Πώς η ιατρική τεχνολογία βοηθά στην επιτάχυνση της ανακάλυψης φαρμάκων
Συνεχίστε να διαβάζετε για να μάθετε περισσότερα σχετικά με τη συμβολή της τεχνητής νοημοσύνης στην ανακάλυψη και ανάπτυξη φαρμάκων και πώς βοηθά στη μείωση του κόστους ανάπτυξης φαρμάκων και στην ταχύτερη χορήγηση σωτήριων θεραπειών στους ασθενείς.
Το αυξανόμενο κόστος της ανακάλυψης και της ανάπτυξης φαρμάκων
Ο τρόπος με τον οποίο οι επαγγελματίες του τομέα της υγειονομικής περίθαλψης αντιμετωπίζουν τους ασθενείς αλλάζει ραγδαία. Η ιατρική ακριβείας γίνεται όλο και πιο διαδεδομένη, καθώς οι ερευνητές αντιμετωπίζουν πολύπλοκα ζητήματα υγείας και η φαρμακοβιομηχανία προσπαθεί να μειώσει τον χρόνο που απαιτείται για την ανάπτυξη φαρμάκων που σώζουν ζωές.
Επί του παρόντος, η διάθεση ενός νέου φαρμάκου στην αγορά είναι μια εξαιρετικά μακρά και δαπανηρή διαδικασία για τις φαρμακευτικές εταιρείες. Σύμφωνα με την Taconic Bioscience, η ανάπτυξη ενός και μόνο φαρμάκου χρειάστηκε πάνω από 12 χρόνια και περίπου 2,8 δισεκατομμύρια δολάρια για το 2019. Επιπλέον, το 90% των υποψηφίων αποτυγχάνει να λάβει έγκριση από την Yπηρεσία Τροφίμων και Φαρμάκων τών ΗΠΑ (FDA).
Τα καλά νέα είναι ότι η τεχνητή νοημοσύνη (AI) μπορεί δυνητικά να επιταχύνει τη διαδικασία ανακάλυψης και της ανάπτυξης φαρμάκων.
Πώς η τεχνητή νοημοσύνη βελτιώνει τη διαδικασία ανακάλυψης φαρμάκων
Το πρώτο βήμα για τη δημιουργία των περισσότερων φαρμάκων είναι η σύνθεση μιας ένωσης που μπορεί να συνδεθεί σε ένα μόριο-στόχο –συνήθως μια πρωτεΐνη– και να το τροποποιήσει που εμπλέκεται σε μια ασθένεια. Για να βρουν την κατάλληλη ένωση, οι ερευνητές εξετάζουν χιλιάδες πιθανούς υποψηφίους στόχους. Μόλις εντοπιστεί ένας στόχος, οι ερευνητές ελέγχουν τεράστιες βιβλιοθήκες παρόμοιων ενώσεων για να βρουν τη βέλτιστη αλληλεπίδραση με την πρωτεΐνη της νόσου.
Αυτήν τη στιγμή, χρειάζεται πάνω από μια δεκαετία και εκατοντάδες εκατομμύρια δολάρια για να φτάσουμε σε αυτό το σημείο. Όμως η ιατρική τεχνολογία που χρησιμοποιεί τεχνητή νοημοσύνη και μηχανική μάθηση (ML) μπορεί να βελτιώσει τη διαδικασία, μειώνοντας τον χρόνο και τα χρήματα που χρειάζεται η φαρμακοβιομηχανία για την κυκλοφορία νέων φαρμάκων. Για παράδειγμα, οι τεχνολογίες αυτές μπορούν:
Να εξετάζουν διεξοδικά βιβλιοθήκες μορίων
Οι βιβλιοθήκες που ελέγχονται για υποψήφια μόρια είναι τόσο τεράστιες που είναι σχεδόν αδύνατο για τους ανθρώπινους ερευνητές να τα εξετάσουν όλα οι ίδιοι. Η τεχνητή νοημοσύνη, από την άλλη πλευρά, μπορεί να εντοπίσει γρήγορα πιθανές ενώσεις-στόχους σε τεράστια σύνολα δεδομένων, εξοικονομώντας έτσι στους ερευνητές εκατοντάδες ώρες στο εργαστήριο.
