創薬における AI の可能性と医療への影響

新薬の発見は常に困難で費用のかかるプロセスです。 それには長い期間と多大な費用がかかり、この重要な分野における改革の必要性が以前から強調されてきました。 計算手法を通じて創薬を加速するこれまでの取り組みにも関わらず、進歩は依然として限られている。

人工知能 (AI) は、創薬と開発における AI の革命において大きな可能性を示すエキサイティングなソリューションとして登場しました。 AI は、最適な薬剤候補の特定を容易にし、さまざまな疾患に対する前例のない洞察を提供し、広範な患者データセットを効果的に管理します。 これらの機能は、製薬業界全体に変革的な変化をもたらしています。

マッキンゼーによると、ビッグデータ戦略に AI 機能を組み込むと、米国の医療システム内で年間最大1,000 億ドルの価値を生み出す可能性があります。 これには、予測モデリングの活用とセンサー データの包括的な分析の実施が含まれます。

さらに、カーネギーメロン大学とドイツの著名な機関が実施した共同研究の取り組みでは、創薬における AI が創薬費用を大幅に削減することが明らかになりました。 このコラボレーションは、企業がコストを最大 70%削減できる可能性があることを示唆しています。 そこでこの記事では、創薬と開発における人工知能の力と、これらの高度なAI 技術が医療にどのような革命をもたらすかについて説明します。

創薬と開発における人工知能の役割

創薬研究は、体にプラスの影響を与え、特定の病気を効果的に治療する薬剤を見つけることに焦点を当てています。 研究者は伝統的に、分子ライブラリーの徹底的なスクリーニングを実施して、標的分子、特に特定の疾患に関連するタンパク質に結合できる分子を特定します。 その後、これらの同定された分子は複数回の試験を受けて、潜在的な薬剤候補に絞り込まれます。

最近の傾向は、合理的で構造に基づいた医薬品設計手法の受け入れが増えていることを示しています。 これらのアプローチでは、初期のスクリーニング段階は回避されますが、化学者は潜在的な新薬を特定するために多数の化合物の設計、合成、評価を行う必要があります。

課題は、どの化学構造が望ましい生物学的効果や効果的な薬物機能に必要な特性を備えているかが不確実であることにあります。 その結果、有望な化合物を実行可能な薬剤候補に精製することは、リソースを大量に消費し、時間のかかるプロセスになります。 現在のデータによると、新薬を市場に出すには現在約 26 億ドルの費用がかかります。

さらに、新薬が臨床試験中に有望性を示したとしても、臨床試験段階を通じて障害に遭遇する可能性があります。 これらの薬剤候補の第 I 相試験では、そのうち9.6% が市場投入に成功していることが実証されています。

AI システムのデータ処理能力は、直面する課題のため大きな注目を集めています。 専門家は、創薬用 AI が触媒としてプロセスを加速し、コストを削減できると予測しています。 市場調査会社ベクリルは、 AI の統合により、2028 年までに創薬プロセスで700 億ドルを超える潜在的な節約効果があると予測しています。

創薬における AI の利点

創薬における AI の使用は、製薬業界にいくつかの重要な利点をもたらします。

医薬品開発の加速

創薬と開発における人工知能の導入により、潜在的な薬剤標的を特定するプロセスを大幅に迅速化できます。 機械学習アルゴリズムを採用することで、広範なデータセットを迅速に分析でき、その結果、潜在的な薬剤候補を迅速に発見できます。 この加速により、リード発見プロセスが合理化され、最終的には研究者や製薬会社の貴重な時間とリソースが節約されます。

より効果的な薬

創薬および開発における人工知能は、化学構造に基づいてリード分子の薬理学的特性を予測し、医薬品開発をより効果的にする上で重要な役割を果たします。 機械学習アルゴリズムを使用することで、研究者は、溶解度、生物学的利用能、毒性などの重要な特性を推定する予測モデルを作成できます。 これらのモデルは、薬理学的特性が改善された新しい分子の設計を導き、潜在的な薬剤候補の効率と安全性を高めます。

改善された臨床試験デザイン

AI は臨床試験の設計を強化する上で重要な役割を果たします。 AI は電子医療記録と患者データを分析することで、適切な候補者をより効率的に特定し、患者の採用を効率化します。 さらに、AI は、特定の治療法に積極的に反応する可能性が高い患者サブグループを特定することで、試験設計の最適化に役立ちます。 AI 駆動のウェアラブル デバイスの利用により、リアルタイムのモニタリングが可能になり、正確なデータ収集と患者の安全性を高めるための治験プロトコルの必要な調整が保証されます。 さらに、AI アルゴリズムは堅牢なデータ分析を促進し、将来の研究や臨床実践に貴重な洞察を提供します。

