Дата: 22 жовтня 2023 року

Ресурс: TechCrunch

У революційному розвитку у галузі біотехнологій дослідники представили революційну модель машинного навчання, розроблену спеціально для відкриття ліків. Ця нова система штучного інтелекту обіцяє значно прискорити процес виявлення потенційних кандидатів на ліки, максимізуючи ефективність та зменшуючи витрати, пов'язані з традиційними методами.

Виникнення ШІ у медицині є безперервним процесом протягом останнього десятиліття, але ця остання модель, розроблена командою Стенфордського університету, вирізняється своєю інноваційною методикою аналізу хімічних сполук. На відміну від існуючих систем, що спираються на величезні набори даних відомих ліків, цей ШІ навчається за допомогою синтетичних даних, що генеруються через передові симуляції молекулярних взаємодій.

Цей новий метод дозволяє ШІ передбачати, які сполуки, ймовірно, будуть ефективними проти певних мішеней в організмі, що потенційно пришвидшує процес відкриття ліків з років до всього кількох місяців. Дослідники провели великі випробування, порівнюючи прогнози своєї моделі з реальними результатами, і результати були обнадійливими, з точністю, що перевищує попередні технології.

ШІ у відкритті ліків не є новим; однак, підхід команди Стенфорда використовує процес самонавчання, що підвищує здатність моделі вчитися на шаблонах у даних без постійного втручання людини. Це є ключовим у відкритті ліків, оскільки дозволяє моделі адаптуватися та покращуватися з надходженням нових даних, що призводить до потенційно кращих результатів з часом.

Більш того, ця система ШІ може аналізувати величезні обсяги складних даних з безпрецедентною швидкістю, дозволяючи дослідникам досліджувати ширший спектр хімічних сполук, ніж будь-коли раніше. Наслідки цієї технології виходять за межі простого прискорення процесу дослідження; вона також відкриває шлях для розробки персоналізованої медицини, пристосованої до генетичного профілю окремих пацієнтів.

Дослідники вже почали співпрацювати з кількома фармацевтичними компаніями, щоб протестувати застосування моделі в реальних сценаріях. Попередній зворотній зв'язок вказує на те, що ці компанії оптимістично ставляться до ефективності своїх дослідницьких процесів після інтеграції цього нового підходу на основі штучного інтелекту.

Успішна імплементація цієї моделі машинного навчання може призвести до хвилі нових терапій, які можуть бути виведені на ринок з прискореною швидкістю, вирішуючи невипадкові медичні потреби для безлічі захворювань. Оскільки потреба в інноваційних лікуваннях продовжує зростати, тиск на фармацевтичні компанії, щоб використовувати нові технології, залишається високим.

Незважаючи на захоплення навколо цього розвитку, експерти застерігають, що виклики залишаються. Інтеграція ШІ в існуючі потоки відкриття ліків вимагає зміни культури в організаціях, а також інвестицій у нові технології та навчання для дослідників. Більш того, як і з будь-якою новою технологією, існують побоювання щодо конфіденційності даних та етичних наслідків використання ШІ у медицині.

Проте команда Стенфорда впевнена, що їхня модель представляє собою значний крок уперед у постійному прагненні трансформувати відкриття ліків. Вони планують продовжити доопрацювання ШІ та дослідження його можливостей у різних терапевтичних сферах, включаючи онкологію, неврологію та інфекційні захворювання.

На завершення, випуск цієї нової моделі штучного інтелекту для відкриття ліків може перебудувати фармацевтичний ландшафт, роблячи процес швидшим, дешевшим та ефективнішим. Оскільки дослідники та компанії співпрацюють, щоб використати цю технологію, майбутнє медицини може стояти на порозі революційних змін.

Додаткову інформацію можна знайти в оригінальній статті на TechCrunch.