KI-eerste geneesmiddelontdekking: Kan robotte wetenskaplikes help om nuwe farmaseutiese middels te ontdek?

• Author:
• Author naam

  Quantumrun Foresight
• Augustus 22, 2022

Insig opsomming

Hoë koste en mislukkingsyfers in tradisionele geneesmiddelontwikkeling dwing farmaseutiese maatskappye om in kunsmatige intelligensie (KI) tegnologieë te belê om navorsingsdoeltreffendheid te bevorder en koste te verlaag. KI is besig om die bedryf te transformeer deur vinnig nuwe dwelmteikens te identifiseer en persoonlike behandelings moontlik te maak. Hierdie verskuiwing na KI is besig om die farmaseutiese landskap te hervorm, van veranderende posvereistes vir chemici tot debatte oor KI se intellektuele eiendomsregte.

KI-eerste dwelm ontdekking konteks

Die tipiese geneesmiddelontwikkelingsprojek kos USD $2.6 miljard. Die druk is hoog vir wetenskaplikes, aangesien 9 uit 10 kandidaat-terapieë nie regulatoriese goedkeurings bereik nie. As gevolg hiervan belê farmaseutiese maatskappye aggressief in KI-platforms gedurende die 2020's om navorsingsdoeltreffendheid te verhoog terwyl koste verlaag word. 

Verskillende KI-tegnologieë word gebruik in geneesmiddelontdekking, insluitend masjienleer (ML), natuurlike taalverwerking (NLP) en rekenaarvisie. ML ontleed data uit verskeie bronne, insluitend wetenskaplike literatuur, kliniese proewe en pasiëntrekords. Hierdie inligting kan dan gebruik word om patrone te identifiseer wat nuwe geneesmiddelteikens kan voorstel of kan lei tot die ontwikkeling van meer effektiewe behandelings. NLP, 'n taalgebaseerde voorspellingsmodel, word gebruik om data uit wetenskaplike literatuur te ontgin, wat nuwe maniere kan beklemtoon waarop bestaande middels ontwikkel kan word. Laastens ontleed rekenaarvisie beelde van selle en weefsels, wat veranderinge wat met siektes verband hou, kan identifiseer.

’n Voorbeeld van ’n farmaseutiese maatskappy wat KI gebruik om nuwe middels te ontwikkel, is Pfizer, wat IBM Watson gebruik, ’n ML-stelsel wat omvattend navorsing oor immuno-onkologiemedisyne kan doen. Intussen het Sanofi in Frankryk 'n vennootskap met die Britse beginonderneming Exscientia om 'n KI-platform te skep om na metaboliese siekteterapieë te soek. Die Switserse maatskappy Roche-filiaal Genentech gebruik 'n KI-stelsel van die VSA-gebaseerde GNS Healthcare om die soektog na kankerbehandelings te lei. In China het die biotegnologie-opstartonderneming Meta Pharmaceuticals 'n saadbefondsing van $15 miljoen van USD verkry om outo-immuun siektebehandelings met behulp van KI te ontwikkel. Die maatskappy is geïnkubeer deur 'n ander KI-gesteunde geneesmiddelontdekkingsmaatskappy, Xtalpi.

Ontwrigtende impak

Miskien was die mees praktiese toepassing van KI-eerste geneesmiddelontdekking die ontwikkeling van die eerste terapeutiese middel vir COVID-19, 'n antivirale medikasie genaamd Remdesivir. Die middel is aanvanklik geïdentifiseer as 'n moontlike behandeling vir die virus deur navorsers by Gilead Sciences, 'n biotegnologiemaatskappy in Kalifornië, wat KI gebruik. Die maatskappy het 'n algoritme gebruik om data van die GenBank-databasis te ontleed, wat inligting oor alle publiek beskikbare DNS-volgordes bevat.

