Применение искусственного интеллекта в фармацевтике
ИИ способен сделать лекарства более доступными и недорогими. Чат-бот на базе ИИ, предлагающий проверку симптомов и быстрый доступ к врачам (при необходимости), может подготовить план лечения для большого количества людей в отдаленных районах. Таким образом, пациенты могут получить доступ к более точным, доступным, безопасным и удобным решениям в области здравоохранения в очень короткие сроки, а ИИ помогает фармацевтическим производствам экономить на накладных расходах за счет внедрения эффективных методов разработки лекарств. Некоторые руководители ведущих фармацевтических компаний все чаще рассматривают искусственный интеллект не только как инструмент для привлечения лидов, но и как более общий инструмент для проведения биологических исследований и разработки новых моделей лечения заболеваний.
На сегодняшний день основной фокус исследований в области ИИ по-прежнему направлен на использование малых молекул в качестве терапевтического средства.
Применение искусственного интеллекта в передовых исследованиях и разработках для решения проблем эффективности фармацевтической деятельности
Поиск возможностей для создания новых и доработки раннее открытых лекарств
- Анализ массивов данных, формирование гипотез и генерирование новых идей
- Выявление новых компонентов лекарственных препаратов
- Анализ данных, полученных из образцов пациентов в здоровом состоянии и в болезни
- Анализ данных образцов пациентов для создания новых биомаркеров и терапевтических целей
- Прогнозирование фармакологических свойств молекул
- Позволяет отфильтровать молекулы по сходным с лекарственными препаратами свойствам
Клинические исследования
- Оптимизация алгоритма проведения клинических испытаний
- Преобразование разнообразных потоков биомедицинских и медицинских данных в компьютерные модели, репрезентативные для отдельных пациентов
- Обеспечение персонализированной медицины в масштабах страны путем выявления оптимальных медицинских вмешательств для отдельных групп пациентов
- Анализ медицинских карт для поиска пациентов для клинических испытаний
- Автоматизация подбора онкологических пациентов для участия в клинических испытаниях с помощью персональной истории болезни и генетического анализа
- Улучшение анализа патологий
- Выявление пациентов, которым будут полезны новые методы лечения
Обработка результатов доклинических испытаний
- Сокращение временных и денежных затрат при планировании экспериментов
- Расшифровывать данные о реагентах из открытых и закрытых источников и получать практические выводы
- Автоматизация отбора, манипулирования и анализа клеток
- Ускорение разработки клеточных линий и автоматизация производства клеточных терапевтических препаратов
- Автоматизация анализа образцов с помощью роботизированной облачной лаборатории
Расширение спектра использование существующих лекарств
- Быстрое выявление новых показаний для многих известных препаратов
- Сопоставление существующих препаратов с редкими заболеваниями
- Проведение экспериментальной биологии в масштабе путем тестирования 1000+ соединений на 100+ клеточных моделях заболеваний параллельно.
- Получение новых биомаркеров и терапевтических мишеней
Агрегация и синтез информации
- Извлечение знаний из литературы
- Получение информации из тысяч несвязанных источников данных
- Улучшение процесса принятия решений
- Устранение "слепых зон" в исследованиях
- Выявление конкурентного пространства
Алгоритмы машинного обучения могут анализировать различные типы данных, включая профили экспрессии генов, белок-белковых взаимодействий, геномные и протеомные данные, чтобы выявить потенциальные исследования, которые могут быть проведены на пути изучения заболеваний.
Одним из ключевых критериев исследования заболеваний – время. ИИ обладает потенциалом в области открытия лекарственных препаратов. Этот сложный, трудоемкий и дорогостоящий процесс можно значительно ускорить, используя технологии ИИ.
ИИ может революционизировать процесс открытия лекарств:
1. Улучшенная диагностика и определение целевых заболеваний
Алгоритмы ИИ могут анализировать огромные массивы данных, чтобы быстрее и точнее, чем традиционные методы, определить потенциальные области для создания лекарств. Прогнозируя биологические изменения, которые с наибольшей вероятностью могут быть связаны с конкретными заболеваниями, ИИ может помочь исследователям сосредоточить свои усилия на наиболее перспективных формулах, ускоряя начальную фазу открытия лекарств.
2. Ускоренный подбор необходимых компонентов
После определения цели для создания лекарства ИИ может просматривать различные химические составы, чтобы предсказать, какие соединения с наибольшей вероятностью будут положительно взаимодействовать с целевым заболеванием.
3. Определение активных компонентов
Модели искусственного интеллекта могут предсказать, как модификации химических структур могут повысить эффективность, стабильность и безопасность соединения в качестве потенциального лекарства. В процессе оптимизации используются алгоритмы машинного обучения, которые учатся на основе имеющихся данных о химических взаимодействиях, что позволяет быстро синтезировать более эффективные лекарственные составы.
4. Предиктивная токсикология
Одним из серьезных препятствий при разработке лекарств является определение токсичности соединений. ИИ может предсказывать потенциальную токсичность, анализируя закономерности в молекулярной структуре соединений и сравнивая их с базой данных известных токсикологических результатов. Такое раннее прогнозирование помогает отбросить токсичные соединения на ранней стадии, экономя время и ресурсы.
5. Улучшение клинических испытаний
ИИ может оптимизировать разработку клинических испытаний, определяя наиболее подходящие когорты пациентов, прогнозируя результаты и отслеживая в режиме реального времени данные о побочных реакциях и показателях эффективности. Оптимизируя дизайн испытаний и отбор участников, ИИ может сократить продолжительность и стоимость клинических испытаний.
6. Интеграция данных и генерация гипотез
ИИ отлично справляется с интеграцией различных типов данных (биологических, химических, данных о пациентах и реальном мире) и может выявлять закономерности и связи, которые могут быть неочевидны для исследователей. Эта способность может привести к созданию новых гипотез о механизмах болезни, мишенях для лекарств и стратегиях лечения, открывая новые пути для исследований.
7. Определение дополнительного списка заболеваний, с которыми могут справляться существующие лекарства
ИИ может выявлять существующие лекарства, которые могут быть эффективны для лечения не тех заболеваний, для которых они были изначально одобрены. Такой подход к перепрофилированию лекарств может значительно сократить время выхода на рынок, поскольку эти препараты уже прошли несколько регуляторных барьеров.
ИИ должен сыграть ключевую роль в преобразовании процесса открытия лекарств, сделав его более быстрым, эффективным и экономичным. Используя возможности ИИ по анализу и изучению огромных массивов данных, фармацевтические компании смогут не только ускорить темпы инноваций, но и быстрее доставлять пациентам жизненно важные лекарства.