薬物の生物活性の予測

創薬および開発における人工知能は、薬物の生物活性の予測に革命をもたらしました。 研究者は現在、AI を使用して、定量的構造活性相関 (QSAR) モデリングや分子ドッキングなどの技術を使用して、さまざまな化合物の生物活性を予測しています。

これらの方法は、化合物の化学構造と標的タンパク質との相互作用を分析し、それらの生物活性をより正確に予測します。 AI は深層学習技術を利用して、膨大なデータセット内の複雑なパターンと関係を明らかにし、未テストの化合物の生物活性を正確に予測できるようにします。

品質保証

創薬用 AI は、医薬品の品質管理の分野におけるさまざまな品質保証プロセスの精度と効率を向上させる上で重要な役割を果たします。 自動検査にコンピューター ビジョン アルゴリズムを採用することで、AI は欠陥、汚染、パッケージの不一致の特定を支援します。 これにより、医薬品が厳格な品質基準を満たしていることが保証されます。

さらに、AI アルゴリズムが製造装置からのセンサー データを分析し、装置の故障を防ぎ、生産のダウンタイムを最小限に抑えるための予知保全措置を可能にします。 AI は、販売および流通データを分析して疑わしいパターンを特定することで不正行為の検出にも役立ち、それによって医薬品流通チャネルの完全性と安全性を確保します。

薬物の再利用

AI は、既存の薬の新しい治療用途を発見するための有望なアプローチを提供します。 これにより、従来の医薬品開発にかかる時間とコストが大幅に削減されるだけでなく、確立された医薬品の新たな用途の可能性を特定することも可能になります。

AI アルゴリズムは、薬剤および疾患情報の広範なデータセットを分析することで、パターンと関係を明らかにし、新たな治療の機会の探索につながります。 さらに、AI 主導のネットワーク薬理学により、薬物、標的、疾患間の複雑な相互作用の調査が可能になり、既存の医薬品のさらなる可能性が解き放たれます。

薬物組み合わせ分析

AI の堅牢な分析機能は、複数の薬剤の使用が必要となる可能性のある複雑な疾患の検査において重要な役割を果たします。 AI は、共同効果を予測し、さまざまな薬剤の組み合わせに対する最適な投与量を決定することで、より効率的な治療戦略の開発に貢献します。

さらに、AI は、患者の遺伝的および分子的特性を考慮して、個々の患者に合わせて薬剤の組み合わせを調整することを支援し、最終的には治療効果と患者の転帰を向上させます。

患者の層別化

AI を活用した創薬は、患者を分類する際に貴重なツールであることが証明されています。 これは、同様の疾患プロファイルと特徴を持つ特定の患者グループを識別するのに役立ちます。 AI は、予測モデリングとバイオマーカー同定の利用を通じて、医療提供者が治療アプローチを個別化できるようにし、医薬品開発の成功率を高め、最終的には患者の転帰を改善します。

創薬における AI の応用

従来の方法よりもプロセスを簡素化する、創薬における AI の応用例をいくつか紹介します。

ターゲットの選択と検証

AI を活用した創薬では、医薬品情報バンクや公共図書館などのさまざまなデータセットを分析することで、潜在的な分子標的を見つけて確認するプロセスが簡素化されます。 AI ベースの創薬では、ディープ オートエンコーダー、救済アルゴリズム、バイナリ分類の利用を通じて、これらの標的に効率的に優先順位を付けます。 さらに、AI プラットフォームは、タンパク質の構造を理解するために、クライオ EM 顕微鏡データでトレーニングされたグラフ畳み込みネットワークとコンピューター ビジョン モデルを採用しています。

化合物のスクリーニングとリードの最適化

化合物スクリーニングの分野では、AI 主導の仮想スクリーニングを利用することで、広範な化合物データベースから潜在的なリード分子を効率的に特定できます。 AI 逆合成経路予測は、化学合成への自動化されたアプローチであり、化学合成計画のプロセスを大幅に強化します。 さらに、AI ベースの創薬モデルは細胞標的の分類において重要な役割を果たし、画像によるインテリジェントな細胞選別を促進し、より効率的な細胞分離を実現します。

前臨床研究

AI は、薬物動態学/薬力学モデリングにおける分子作用機序と用量反応関係の予測において重要な役割を果たします。 化合物の毒性を正確に予測する Deeptox アルゴリズムを通じて毒性評価を効果的に合理化します。 さらに、深層学習アルゴリズムはトランスクリプトーム データを利用して、薬理学的特性について正確な予測を行います。