Hierdie algoritme het twee moontlike kandidate geïdentifiseer, wat Gilead Sciences gesintetiseer en teen die COVID-19-virus in 'n laboratoriumskottel getoets het. Daar is gevind dat beide kandidate doeltreffend teen die virus is. Een van hierdie kandidate is toe gekies vir verdere ontwikkeling en toetsing in diere en mense. Remdesivir is uiteindelik veilig en doeltreffend gevind, en is goedgekeur vir gebruik deur die Amerikaanse voedsel- en dwelmadministrasie (FDA).

Sedertdien het maatskappye en organisasies saamgewerk om meer COVID-19-behandelings te vind met behulp van KI-stelsels. In 2021 het 10 maatskappye saamgespan om IMPECCABLE (Integrated Modeling Pipeline for COVID Cure by Assessing Better Leads) te skep. Hierdie organisasies sluit in Rutgers Universiteit, University College London, die Amerikaanse departement van energie, Leibniz Superrekenaarsentrum en NVIDIA Corporation.

Die projek is 'n KI-simulasiepyplyn wat beloof om die sifting van potensiële COVID-19-middelkandidate 50,000 keer vinniger as huidige metodes te bespoedig. IMPECCABLE kombineer verskeie dataverwerking, fisika-gebaseerde modellering en simulasie, en ML-tegnologie om 'n KI te skep wat patrone in data gebruik om voorspellende modelle te bou. Anders as die tipiese metode, waar wetenskaplikes versigtig moet dink en molekules moet ontwikkel op grond van hul kennis, stel hierdie pyplyn navorsers in staat om groot getalle chemikalieë outomaties te sif, wat die waarskynlikheid dramaties verhoog om 'n waarskynlike kandidaat te vind.

Implikasies van KI-eerste geneesmiddelontdekking

Wyer implikasies van die aanvaarding van KI-eerste geneesmiddelontdekkingmetodologieë in die industrie kan insluit: 

• KI-platforms wat take aanvaar wat tradisioneel deur vroeë-loopbaan-chemici hanteer word, wat hierdie professionele persone noodsaak om nuwe vaardighede aan te leer of loopbaanrigting te verskuif.
• Groot farmaseutiese maatskappye wat robotwetenskaplikes in diens neem om uitgebreide genetiese, siekte- en behandelingsdata te ondersoek, en terapie-ontwikkeling te versnel.
• 'n Oplewing in vennootskappe tussen biotegnologie-opstarters en gevestigde farmaseutiese firmas vir KI-gesteunde geneesmiddelontdekking, wat meer beleggings van gesondheidsorgentiteite lok.
• Die fasilitering van pasgemaakte mediese behandelings vir individue met unieke biologiese eienskappe, veral dié met ongewone outo-immuunafwykings.
• Verskerpte regulatoriese besprekings oor KI se intellektuele eiendomsregte in geneesmiddelontdekkings en aanspreeklikheid vir KI-verwante foute in die farmaseutiese sektor.
• Die gesondheidsorgbedryf ervaar aansienlike kosteverlagings in geneesmiddelontwikkeling, wat meer bekostigbare medikasiepryse vir verbruikers moontlik maak.
• Diensdinamika in die farmaseutiese sektor verskuif, met die klem op datawetenskap en KI-kundigheid bo tradisionele farmaseutiese kennis.
• Potensiaal vir verbeterde globale gesondheidsuitkomste as gevolg van vinniger en doeltreffender geneesmiddelontdekkingsprosesse, veral in ontwikkelende lande.
• Regerings wat moontlik beleide instel om billike toegang tot KI-ontdekte medisyne te verseker, monopolieë te voorkom en wyer gesondheidsvoordele te bevorder.
• Omgewingsimpakte word verminder namate KI-gedrewe geneesmiddelontdekking die behoefte aan hulpbronintensiewe laboratoriumeksperimente en proewe verminder.

Vrae om te oorweeg

• Hoe anders dink jy sal KI-eerste geneesmiddelontdekking gesondheidsorg verander?
• Wat kan regerings doen om KI-eerste medisyne-ontwikkelings te reguleer, veral pryse en toeganklikheid?