Як Generative AI трансформує відкриття ліків

Ось як генеративний ШІ революціонізує відкриття ліків, прискорюючи дослідження та скорочуючи витрати. Дізнайтеся про його вплив на фармацевтичну промисловість.

Generative AI викликає хвилі в різних сферах. Відкриття ліків зараз є одним із найбільш вражених. Удосконалена форма штучного інтелекту, яку ми маємо зараз, має потенціал повністю змінити методи розробки нових ліків. Це може зробити процес швидшим, дешевшим і точнішим. У цій статті я розповім, як генеративний штучний інтелект змінює відкриття ліків, чому це важливо та що може бути в майбутньому.

Як працює пошук ліків?

Відкриття ліків – це перший крок у довгому та складному шляху до розробки нових ліків. Це передбачає виявлення нових сполук, які могли б стати ефективними засобами лікування захворювань. Традиційно цей процес був повільним , дорогим і дуже невизначеним. Дослідники повинні просіяти тисячі чи навіть мільйони сполук, щоб знайти те, що працює, і це лише початок. Після того як знайдено багатообіцяючу сполуку, вона повинна пройти тривалий процес оптимізації, тестування та схвалення регуляторних органів. Тільки після цього його можна застосовувати пацієнтам.

Процес виявлення ліків

Процес відкриття ліків можна розділити на кілька основних етапів:

1. Ідентифікація мішені : вчені починають з визначення біологічної мішені, часто білка, який відіграє вирішальну роль у хворобі. Ця мета є центром для нових ліків.
2. Генерація влучень : потім дослідники перевіряють великі бібліотеки сполук, щоб знайти ті, які взаємодіють з ціллю. Це перший крок у пошуку потенційних кандидатів на наркотики.
3. Оптимізація свинцю : багатообіцяючі сполуки хімічно модифіковані для підвищення їх ефективності, зменшення побічних ефектів і підвищення їх здатності засвоюватися організмом.
4. Доклінічні випробування : оптимізовані сполуки тестуються в лабораторії та на тваринах, щоб оцінити їх безпеку та ефективність, перш ніж їх можна буде перейти до випробувань на людях.

Хронологія розробки традиційних ліків

Шлях від відкриття ліків до виходу на ринок довгий і часто займає більше десяти років. Ось спрощений графік:

• Відкриття та доклінічні випробування (3-6 років) : Початкові дослідження та лабораторні випробування.
• Клінічні випробування (6-7 років) : тестування на людях у три фази для оцінки безпеки та ефективності.
• Схвалення регулюючих органів (1-2 роки) : Подання на перевірку регулюючим органам, таким як FDA.
• Постмаркетинговий нагляд : Постійний моніторинг після випуску препарату для забезпечення тривалої безпеки.

Ця хронологія підкреслює, чому нові ліки такі дорогі та чому існує потреба у швидших і ефективніших методах, подібних до тих, які пропонує генеративний штучний інтелект.

Як Generative AI революціонізує відкриття ліків

Генеративний ШІ — це тип штучного інтелекту, який створює нові дані з наявних наборів даних. У відкритті ліків він може створювати нові молекули. Або передбачити, як вони будуть поводитися в організмі. Потім штучний інтелект може оптимізувати існуючі сполуки. Отже, ось як генеративний ШІ трансформує процес:

1. Прискорення відкриття ліків

Генеративний штучний інтелект прискорює процес відкриття ліків, аналізуючи величезні обсяги даних за частку часу, який знадобився б дослідникові. Традиційні методи відкриття ліків часто вимагають років проб і помилок. Generative AI може швидко переглядати величезні хімічні бібліотеки, виявляти потенційних кандидатів на ліки та прогнозувати їхню поведінку. Це значно скорочує час, необхідний для ідентифікації життєздатних сполук.

2. Підвищення точності та точності

Однією з найбільш значущих переваг генеративного ШІ є його здатність передбачати властивості нових молекул з високим ступенем точності. Ці моделі штучного інтелекту навчаються на великих наборах даних, що дозволяє їм ідентифікувати тонкі закономірності, які люди-дослідники можуть пропустити. Така точність зменшує потребу у дорогих і трудомістких лабораторних експериментах, роблячи процес розробки ліків більш ефективним.

Наприклад, штучний інтелект використовувався для прогнозування того, як нові молекули будуть взаємодіяти з біологічними мішенями, значно підвищуючи шанси на успіх на наступних стадіях розробки. Це вже призвело до відкриття перспективних препаратів-кандидатів у таких областях, як онкологія та інфекційні захворювання.

3. Зниження витрат

Вартість розробки нового препарату астрономічна, часто перевищує 2,5 мільярда доларів. Generative AI допомагає скоротити ці витрати шляхом автоматизації багатьох частин процесу відкриття ліків. Зменшуючи потребу у великій лабораторній роботі та невдалих випробуваннях, ШІ може допомогти вивести ліки на ринок швидше та за нижчою ціною.