臨床試験

AI ツールはいくつかの重要な側面を強化するため、臨床試験において重要な役割を果たします。 これらは、患者の疾患の認識、特定の遺伝子標的の同定、分子効果の予測に貢献します。 さらに、AI 主導のアプリケーションにより服薬アドヒアランスが向上し、リスクベースのモニタリングが可能になり、臨床試験の効率と成功率が向上します。

創薬用 AI が市販後の安全性を監視する方法

市販後の医薬品安全性モニタリングの分野では、人工知能 (AI) が重要なツールとして台頭しています。 これにより、規制当局の承認と広範囲にわたる患者の使用に続いて、医薬品の安全性を継続的に評価することが可能になります。 AI による創薬は、創薬市場における AI 参入後の医薬品の安全性の監視において重要な役割を果たします。 これには、次のようなさまざまな重要な機能の実行が含まれます。

信号検出

AI アルゴリズムは、広範な患者データのアーカイブを分析する際に重要な役割を果たします。 これらのアルゴリズムにより、特定の薬剤に関連する有害事象を示す潜在的なシグナルの発見が可能になります。 この機能は、最初の臨床試験段階では明らかではなかった、まれな副作用または予期せぬ副作用を特定するのに役立ちます。

リアルタイム監視

AI 主導の創薬では、電子医療記録とソーシャル メディアのデータを使用して、医薬品の安全性をリアルタイムで監視します。 潜在的な安全上の懸念を迅速に特定して警告し、患者の安全と健康を確保するためのタイムリーな介入を可能にします。

リスク予測

AI アルゴリズムは、特定の薬剤に関連する有害事象の確率を予測するために利用されます。 これらのアルゴリズムでは、患者固有の特性やその他の関連要素が考慮されます。 AI は、悪影響を受けるリスクが高い個人を特定することで、的を絞った介入と個別化された医療を可能にし、その結果、患者の安全性と治療結果が向上します。

薬物間相互作用

AI は、さまざまな薬物間の複雑なパターンと相互関係を分析することで、好ましくない影響をもたらす可能性のある潜在的な相互作用を予測できます。 この機能により、医療提供者は薬剤の組み合わせに関して十分な情報に基づいた意思決定を行うことができるため、有害な相互作用のリスクが軽減され、患者の安全性が向上します。

現実世界の AI 創薬の例

創薬用 AI では、AI 手法の導入の成功を強調する注目すべき事例が数多く報告されています。 AI 創薬の注目すべき例としては、次のようなものがあります。

がん治療化合物の発見

グプタ、R. et al. 新しいがん治療化合物の発見における AI の可能性を紹介しました。 彼らは、既知のがん関連化合物の膨大なデータセットでトレーニングされたディープラーニング (DL) アルゴリズムを採用し、有望な結果をもたらしました。 このアプローチは、AI の機能を活用することにより、がん研究における将来の治療介入に大きな期待がかかる、これまで知られていなかった化合物を効果的に特定します。

MEK タンパク質阻害剤の同定

がん治療における重要な標的である MEK タンパク質の阻害剤の同定における機械学習 (ML) の利用に成功したことが最近文書化されました。 MEK に対する効果的な阻害剤を発見することは、困難な課題でした。 しかし、ML アルゴリズムの適用を通じて、研究者は新規阻害剤の特定に成功することができ、複雑な生物医学的ハードルに対処する際の AI 主導のアプローチの有効性が強調されています。

アルツハイマー病の治療標的化

機械学習 (ML) アルゴリズムの適用により、病気の進行に関係する重要なタンパク質であるベータ セクレターゼ (BACE1) の新しい阻害剤の発見が簡素化されました。 この AI 手法の導入の成功により、複雑な神経変性疾患に対処する新たな機会が開かれ、複雑な健康課題に対する治療ソリューションの進歩における AI の役割が浮き彫りになりました。

新規抗生物質の発見

AI を活用した創薬は、新しい抗生物質を特定する能力を拡張しました。 高度な機械学習技術により、1 億を超える分子の膨大なプールから強力な抗生物質候補を特定することに成功しました。 その結果、強力な抗生物質が発見され、結核を含むさまざまな薬剤耐性菌株に対して有効であることが証明されました。 この目覚ましい成果は、世界規模の健康上の重大な脅威と戦う上で AI が極めて重要な役割を果たしていることを強調しています。