Να προβλέψουν τις ιδιότητες των ενώσεων
Η παραδοσιακή διαδικασία ανακάλυψης φαρμάκων περιλαμβάνει χρονοβόρες δοκιμές και λάθη. Οι λύσεις ιατρικής τεχνολογίας σε συνδυασμό με AI και ML μπορούν να βοηθήσουν στην επιτάχυνση της διαδικασίας με την πρόβλεψη των ιδιοτήτων των πιθανών ενώσεων, διασφαλίζοντας ότι μόνο οι επιθυμητές επιλέγονται για σύνθεση. Αυτό γλιτώνει τους ερευνητές από το να εργάζονται πάνω σε ενώσεις που είναι απίθανο να είναι αποτελεσματικές.
Να επινοούν νέες ενώσεις
Όταν η διαλογή αποδίδει λίγα υποσχόμενα αποτελέσματα, η AI μπορεί ακόμη και να δημιουργήσει ιδέες για ολοκαίνουργιες ενώσεις που ταιριάζουν στις επιθυμητές παραμέτρους και έχουν μεγαλύτερες πιθανότητες επιτυχίας.
Πώς μπορεί η AI να βοηθήσει στην ανακάλυψη νέων φαρμάκων;
Πώς χρησιμοποιείται η AI στις κλινικές δοκιμές;
Σύμφωνα με την Deloitte, μόνο το 10% των υποψήφιων φαρμάκων που εισέρχονται στο στάδιο των κλινικών δοκιμών εγκρίνονται από τους ρυθμιστικούς φορείς. Οι κλινικές δοκιμές, το μακρύτερο και πιο δαπανηρό στάδιο της διαδικασίας δημιουργίας φαρμάκων, περιλαμβάνουν πολλαπλές φάσεις δοκιμών σε ανθρώπους και κάθε φάση περιλαμβάνει εκατοντάδες ή χιλιάδες συμμετέχοντες.
Η παραδοσιακή γραμμική διαδικασία των τυχαιοποιημένων ελεγχόμενων δοκιμών (RCT) δεν έχει αλλάξει εδώ και δεκαετίες και στερείται της ευελιξίας, της ταχύτητας και της αναλυτικής ισχύος που απαιτούνται για την ευδοκίμηση του μοντέλου της ιατρικής ακριβείας. Οι εταιρείες δυσκολεύονται να βρουν τους κατάλληλους συμμετέχοντες, χώρια την πρόσληψη, τη διατήρηση και την αποτελεσματική διαχείρισή τους. Η αναποτελεσματικότητα της διαδικασίας συμβάλλει σε μεγάλο βαθμό στην αύξηση του κόστους ανακάλυψης και ανάπτυξης φαρμάκων, καθώς και στα χαμηλά ποσοστά έγκρισης.
Οι φαρμακευτικές εταιρείες μπορούν να χρησιμοποιήσουν προγνωστικά μοντέλα AI σε όλο το στάδιο της κλινικής δοκιμής της ανάπτυξης φαρμάκων, από τον σχεδιασμό μέχρι την ανάλυση των δεδομένων, βοηθώντας:
- Στον εντοπισμό των κατάλληλων ασθενών με την αξιοποίηση δημοσίως διαθέσιμου περιεχομένου.
- Στην αξιολόγηση των επιδόσεων των χώρων δοκιμών σε πραγματικό χρόνο.
- Στην αυτοματοποίηση των ανταλλαγών δεδομένων σε διάφορες πλατφόρμες.
- Στην παροχή δεδομένων για τις τελικές αναφορές.
Η σύζευξη αλγορίθμων με αποτελεσματική τεχνολογική υποδομή διασφαλίζει ότι η συνεχής ροή κλινικών δεδομένων καθαρίζεται, συγκεντρώνεται, αποθηκεύεται και διαχειρίζεται αποτελεσματικά. Έτσι, οι ερευνητές μπορούν να κατανοήσουν καλύτερα την ασφάλεια και την αποτελεσματικότητα του φαρμάκου χωρίς να χρειάζεται να συγκεντρώνουν και να αναλύουν μη αυτόματα τα τεράστια σύνολα δεδομένων που παράγονται από τις δοκιμές.
