Kuidas aitab meditsiinitehnika ravimite avastamist kiirendada?
Lugege edasi ja saate rohkem teada tehisintellekti kasutamise kohta ravimite avastamise ja arendamise alal. Samuti saate teada, kuidas aitab tehisintellekti kasutamine vähendada ravimite arendamise kulusid ning kiirendab elupäästvate raviviiside jõudmist patsientideni.
Ravimite avastamise ja arendamise kallinemine
Tervishoiutöötajate meetodid patsientide ravimiseks muutuvad kiiresti. Täppismeditsiin muutub aina tavalisemaks ning teadlased tegelevad keeruliste terviseprobleemide lahendamisega ja farmaatsiatööstus pingutab selle nimel, et vähendada aega, mis kulub elupäästvate ravimite väljatöötamisele.
Hetkel on uue ravimi turuletoomine farmaatsiaettevõtete jaoks äärmiselt pikk ja kulukas protsess. Ettevõtte Taconic Bioscience 2019. aasta andmete põhjal maksab ühe ravimi turuletoomine umbes 2,8 miljardit dollarit ja ravimi arendamine võtab üle 12 aasta. Peale selle ei saa 90% kanditaatidest ravimiametilt heakskiitu.
Hea uudis on see, et tehisintellektil on erakordne potentsiaal ravimi avastamis- ja arendusprotsessi kiirendada.
Kuidas muudab tehisintellekt ravimi avastamise protsessi sujuvamaks?
Esimene samm suurema osa ravimite loomisel seisneb ühendi sünteesimises, mis suudab end siduda haigusega sihtmolekuliga (tavaliselt valguga) ja seda moduleerida. Õige ühendi leidmiseks vaatavad teadlased läbi tuhandeid potentsiaalseid võimalusi. Kui sihtmärk on tuvastatud, vaatavad teadlased läbi suuremahulisi sarnaste ühenditega teeke, et leida haiguse valguga optimaalne vastastikmõju.
Selleni jõudmiseks kulub hetkel üle kümne aasta ja see maksab sadu miljoneid dollareid. Kuid tehisintellekti ja masinõpet kasutava meditsiinitehnika abil on võimalik kõnealust protsessi ühtlustada, vähendades aega ja raha, mida kulutatakse farmaatsiatööstuses uute ravimite turuletoomiseks. Näiteks võimaldavaad kõnealused tehnoloogiad järgmist.
Molekuliteekide läbivaatamine
Molekulivõimaluste teegid on nii mahukad, et inimteadlastel on peaaegu võimatu ise kogu nende sisu üle vaadata. Tehisintellekti abil saate aga tohututes andmekogudes kiiresti potentsiaalseid sihtühendeid tuvastada, tänu millele ei pea teadlased enam sadu tunde laboris veetma.
Ühendi omaduste prognoosimine
Traditsiooniline ravimi avastamise protsess hõlmab aeganõudvat katse-eksituse meetodit. Meditsiinitehnika lahendused koos tehisintellekti ja masinõppega võimaldavad kiirendada potentsiaalsete ühendite omaduste prognoosimise protsessi – tänu sellele tagatakse, et sünteesimiseks valitakse välja vaid soovitud koostisega variandid. Tänu sellele ei pea teadlased töötama ühenditega, mille tõhusus on ebatõenäoline.
Uute ühendite loomine
Kui sõelumine ei anna paljutõotavaid tulemusi, suudab tehisintellekt ise ajurünnaku tulemusena uute ühendite ideedega välja tulla, mis vastavad soovitud parameetritele ja mille edukuse tõenäosus on suurem.
Kuidas aitab tehisintellekt uusi ravimeid avastada?
Kuidas kasutatakse tehisintellekti kliinilistes uuringutes?
Vastavalt ettevõtte Deloitteandmetele kiidavad reguleerivad asutused heaks vaid 10% kliiniliste uuringute etappi jõudvatest kandidaatravimitest. Ravimite loomise kõige pikem ja kulukam etapp on kliinilised uuringud, mis hõlmavad mitut faasi inimkatseid. Iga inimkatsete faas hõlmab sadu või tuhandeid osalejaid.
