Οι βιοτεχνολογίες εφαρμόζουν την τεχνητή νοημοσύνη και την μηχανική μάθηση στην ανάπτυξη φαρμάκων, δημιουργώντας δυνητικά δεκάδες νέα φάρμακα και μια αγορά 50 δισεκατομμυρίων δολαρίων την επόμενη δεκαετία.Αυτό σημαίνει για τους ασθενείς και τους επενδυτές..

Εισαγωγή:

Για τις εταιρείες βιοτεχνολογίας, η παραδοσιακή διαδικασία της ανακάλυψης νέων φαρμάκων είναι δαπανηρή υπόθεση.βοηθά τις εταιρείες να χρησιμοποιούν τεράστια σύνολα δεδομένων για να εντοπίζουν γρήγορα δείκτες ανταπόκρισης των ασθενών και να αναπτύσσουν βιώσιμους στόχους φαρμάκων πιο φθηνά και αποτελεσματικά.

Τα αποτελέσματα θα μπορούσαν να είναι μετασχηματιστικά όχι μόνο για τους ιατρικούς παρόχους και τους ασθενείς που πάσχουν από ασθένειες που είναι δύσκολο να αντιμετωπιστούν, αλλά και για τον τομέα της βιοτεχνολογίας: Morgan Stanley Research believes that modest improvements in early-stage drug development success rates enabled by the use of artificial intelligence and machine learning could lead to an additional 50 novel therapies over a 10-year period, το οποίο θα μπορούσε να μεταφραστεί σε μια ευκαιρία πάνω από 50 δισεκατομμύρια δολάρια.

Η προγνωστική διάγνωση, που ενισχύεται από δεδομένα, παρουσιάζει μια σημαντική βραχυπρόθεσμη ευκαιρία για τη βιομηχανία των βιοεπιστημών, λέει ο Tejas Savant,που καλύπτει τα εργαλεία και τη διάγνωση των επιστημών ζωής στην Morgan Stanley ResearchΗ piεριpiτώσει αυτή piορεί να αpiοτελέσει ευρέως αpiόρροpiο για τους piληρωτές, δεδοένου ότι οι piροσpiάθειες αυτές piορούν να piροσφέρουν καλύτερα αpiοτελέσατα.Μπορούν επίσης να αποφέρουν σημαντική εξοικονόμηση κόστους, επιτρέποντας την έγκαιρη αναγνώριση και θεραπεία ασθενών υψηλού κινδύνου. ̇

Γιατί να χρησιμοποιήσετε την ΤΝ στην ανακάλυψη ναρκωτικών;

Ο κεντρικός στόχος της έρευνας για την ανακάλυψη φαρμάκων είναι ο εντοπισμός φαρμάκων που δρουν ευεργετικά στο σώμα ∙ με άλλα λόγια, μπορούν να βοηθήσουν στην πρόληψη ή τη θεραπεία μιας συγκεκριμένης ασθένειας.

Αν και υπάρχουν διάφοροι τύποι φαρμάκων, πολλά είναι μικρά χημικά συνθετικά μόρια που μπορούν να δεσμευτούν ειδικά σε ένα μοριακό στόχο - συνήθως μια πρωτεΐνη - που εμπλέκεται σε μια ασθένεια.

Για να βρεθούν αυτά τα μόρια, οι ερευνητές πραγματοποιούν παραδοσιακά μεγάλες οθόνες βιβλιοθηκών μορίων για να εντοπίσουν ένα με τη δυνατότητα να γίνει φάρμακο.Στη συνέχεια περνούν από πολλούς γύρους δοκιμών για να το αναπτύξουν σε μια υποσχόμενη ένωση.

Πρόσφατα, οι πιο ορθολογικές προσεγγίσεις σχεδιασμού φαρμάκων με βάση τη δομή γίνονται όλο και πιο κοινές.Τα φάρμακα αυτά αποφεύγουν τα αρχικά στάδια διαλογής αλλά εξακολουθούν να απαιτούν από τους χημικούς να δημιουργήσουν πιθανά νέα φάρμακα σχεδιάζοντας, συνθέτοντας και αξιολογώντας πολυάριθμες ενώσεις.

