长人类寿命，拯救人类。
由于肺部逐渐疤痕化，特发性肺纤维化对健康构成重大挑战，治疗选择有限，在中东地区，数百万人可能受到此病及其他呼吸系统疾病的威胁。Insilico的人工智能平台已确定了一种新的生物”靶点”，一种可以通过药物抑制的蛋白质，潜在地可以阻止疾病的进展。最近已在《自然生物技术》杂志上发表了有关这一发现及其与纤维化和衰老的联系的详细报告。
目前，美国和中国正在进行第2a期临床试验，评估药物在改善肺功能方面的安全性、耐受性和有效性。Insilico拥有超过30种由人工智能开发的药物，其中七种正在临床试验中，许多被授权给领先的制药公司，包括赛诺菲、梅那利尼和埃克斯利克斯。
Insilico的阿联酋团队正在完善其Insilico Pharma.AI平台，整合先进的语言模型和量子计算。马斯达尔城开发部负责人史蒂夫·塞弗朗斯指出，该城市集中了人工智能和生物技术组织，如Secondcell Bio，所有这些都致力于创造可持续的未来和创新全球健康解决方案。
人工智能（AI）和药物发现
文章提到了Insilico Medicine在阿布扎比取得的突破性进展，通过使用人工智能为特发性肺纤维化创建治疗方法。这一成就强调了人工智能在彻底缩短与药物发现和开发相关的时间和成本方面，从而革新药物发现和开发过程的作用。以下是一个相关事实：
人工智能与机器学习算法在药物发现中分析大量生物数据，以预测不同药物化合物将如何影响目标细胞。这可能涉及筛选批准的和实验性药物的现有数据库，这些药物可以重新定位或修改以治疗新的或耐药疾病。
重要问题和答案：
–人工智能在药物发现中面临什么挑战？
尽管具有潜力，但人工智能在药物发现中面临诸多挑战，例如数据质量和获取性、算法透明度和理解，以及与药物研究现有工作流程的整合等。
–人工智能在医疗保健中存在什么争议？
伦理关注是一个争议的主要领域，如患者数据隐私、决策权以及人工智能系统中潜在的偏见。
主要挑战或争议：
–数据隐私与伦理：由于人工智能系统需要大量数据来学习和预测结果，患者隐私和数据安全至关重要。伦理框架对于引导敏感医疗信息的使用和共享至关重要。
–监管障碍：监管机构仍在适应人工智能在药物开发中的整合，这给基于人工智能设计的药物的批准带来挑战，特别是在评估其安全性和有效性方面。
–算法透明度：人工智能算法的“黑匣子”性质使其难以理解它们是如何得出某些结论的，这对于临床决策和卫生提供者和患者之间的信任至关重要。
优势和劣势：
–优势：
–速度：人工智能可以显著加快潜在药物的识别。
–成本效益：减少了药物发现过程的财务负担。
–精确性：在预测药物靶标相互作用方面提供更高的准确性。
–劣势：
–复杂性：需要先进的专业知识和资源来开发和维护复杂的人工智能模型。
–理解有限：人工智能解决方案可能并非始终提供有关新化合物作用模式的洞察。
建议的相关链接：
–Insilico Medicine：访问以了解有关Insilico Medicine及其在药物发现人工智能方面的进展。
–Nature Biotechnology：Insilico Medicine的发现发表在这本享有盛誉的杂志上；涵盖生命科学技术进步。
每个涉及医疗保健和制药领域的人都应对Insilico Medicine等公司取得的进展感到兴奋，因为它们代表了一种未来，其中人工智能合作对于医学突破至关重要。
The source of the article is from the blog coletivometranca.com.br