Randomiseeritud kontrollitud uuringute traditsiooniline lineaarne protsess pole aastakümnete jooksul muutunud ning see on puudulik paindlikkuse, kiiruse ja analüütilise suutlikkuse osas, mida läheb vaja täppismeditsiini mudeli edenemiseks. Ettevõtetel on raskusi õigete osalejate leidmisega, rääkimata osalejate tõhusast värbamisest, säilitamisest ja haldamisest. Protsessi ebatõhusus aitab suurel määral kaasa ravimite avastamise ja arendamise kallinemisele ning madalale heakskiidu määrale.
Farmaatsiaettevõtted saavad kasutada ravimite arendamise kliiniliste uuringute etapis tehisintellekti prognoosivaid mudeleid alates kujundamisest kuni andmeanalüüsideni, aitades selle abil kaasa järgmisele.
- Sobivate patsientide tuvastamine avalikult saadaolevate andmete kaevandamise abil.
- Uuringukoha jõudluse hindamine reaalajas.
- Andmete jagamise automatiseerimine platvormide üleselt.
- Andmete tagamine lõpparuannete jaoks.
Algoritmide ühendamine tõhusa tehnilise taristuga tagab, et kliiniliste andmete pidev voog on puhastatud, koondatud, salvestatud ja tõhusalt hallatud. Tänu sellele on teadlastel võimalik ravimi ohutusest ja tõhususest paremini aru saada, ilma et nad peaksid uuringute loodud tohutuid andmehulkasid käsitsi järjestama ja analüüsima.
Tehisintellekti kasutuselevõtu piirangud ravimite avastamise ja arendamise alal
Kuigi tehisintellekti kasutamine on ravimite avastamise protsessi puhul aina levinum, kehtivad selle kasutuselevõtu puhul endselt piirangud.
Andmete kvaliteet
Paljudes valdkondades tihti esinev väljakutse seisneb selles, et ebakvaliteetsed andmed võivad kiiresti kahandada tehisintellekti ja masinõppe tagatud abi. Ravimeid uurivate teadlaste jaoks muudavad ebakvaliteetsed andmed meditsiinitehnika ebausaldusväärseks ning lõppkokkuvõttes ei ole see võrreldes tavapäraste meetoditega enam piisavalt täpne, kasulik ega ajasäästlik.
Kartus
Enamikes valdkondades levib valearvamus, et tehnoloogia vahetab varsti inimtööjõu täielikult välja. Farmaatsiatööstus pole selles mõttes erand. Kuigi on tõsi, et tehisintellekt suudab suuri andmehulkasid kiiremini analüüsida, ei asenda see oskuslikku inimtööjõudu, teadlasi ja klinitsiste.
Oskuste nappus
Meditsiinitehnika kasutamine ravimite avastamise protsessis eeldab nišipõhiseid oskusi. Andmete puhtusse ja tehisintellekti tõhususe tagamiseks ei vaja ettevõtted ainult tehniliste teadmistega töötajaid, vaid ka inimesi, kes mõistavad liisaks protsessi teaduslikku poolt, näiteks ravimite ülesehitust, bioloogiat ja keemiat. Tegemist on keerulise ülesandega, mida ettevõtetel on raske täita.
Tehisintellekti tulevik ravimite arendamisel farmaatsiatööstuses
Tehisintellekt aitab teadlastel uuendusi sooritada, klinitsistidel täppismeditsiini nõudeid täita, ja ettevõtetel elu muutvaid ravimeid turule tuua. Igal aastal loovad farmaatsia- ja tehnoloogiaettevõtted omavahel aina rohkem partnerlussuhteid. Samuti tehakse meditsiinitehnika ja tehisintellekti iduettevõtetesse suuri investeeringuid.
Samuti on näha andmete jagamist suurte farmaatsiaettevõtete vahel. Masinõppe pearaamatu kooskõlastus ravimite avastamise jaoks (Machine Learning Ledger Orchestration for Drug Discovery – MELLODDY) on konsortsium, mis hõlbustab andmete jagamist kümnete konsortsiumi liikmete vahel. MELLODDY kasutab plokiahelal põhinevat süsteemi, mis võimaldab ettevõttetel konfidentsiaalseid andmeid jagada, säilitades andmete konfidentsiaalsuse. Teadlased saavad kasutada olemasolevaid andmeid ravimi avastamise protsessi käivitamiseks ja säästa arendamise puhulaastaid.
Uurimis- ja arendustöö kiirendamine
Jälgige meid