Επειδή γενικά είναι άγνωστο ποιες χημικές δομές θα έχουν τόσο τα επιθυμητά βιολογικά αποτελέσματα όσο και τις ιδιότητες που απαιτούνται για να γίνουν ένα αποτελεσματικό φάρμακο,Η διαδικασία διύλισης μιας υποσχόμενης ένωσης σε υποψήφιο φάρμακο μπορεί να είναι τόσο δαπανηρή όσο και χρονοβόραΤα τελευταία στοιχεία δείχνουν ότι το κόστος εισαγωγής ενός νέου φαρμάκου στην αγορά ανέρχεται τώρα κατά μέσο όρο σε 2,6 δισεκατομμύρια δολάρια ΗΠΑ.

Επιπλέον, ακόμη και όταν ένας νέος υποψήφιος φαρμακευτικός παράγοντας δείχνει δυναμική σε εργαστηριακές δοκιμές, μπορεί να αποτύχει όταν μεταφερθεί σε κλινικές δοκιμές.Λιγότερο από το 10% των υποψηφίων φαρμάκων φτάνουν στην αγορά μετά από δοκιμές Φάσης Ι.

Εpiιpiλέον, οι piροσωpiικές εpiιpiοιήσεις αpiοτελέστησαν piολύ piολύ piολύ piολύ εpiιτυχένε.Σύμφωνα με την εταιρεία έρευνας αγοράς Bekryl, η τεχνητή νοημοσύνη έχει τη δυνατότητα να προσφέρει πάνω από 70 δισεκατομμύρια δολάρια ΗΠΑ σε εξοικονόμηση για τη διαδικασία ανακάλυψης φαρμάκων έως το 2028.

Πώς μπορεί να εφαρμοστεί η τεχνητή νοημοσύνη στην ανακάλυψη ναρκωτικών;

The sheer size of the libraries used to screen for new drug candidates means it’s now practically impossible for individual researchers to review everything themselves - and that’s where AI and machine learning can help.

Αυτές οι εξελιγμένες τεχνικές επιτρέπουν στους ερευνητές να εξάγουν κρυμμένες γνώσεις από τεράστια σύνολα δεδομένων.

• Προβλέποντας τις ιδιότητες μιας πιθανής ένωσης,που σημαίνει ότι για τη σύνθεση επιλέγονται μόνον ενώσεις με τις επιθυμητές ιδιότητες, εξοικονομώντας χρόνο και χρήμα με την αποτροπή της εργασίας σε ενώσεις που είναι απίθανο να είναι αποτελεσματικές.
• Δημιουργώντας ιδέες για εντελώς νέες ενώσεις,όπου το "εφεύρετο" μόριο προβλέπεται να έχει όλες τις επιθυμητές ιδιότητες που απαιτούνται για την επιτυχία, γεγονός που θα μπορούσε να επιταχύνει σημαντικά την ανακάλυψη αποτελεσματικών νέων φαρμάκων..
• Η μείωση της ανάγκης για επαναλαμβανόμενες εργασίες, όπως η ανάλυση χιλιάδων ιστολογικών εικόνων, εξοικονομεί εκατοντάδες ώρες εργασίας στο εργαστήριο.

Αυτά είναι μόνο μερικά από τα πιθανά πλεονεκτήματα, κοιτάζοντας το πρώιμο τέλος του αγωγού ανακάλυψης φαρμάκων.

Ανακάλυψη φαρμάκων με βοήθεια τεχνητής νοημοσύνης.

Συνδέοντας πεπτίδια στον στόχο και βαθμολογώντας τις δεσμευτικές διαμορφώσεις, διατηρώντας τα αποτελέσματα με τα καλύτερα αποτελέσματα, και συνεχίζοντας να ψάχνουμε για καλύτερες ακολουθίες με βάση τα προηγούμενα αποτελέσματα.Επαναλαμβάνεται η διαδικασία μέχρι να μην αλλάξει σημαντικά η βαθμολογίαΣυνδυάζοντας την ανακάλυψη φαρμάκων με βοήθεια τεχνητής νοημοσύνης με αυτοματοποίηση εργαστηρίου, υψηλής απόδοσης έλεγχο,και άλλες τεχνολογίες μπορούν να βελτιώσουν περαιτέρω τη διαδικασία ανακάλυψης φαρμάκων αυξάνοντας την αποτελεσματικότητά της και μειώνοντας τον χρόνο και το κόστος που απαιτούνται.

Μελέτη περιπτώσεων για την ανακάλυψη φαρμάκων με τη βοήθεια τεχνητής νοημοσύνης του πεπτιδίου KS-V: