Потенциал ИИ в открытии лекарств и его влияние на здравоохранение

Открытие новых лекарств всегда было сложным и дорогостоящим процессом. Это требует длительных сроков и значительных затрат, что уже давно подчеркивает необходимость реформ в этой важнейшей области. Несмотря на предыдущие усилия по ускорению открытия лекарств с помощью вычислительных методов, прогресс оставался ограниченным.

Искусственный интеллект (ИИ) стал захватывающим решением, демонстрирующим большой потенциал в революционном изменении ИИ для открытия и разработки лекарств. ИИ облегчает идентификацию оптимальных кандидатов на лекарства, обеспечивает беспрецедентную информацию о различных заболеваниях и эффективно управляет обширными наборами данных о пациентах. Эти возможности способствуют трансформационным изменениям в фармацевтической сфере.

По данным McKinsey, включение возможностей искусственного интеллекта в стратегии больших данных может принести ежегодную прибыль в размере до 100 миллиардов долларов в системе здравоохранения США. Это включает в себя использование прогнозного моделирования и проведение комплексного анализа данных датчиков.

Более того, совместное исследование, проведенное Университетом Карнеги-Меллон и известным немецким учреждением, показало, что искусственный интеллект в разработке лекарств значительно снижает расходы на разработку лекарств. Это сотрудничество предполагает, что компании потенциально могут сократить свои расходы до 70% . Итак, в этой статье мы обсудим роль искусственного интеллекта в открытии и разработке лекарств, а также то, как эти передовые методы искусственного интеллекта совершают революцию в здравоохранении .

Роль искусственного интеллекта в открытии и разработке лекарств

Исследования по поиску лекарств направлены на поиск лекарств, которые эффективно лечат конкретные заболевания, положительно влияя на организм. Исследователи традиционно проводят тщательный анализ молекулярных библиотек, чтобы идентифицировать молекулу, которая может связываться с целевой молекулой, особенно с белком, связанным с конкретным заболеванием. После этого идентифицированные молекулы проходят несколько этапов тестирования, чтобы превратить их в потенциальных кандидатов на лекарства.

Последние тенденции указывают на растущее признание рациональных, основанных на структуре методов разработки лекарств. Эти подходы, минуя начальные этапы скрининга, по-прежнему требуют от химиков разработки, синтеза и оценки многочисленных соединений с целью выявления потенциальных новых лекарств.

Проблема заключается в неопределенности относительно того, какие химические структуры обладают желаемыми биологическими эффектами и необходимыми свойствами для эффективного действия лекарств. В результате переработка многообещающего соединения в жизнеспособного кандидата на лекарственное средство становится ресурсоемким и трудоемким процессом. Текущие данные показывают, что вывод нового препарата на рынок сейчас обходится примерно в 2,6 миллиарда долларов .

Более того, даже если новый препарат покажет многообещающие результаты в ходе лабораторных испытаний, он может столкнуться с препятствиями на этапе клинических испытаний. Испытания I фазы этих кандидатов на лекарства показывают, что 9,6% из них успешно выходят на рынок.

Возможности обработки данных систем искусственного интеллекта привлекли значительное внимание из-за стоящих перед ними задач. Эксперты прогнозируют, что ИИ для открытия лекарств может ускорить этот процесс и снизить затраты, выступая в роли катализатора. Фирма по исследованию рынка Bekryl прогнозирует, что потенциальная экономия в процессе разработки лекарств к 2028 году за счет интеграции искусственного интеллекта превысит 70 миллиардов долларов .

Преимущества ИИ в открытии лекарств

Использование ИИ при разработке лекарств дает фармацевтической промышленности несколько ключевых преимуществ:

Ускоренная разработка лекарств

С внедрением искусственного интеллекта при открытии и разработке лекарств процесс выявления потенциальных целей для лекарств может быть значительно ускорен. Используя алгоритмы машинного обучения , можно быстро анализировать обширные наборы данных, что приводит к быстрому обнаружению потенциальных кандидатов на лекарства. Такое ускорение упрощает процесс поиска потенциальных клиентов, что в конечном итоге экономит драгоценное время и ресурсы исследователей и фармацевтических компаний.

Более эффективные лекарства

Искусственный интеллект при открытии и разработке лекарств играет важную роль в прогнозировании фармакологических свойств ведущих молекул на основе их химической структуры, что делает разработку лекарств более эффективной. Используя алгоритмы машинного обучения, исследователи могут создавать прогнозные модели , которые оценивают ключевые свойства, такие как растворимость, биодоступность и токсичность. Эти модели затем служат основой для разработки новых молекул с улучшенными фармакологическими характеристиками, повышая эффективность и безопасность потенциальных кандидатов на лекарства.

Улучшенный дизайн клинических исследований

ИИ играет важную роль в совершенствовании дизайна клинических исследований. Анализируя электронные медицинские записи и данные пациентов, ИИ оптимизирует набор пациентов, более эффективно выявляя подходящих кандидатов. Более того, ИИ помогает оптимизировать дизайн исследований, определяя подгруппы пациентов, которые с большей вероятностью положительно отреагируют на конкретное лечение. Использование носимых устройств на базе искусственного интеллекта позволяет осуществлять мониторинг в режиме реального времени, обеспечивая точный сбор данных и необходимые корректировки протоколов испытаний для повышения безопасности пациентов. Кроме того, алгоритмы искусственного интеллекта облегчают надежный анализ данных, предлагая ценную информацию для будущих исследований и клинической практики.

Прогнозирование биоактивности лекарств

Искусственный интеллект в открытии и разработке лекарств произвел революцию в прогнозировании биологической активности лекарств. Теперь исследователи используют ИИ для прогнозирования биологической активности различных соединений, используя такие методы, как количественное моделирование отношений структура-активность (QSAR) и молекулярный докинг.

Эти методы анализируют химическую структуру соединений и их взаимодействие с целевыми белками, что позволяет более точно прогнозировать их биологическую активность. Используя методы глубокого обучения, ИИ выявляет сложные закономерности и взаимосвязи в обширных наборах данных, позволяя точно прогнозировать биологическую активность непроверенных соединений.

Гарантия качества

Искусственный интеллект для открытия лекарств играет решающую роль в повышении точности и эффективности различных процессов обеспечения качества в области контроля качества лекарств. Используя алгоритмы компьютерного зрения для автоматического контроля, ИИ помогает выявлять дефекты, загрязнения и несоответствия упаковки. Это гарантирует соответствие препаратов строгим стандартам качества.

Кроме того, алгоритмы искусственного интеллекта анализируют данные датчиков производственного оборудования, что позволяет принимать профилактические меры по техническому обслуживанию, предотвращать сбои оборудования и минимизировать время простоя производства. ИИ также помогает в обнаружении мошенничества, анализируя данные о продажах и распространении для выявления подозрительных моделей, тем самым обеспечивая целостность и безопасность каналов распространения лекарств.

Перепрофилирование лекарств

ИИ предлагает многообещающий подход к открытию новых терапевтических применений существующих лекарств. Это не только значительно сокращает время и затраты, связанные с разработкой традиционных лекарств, но также позволяет выявить новые потенциальные возможности использования уже существующих лекарств.

Анализируя обширные наборы данных о лекарствах и заболеваниях, алгоритмы ИИ могут выявить закономерности и взаимосвязи, что приведет к исследованию новых терапевтических возможностей. Кроме того, сетевая фармакология на основе искусственного интеллекта позволяет исследовать сложные взаимодействия между лекарствами, мишенями и заболеваниями, раскрывая дополнительный потенциал существующих лекарств.

Анализ комбинации лекарств

Надежные аналитические возможности ИИ играют решающую роль в изучении сложных заболеваний, которые могут потребовать использования нескольких лекарств. Прогнозируя совместные эффекты и определяя оптимальную дозировку различных комбинаций препаратов, ИИ способствует разработке более эффективных стратегий лечения.

Кроме того, ИИ помогает адаптировать комбинации лекарств для отдельных пациентов, принимая во внимание их генетические и молекулярные характеристики, что в конечном итоге повышает эффективность лечения и результаты лечения пациентов .

Стратификация пациентов

Открытие лекарств с помощью искусственного интеллекта оказывается ценным инструментом, когда дело доходит до классификации пациентов. Это помогает выявить конкретные группы пациентов со схожими профилями заболеваний и характеристиками. Благодаря использованию прогнозного моделирования и идентификации биомаркеров ИИ позволяет медицинским работникам персонализировать подходы к лечению, что приводит к более высокому уровню успеха в разработке лекарств и, в конечном итоге, к улучшению результатов лечения пациентов.

Применение ИИ в открытии лекарств

Вот некоторые применения ИИ в разработке лекарств, которые делают процессы более простыми, чем традиционные методы.

Выбор и проверка цели

Открытие лекарств с помощью искусственного интеллекта упрощает процесс поиска и подтверждения потенциальных молекулярных мишеней путем анализа различных наборов данных, включая банки информации о лекарствах и публичные библиотеки. Благодаря использованию глубокого автокодирования, алгоритмов помощи и двоичной классификации, разработка лекарств на основе искусственного интеллекта эффективно расставляет приоритеты для этих целей. Кроме того, платформы искусственного интеллекта используют граф-сверточные сети и модели компьютерного зрения, обученные на данных крио-ЭМ-микроскопа, для понимания белковых структур.

Комплексный скрининг и оптимизация потенциальных клиентов

В области скрининга соединений использование виртуального скрининга на основе искусственного интеллекта позволяет эффективно идентифицировать потенциальные ведущие молекулы из обширных баз данных соединений. AI Retrosynthesis Pathway Prediction, автоматизированный подход к химическому синтезу, значительно улучшает процесс планирования химического синтеза. Более того, модели поиска лекарств на основе искусственного интеллекта играют решающую роль в классификации клеток-мишеней и облегчают интеллектуальную сортировку клеток, активируемую изображением, что приводит к более эффективному разделению клеток.

Доклинические исследования

ИИ играет решающую роль в молекулярных механизмах действия и прогнозировании зависимости «доза-реакция» при фармакокинетическом/фармакодинамическом моделировании. Он эффективно упрощает токсикологические оценки с помощью алгоритма Deeptox, который точно прогнозирует токсичность соединений. Кроме того, алгоритмы глубокого обучения используют транскриптомные данные для точного прогнозирования фармакологических свойств.

Клинические испытания

Инструменты искусственного интеллекта играют важную роль в клинических испытаниях, поскольку они улучшают несколько ключевых аспектов. Они способствуют распознаванию заболеваний пациентов, идентификации конкретных генов-мишеней и прогнозированию молекулярных эффектов. Кроме того, приложения на основе искусственного интеллекта улучшают соблюдение режима лечения и позволяют осуществлять мониторинг с учетом рисков, что приводит к повышению эффективности и показателям успеха клинических испытаний.

Как искусственный интеллект для обнаружения лекарств контролирует постмаркетинговую безопасность

В области постмаркетингового мониторинга безопасности лекарств искусственный интеллект (ИИ) стал решающим инструментом. Это позволяет проводить непрерывную оценку безопасности лекарств после одобрения регулирующими органами и их широкого использования пациентами. Открытие лекарств, управляемое искусственным интеллектом, играет важную роль в мониторинге безопасности лекарств после их выхода на рынок поиска лекарств с использованием искусственного интеллекта. Это предполагает выполнение различных важных функций, в том числе:

Обнаружение сигнала

Алгоритмы искусственного интеллекта играют решающую роль в анализе обширных архивов данных пациентов. Эти алгоритмы позволяют обнаруживать потенциальные сигналы, указывающие на нежелательные явления, связанные с конкретными лекарствами. Эта возможность играет важную роль в выявлении необычных или непредвиденных побочных эффектов, которые могли не быть очевидными на начальных этапах клинических испытаний.

Мониторинг в реальном времени

При разработке лекарств на основе искусственного интеллекта используются данные из электронных медицинских записей и социальных сетей для мониторинга безопасности лекарств в режиме реального времени. Он быстро выявляет и отмечает потенциальные проблемы безопасности, позволяя своевременно принимать меры для обеспечения безопасности и благополучия пациентов.

Прогнозирование риска

Алгоритмы искусственного интеллекта используются для прогнозирования вероятности нежелательных явлений, связанных с конкретным лекарством. Эти алгоритмы учитывают уникальные характеристики пациента и другие соответствующие факторы. Выявляя людей, которые подвергаются более высокому риску возникновения негативных последствий, ИИ обеспечивает целенаправленное вмешательство и персонализированную медицинскую помощь, что приводит к повышению безопасности пациентов и улучшению результатов лечения.

