在一个重要的科学和技术里程碑中，Sberbank的人工智能实验室和制药公司R-Farm合作开发了一种革命性的人工智能解决方案，可以大大缩短开发新生物制药药物所需的时间。这种人工智能应用加快了药物开发中最耗时的阶段之一 – 设计具有期望特性的分子结构，这些特性有助于药物的功效和安全。
传统上，仅这一关键阶段本身可能需要专家们多达三年的勤奋工作。然而，由于新的人工智能解决方案，这个时间表有可能缩短至仅两个月。随后，还需要额外的10个月时间，在R-Farm的“湿”实验室中进行合成并验证生成结构的特性，将整体分子结构开发阶段缩短了三倍。
这款人工智能工具侧重于抗体的生成，这是制造新疗法的重要一步。Sber和R-Farm的共同努力，得到了人工智能研究院（AIRU）的支持，旨在催化新药物的开发，利用人工智能在制药行业的变革潜力。Sberbank和R-Farm的高管强调了人工智能在制药业中不断增长的作用，指出这些技术可以将传统的药物开发周期从传统的10-15年缩短为一个显著缩短的时间段。
通过在药物创造的特定阶段引入这些基于人工智能的方法，合作伙伴们预期实验室到患者之间的时间大幅缩短，成本降低，最终使需要的患者更易获得药物。
关键挑战和争议:
– 数据隐私和安全: 使用人工智能开发生物制药品涉及处理大量患者和分子数据。确保这些数据的隐私和安全至关重要，特别是在GDPR等法规的约束下。
– 人工智能预测的质量和可靠性: 人工智能预测能力的准确性和可靠性至关重要，因为错误可能导致资源浪费甚至开发出有害药物。
– 监管批准: 用于药物开发的新的人工智能驱动方法可能会受到监管机构的审查，并需要获得美国食品药品监督管理局（FDA）或欧洲药品管理局（EMA）的批准。这些机构可能需要建立关于基于人工智能的药物发现的新指导方针。
– 与现有工作流程的整合: 将人工智能纳入现有的药物开发流程涉及对已有流程的更改，可能会受到习惯于传统方法的利益相关者的抵制。
优点和缺点:
– 优点:
– 提高效率: 将开发时间从多年缩短到几个月可以显著加快新疗法的可用性。
– 降低成本: 人工智能有可能降低药物发现的成本，使药物更加可负担。
– 个性化医学: 人工智能可以帮助设计根据个体基因组特征量身定制的药物，从而获得更有效的治疗。
– 缺点:
– 岗位替代: 药物开发流程的自动化可能导致制药行业熟练工人的替代。
– 算法偏见: 人工智能系统可能延续其训练数据中存在的偏见，导致不同人群的药物开发不平等。
– 高额初始投资: 发展和实施人工智能解决方案需要在技术和专业知识方面进行重要的前期投资。
如需进一步探讨人工智能在药物发现和制药行业中的整合，这里是相关组织主要领域的建议链接：
– Sberbank
– R-Pharm
– 美国食品药品监督管理局
– 欧洲药品管理局
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