4. Відкриття нових і перепрофілювання існуючих ліків

Генеративний штучний інтелект не тільки добре створює нові молекули, але й знаходить нові способи використання існуючих. Моделі штучного інтелекту можуть аналізувати існуючі ліки та пропонувати нові захворювання, які вони можуть лікувати, прискорюючи процес пошуку методів лікування рідкісних або важких для лікування захворювань. Цей підхід, відомий як перепрофілювання ліків, був особливо корисним у таких екстрених ситуаціях, як пандемія COVID-19, коли пошук існуючих ліків, які можна було б перепрофілювати, був вирішальним.

Реальні приклади генеративного штучного інтелекту у пошуках ліків

Кілька компаній уже використовують генеративний ШІ, щоб розширити межі відкриття ліків. Ось кілька ключових прикладів:

• Insilico Medicine : ця компанія розробила платформу ШІ, яка проектує нові молекули з нуля. У 2020 році компанія Insilico визначила новий препарат-кандидат для лікування фіброзу легенів лише за 18 місяців — процес, який зазвичай займає до п’яти років. Посилання: Insilico Medicine
• Atomwise : Atomwise використовує штучний інтелект для прогнозування спорідненості зв’язування малих молекул з білковими мішенями. Їх технологія була використана для визначення потенційних методів лікування лихоманки Ебола менш ніж за тиждень, завдання, яке зазвичай займає місяці або навіть роки. Посилання: https://www.atomwise.com/

• Exscientia : Exscientia є ще одним піонером у відкритті ліків за допомогою ШІ. Нещодавно вони провели клінічні випробування на людях першого у світі препарату, розробленого штучним інтелектом, DSP-1181, що стало важливою віхою в цій галузі. Exscientia
• BenevolentAI : Ця компанія використовує штучний інтелект, щоб знаходити нові цілі для наркотиків і перепрофілювати існуючі ліки. Їхнє дослідження за допомогою ШІ призвело до ідентифікації барицитинібу, препарату, який зараз використовується для лікування важких випадків COVID-19. BenevolentAI
• Recursion Pharmaceuticals : Recursion зосереджується на відкритті методів лікування рідкісних і складних захворювань. Їхня платформа штучного інтелекту використовує дані стільникових зображень для виявлення потенційних кандидатів на ліки, спрощуючи процес відкриття. Recursion Pharmaceuticals

Більш широкий вплив на фармацевтичну промисловість

Запровадження генеративного штучного інтелекту у відкритті ліків має далекосяжні наслідки для фармацевтичної промисловості. Ось кілька ключових сфер, у яких штучний інтелект має значення:

1. Швидший час виходу на ринок

Прискорюючи процес відкриття ліків, генеративний штучний інтелект допомагає фармацевтичним компаніям швидше виводити на ринок нові ліки. Це особливо важливо для захворювань, які не лікуються на даний момент, або тих, що потребують термінового вирішення, наприклад пандемії.

2. Персоналізована медицина

Generative AI також прокладає шлях до персоналізованої медицини, де лікування пристосовується до індивідуальних пацієнтів на основі їхньої генетичної структури. ШІ може аналізувати дані пацієнтів, щоб визначити найефективніші методи лікування, зменшуючи підхід методом проб і помилок, поширений у традиційній медицині.

3. Доступність і доступність

Оскільки відкриття ліків за допомогою штучного інтелекту зменшує витрати, існує потенціал для того, щоб зробити ліки, що рятують життя, доступнішими та доступнішими для широких верств населення. Це може мати значний вплив на глобальне здоров’я, особливо в регіонах з низьким рівнем доходу, де вартість ліків є основною перешкодою для лікування.

4. Боротьба з хворобами, які раніше не піддавалися лікуванню

Здатність штучного інтелекту визначати нові мішені для ліків і створювати нові молекули відкриває можливості для лікування хвороб, які раніше вважалися невиліковними. Сюди входять рідкісні захворювання, коли розмір ринку занадто малий, щоб виправдати високі витрати на розробку традиційних ліків, і складні захворювання, такі як хвороба Альцгеймера та деякі види раку.

Майбутнє генеративного ШІ в розробці ліків

Майбутнє розробки ліків тісно пов’язане з досягненнями в генеративному ШІ. Оскільки моделі штучного інтелекту продовжують удосконалюватися, вони зможуть вирішувати навіть складніші завдання, такі як прогнозування ефективності ліків під час клінічних випробувань або персоналізація лікування для окремих пацієнтів. Крім того, у міру того, як буде доступно більше даних, системи штучного інтелекту стануть більш точними та надійними, що ще більше підвищить їх роль у відкритті ліків.

Щоб бути в курсі нових технологій та розібратися, як працює ChatGPT, запрошуємо вас на 7-денний марафон від Academy CGPT! Долучайтеся, щоб дізнатися більше про можливості штучного інтелекту та його застосування у різних сферах. Не проґавте цю можливість!

Щоб отримати докладні статті про штучний інтелект, відвідайте наш блог, який ми створюємо з любов’ю до технологій, людей та їхніх потреб.