Εμπόδια στην υιοθέτηση της τεχνητής νοημοσύνης στην ανακάλυψη και στην ανάπτυξη φαρμάκων
Παρόλο που η χρήση της AI γίνεται όλο και πιο διαδεδομένη στη διαδικασία ανακάλυψης φαρμάκων, εξακολουθούν να υπάρχουν εμπόδια στην υιοθέτησή της.
Ποιότητα δεδομένων
Μια συχνά αναφερόμενη πρόκληση σε πολλούς κλάδους είναι ότι τα ανεπαρκή δεδομένα μπορούν γρήγορα να μειώσουν τη χρησιμότητα της τεχνητής νοημοσύνης και της μηχανικής μάθησης. Για τους ερευνητές φαρμάκων, τα δεδομένα χαμηλής ποιότητας καθιστούν την ιατρική τεχνολογία αναξιόπιστη και, τελικά, δεν είναι περισσότερο ακριβής και χρήσιμη, ούτε εξοικονομεί περισσότερο χρόνο, από τις παραδοσιακές μεθόδους.
Αντίληψη
Υπάρχει μια εσφαλμένη αντίληψη στους περισσότερους κλάδους ότι η τεχνολογία θα αντικαταστήσει τελικά πλήρως τους εργαζόμενους ανθρώπους. Η φαρμακευτική βιομηχανία δεν αποτελεί εξαίρεση. Και ενώ είναι αλήθεια ότι η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να αναλύσει πιο γρήγορα μεγάλα σύνολα δεδομένων, δεν μπορεί να αντικαταστήσει τους εξειδικευμένους ανθρώπινους ερευνητές και κλινικούς γιατρούς.
Έλλειψη δεξιοτήτων
Η εφαρμογή της ιατρικής τεχνολογίας στη διαδικασία ανακάλυψης φαρμάκων απαιτεί ένα εξειδικευμένο σύνολο δεξιοτήτων. Για να διατηρήσουν τα δεδομένα καθαρά και την τεχνητή νοημοσύνη αποτελεσματική, οι εταιρείες χρειάζονται εργαζόμενους με τεχνικές δεξιότητες αλλά και κατανόηση και της επιστημονικής πλευράς της διαδικασίας, όπως η βιολογία, η χημεία και ο σχεδιασμός φαρμάκων. Πρόκειται για μια δύσκολη υπόθεση που οι εταιρείες δυσκολεύονται να καλύψουν.
Το μέλλον της τεχνητής νοημοσύνης στην ανάπτυξη φαρμακευτικών φαρμάκων
Η τεχνητή νοημοσύνη βοηθά τους ερευνητές να καινοτομούν, τους κλινικούς γιατρούς να ανταποκρίνονται στις απαιτήσεις της ιατρικής ακριβείας και τις εταιρείες να διαθέτουν στην αγορά φάρμακα που αλλάζουν τη ζωή. Κάθε χρόνο, υπάρχουν όλο και περισσότερες συνεργασίες μεταξύ φαρμακευτικών και τεχνολογικών εταιρειών και τεράστιες επενδύσεις σε νεοφυείς επιχειρήσεις ιατρικής τεχνολογίας και AI.
Βλέπουμε ακόμη και ανταλλαγή δεδομένων μεταξύ μεγάλων φαρμακευτικών εταιρειών. Το Machine Learning Ledger Orchestration for Drug Discovery, ή MELLODDY, είναι μια κοινοπραξία που διευκολύνει την ανταλλαγή δεδομένων μεταξύ των δεκάδων μελών του. Το MELLODDY χρησιμοποιεί ένα σύστημα βασισμένο σε αλυσίδα μπλοκ που επιτρέπει στις εταιρείες να μοιράζονται ιδιωτικά δεδομένα διατηρώντας παράλληλα την εμπιστευτικότητα. Οι ερευνητές μπορούν να αξιοποιήσουν τα υπάρχοντα δεδομένα για να ξεκινήσουν τη διαδικασία ανακάλυψης φαρμάκων και να εξοικονομήσουν χρόνια από την ανάπτυξη.
Επιταχύνετε την έρευνα και την ανάπτυξή σας
Ακολουθήστε μας