新型コロナウイルス感染症の治療研究

新型コロナウイルス感染症との戦いに関する継続的な研究は、ML アルゴリズムを利用することで大幅に進歩しました。 広範なデータセットの分析を通じて、AI はウイルスを治療するための特定の化合物を特定する上で重要な役割を果たしています。 この特定の使用例は、新たな世界的な健康危機に対応する際の AI の機敏性と適応性を実証し、現代の創薬活動における AI のかけがえのない地位を裏付けています。

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創薬における AI の使用の課題

AI は創薬に革命をもたらす大きな可能性を秘めています。 しかし、その広範な統合は、シームレスな実装を妨げる重大な課題によって妨げられています。

データプライバシーと規制遵守:

患者データは機密性が高いため、データのプライバシーと規制遵守に関する懸念が生じます。 AI を活用した創薬における倫理的および法的考慮事項に対処するには、米国の医療保険相互運用性および説明責任法 (HIPAA)や欧州連合の一般データ保護規則 (GDPR) などの厳格なデータ保護規制を遵守することが重要です。

データの質と量:

AI の有効性は、高品質のデータが利用できるかどうかに大きく依存します。 しかし、創薬では、データ環境がしばしば課題を引き起こします。 データの希少性、その多様性、そして品質のばらつきが特徴です。 このような特性により、AI システムがこのデータを正確に分析してモデル化することが困難になります。

コストと技術的専門知識

創薬に AI を導入するには、財政と技術的専門知識の面で多大な投資が必要です。 このプロセスには、熟練したデータ サイエンティストや AI 専門家を積極的に採用しながら、必要なインフラストラクチャを確立および維持することが含まれます。 ただし、これらの要件にはかなりの義務が伴い、広範な採用には課題​​が生じています。

解釈可能性と透明性

AI モデルの複雑さにより、解釈可能性と透明性の点で課題が生じることがよくあります。 信頼と信頼を確立するには、これらのモデルの基礎となるメカニズムと意思決定プロセスを理解することが重要になります。 この理解により、創薬における AI の広範な導入がさらに促進されます。

標準化の欠如

創薬の分野は、標準化されたデータ形式、収集方法、分析技術が存在しないため、大きな課題に直面しています。 この標準化の欠如により、研究とデータセットを効果的に比較することが困難になります。 その結果、AI は一貫性のある信頼できる予測とモデルを生成する際に障害に直面します。

創薬における AI の将来

製薬業界では、従来の仮想スクリーニング (VS) 手法に伴う重大な経済的負担と潜在的な後退を軽減するために、AI ソリューションの統合をますます受け入れています。 このアプローチの変化は、2015 年の 2 億ドルから2018 年の 7 億ドルへと急上昇した AI 市場の目覚ましい成長によって実証されています。予測では、2024 年までにさらに 50 億ドルにまで膨れ上がることが示されており、製薬および医療分野の再構築における AI の変革の可能性が強調されています。 。 2017 年から 2024 年にかけて 40% の成長が見込まれるということは、これらの分野における AI の大きな影響を浮き彫りにしています。

結論

創薬における人工知能 (AI) の統合は、製薬業界とヘルスケア部門の両方に革命をもたらす可能性があります。 これにより、医薬品開発を加速し、臨床試験デザインを改善し、医薬品の生物活性を予測し、品質保証を確保できます。 最先端のAI 開発会社である当社は、ヘルスケアの進歩と救命治療の開発を促進する、より迅速で費用対効果の高い効率的なソリューションを提供します。

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よくある質問

Q. 人工知能は創薬をどのように変えますか?

A. AI は、潜在的な薬剤の探索を迅速化することで、創薬を変えています。 また、個別化された治療がより実現可能になり、既存の薬の新しい用途を見つけることも容易になります。

Q.AIは創薬にどのように活用されていますか？

A. AI はいくつかの方法で創薬に利用されています。 まず、AI は化学物質のライブラリをスキャンし、さまざまな化合物がタンパク質とどのように反応するかを予測します。 また、個別の患者データを検査して、個別化された治療法を開発します。 さらに、AI は臨床試験を合理化し、研究プロセス全体をより効率的にします。

Q. AI は創薬のコストとスケジュールにどのような影響を与えますか?

A.人工知能は、化合物の選択方法と臨床試験の設定方法を改善することで、新薬を発見するプロセスを合理的にすることができます。 これにより、研究開発コストを大幅に節約できる可能性があります。 創薬における AI は、潜在的な医薬品候補の特定を迅速化し、臨床試験プロセスをより効率的にすることで、新しい治療法をより早く患者の手に届けることにも役立ちます。