Лекарственное взаимодействие

Анализируя сложные закономерности и взаимосвязи между различными лекарствами, ИИ может прогнозировать потенциальные взаимодействия, которые могут привести к неблагоприятным последствиям. Эта возможность позволяет медицинским работникам принимать обоснованные решения относительно комбинаций лекарств, тем самым снижая риск вредных взаимодействий и повышая безопасность пациентов.

Реальные примеры открытия лекарств с помощью ИИ

ИИ для открытия лекарств стал свидетелем множества заметных тематических исследований, в которых подчеркивается успешное внедрение методологий ИИ. Вот некоторые замечательные примеры открытия лекарств с использованием ИИ:

Открытие соединения для лечения рака

Гупта Р. и др. продемонстрировали потенциал ИИ в открытии новых соединений для лечения рака. Они использовали алгоритм глубокого обучения (DL), который был обучен на обширном наборе данных об известных соединениях, связанных с раком, что привело к многообещающим результатам. Используя возможности ИИ, этот подход эффективно идентифицирует ранее неизвестные соединения, которые открывают большие перспективы для будущих терапевтических вмешательств в исследованиях рака.

Идентификация белкового ингибитора MEK

Недавно было задокументировано успешное использование машинного обучения (ML) для выявления ингибиторов белка MEK, важной мишени в терапии рака. Поиск эффективных ингибиторов МЕК оказался непростой задачей. Однако благодаря применению алгоритмов МО исследователи могут успешно выявлять новые ингибиторы, подчеркивая эффективность подходов, основанных на искусственном интеллекте, в решении сложных биомедицинских проблем.

Таргетная терапия болезни Альцгеймера

Применение алгоритмов машинного обучения (ML) упростило открытие новых ингибиторов бета-секретазы (BACE1), ключевого белка, участвующего в прогрессировании заболевания. Такое успешное внедрение методов ИИ открыло новые возможности для лечения сложных нейродегенеративных расстройств, подчеркнув роль ИИ в продвижении терапевтических решений сложных проблем со здоровьем.

Новое открытие антибиотиков

Открытие лекарств, основанное на искусственном интеллекте, расширило его возможности по выявлению новых антибиотиков. Передовые методы машинного обучения успешно идентифицировали мощные кандидаты на антибиотики из огромного пула, насчитывающего более 100 миллионов молекул. В результате был открыт мощный антибиотик, доказавший свою эффективность против различных штаммов бактерий, устойчивых к лекарствам, включая туберкулез. Это впечатляющее достижение подчеркивает ключевую роль ИИ в борьбе с критическими глобальными угрозами здоровью.

Терапевтические исследования COVID-19

Продолжающиеся исследования по борьбе с COVID-19 достигли значительного прогресса благодаря использованию алгоритмов машинного обучения. Благодаря анализу обширных наборов данных ИИ сыграл решающую роль в выявлении конкретных соединений для лечения вируса. Этот конкретный вариант использования демонстрирует гибкость и адаптируемость ИИ в реагировании на возникающие глобальные кризисы в области здравоохранения, подтверждая его незаменимую позицию в современных усилиях по созданию лекарств.

Благодаря нашим первоклассным услугам по разработке программного обеспечения для здравоохранения мы влияем на жизнь пациентов во всем мире.

Проблемы использования ИИ при открытии лекарств

ИИ обладает огромным потенциалом для революционного открытия лекарств. Однако его широкой интеграции препятствуют серьезные проблемы, которые мешают беспрепятственному осуществлению.

Конфиденциальность данных и соответствие нормативным требованиям:

Конфиденциальный характер данных пациентов вызывает обеспокоенность по поводу конфиденциальности данных и соблюдения нормативных требований. Крайне важно соблюдать строгие правила защиты данных, в том числе Закон США о переносимости и подотчетности медицинского страхования (HIPAA) и Общее положение о защите данных Европейского Союза (GDPR), чтобы учитывать этические и юридические аспекты при разработке лекарств на основе искусственного интеллекта.

Качество и количество данных:

Эффективность ИИ во многом зависит от наличия высококачественных данных. Однако при разработке лекарств ландшафт данных часто представляет собой проблему. Он характеризуется нехваткой данных, их разнообразным характером и различным качеством. Такие характеристики создают трудности для систем искусственного интеллекта при точном анализе и моделировании этих данных.

Стоимость и техническая экспертиза

Внедрение ИИ в поиске лекарств требует значительных инвестиций с точки зрения финансов и технических знаний. Этот процесс включает в себя создание и поддержание необходимой инфраструктуры, а также активный набор квалифицированных специалистов по данным и экспертов по искусственному интеллекту. Однако эти требования налагают существенные обязательства, создавая проблему для широкого внедрения.

Интерпретируемость и прозрачность

Сложность моделей ИИ часто создает проблемы с точки зрения интерпретируемости и прозрачности. Чтобы установить доверие и уверенность, крайне важно понять механизмы, лежащие в основе этих моделей, и процессы принятия решений. Это понимание еще больше способствует более широкому использованию ИИ в разработке лекарств.

Отсутствие стандартизации

Область открытия лекарств сталкивается с серьезной проблемой из-за отсутствия стандартизированных форматов данных, методологий сбора и методов анализа. Отсутствие стандартизации затрудняет эффективное сравнение исследований и наборов данных. Следовательно, ИИ сталкивается с препятствиями при создании последовательных и надежных прогнозов и моделей.

Будущее искусственного интеллекта в открытии лекарств

Фармацевтическая промышленность все чаще использует интеграцию решений искусственного интеллекта, чтобы облегчить значительное финансовое бремя и потенциальные неудачи, связанные с традиционными методами виртуального скрининга (VS). Этот сдвиг в подходе демонстрируется впечатляющим ростом рынка ИИ, который резко вырос с 200 миллионов долларов в 2015 году до 700 миллионов долларов в 2018 году . Прогнозы указывают на дальнейший рост до 5 миллиардов долларов к 2024 году, что подчеркивает преобразовательный потенциал ИИ в изменении фармацевтического и медицинского секторов. . Ожидаемый рост на 40% в период с 2017 по 2024 год подчеркивает глубокое влияние ИИ на эти области.

Заключение

Интеграция искусственного интеллекта (ИИ) в разработку лекарств может произвести революцию как в фармацевтической промышленности, так и в секторе здравоохранения. Это может ускорить разработку лекарств, улучшить дизайн клинических испытаний, прогнозировать биологическую активность лекарств и гарантировать качество. Будучи передовой компанией по разработке искусственного интеллекта , мы предлагаем более быстрые, экономичные и эффективные решения, способствующие достижениям в области здравоохранения и разработке жизненно важных методов лечения.

Если вы хотите разработать программное обеспечение для здравоохранения с использованием передовых технологий искусственного интеллекта, свяжитесь с Appinventiv . Наша команда экспертов стремится предоставлять индивидуальные решения, которые произведут революцию в отрасли здравоохранения. Начните свое путешествие вместе с нами!

Часто задаваемые вопросы

Вопрос: Как искусственный интеллект меняет открытие лекарств?

А. ИИ меняет процесс открытия лекарств, ускоряя поиск потенциальных лекарств. Кроме того, это делает более возможным персонализированное лечение и даже облегчает нам поиск новых применений существующих лекарств.

Вопрос. Как ИИ используется при разработке лекарств?

А. ИИ используется при разработке лекарств несколькими способами. Во-первых, ИИ сканирует библиотеки химических веществ и предсказывает, как различные соединения будут реагировать с белками. Он также изучает индивидуальные данные пациентов для разработки персонализированного лечения. Более того, ИИ помогает оптимизировать клинические испытания, делая весь исследовательский процесс более эффективным.

Вопрос. Как ИИ влияет на стоимость и сроки открытия лекарств?

А. Искусственный интеллект может сделать процесс открытия новых лекарств разумным, улучшив методы выбора соединений и проведения клинических испытаний. Это могло бы сэкономить внушительную сумму на затратах на исследования и разработки. Ускоряя выявление потенциальных кандидатов на лекарства и делая процесс клинических испытаний более эффективным, ИИ в разработке лекарств также может помочь пациентам быстрее получить новые методы лечения .