Дәріхана 2.0
Биофарма серпінді дәрі-дәрмектерді жасауда жасанды интеллектті қалай қолданады
Жаңа препараттарды жасау – үлкен ресурстар мен терең сараптамалық тәжірибені қажет ететін күрделі және қымбат бизнес. ЖИ қолдану бұл процесті жылдамдатуға және оны тиімдірек етуге мүмкіндік береді.
Биофармацевтикада жасанды интеллектті қолданудың негізгі бағыттарының бірі – үлкен көлемді деректерді зерттеу. Биофармацевтикалық компаниялар молекулалар, биологиялық өзара әрекеттесулер, клиникалық сынақ нәтижелері және т.б. туралы үлкен ақпарат жинайды. Бұл деректерді талдаудың дәстүрлі әдістерін қолдану өте көп уақытты қажет етеді және қымбатқа түседі. ЖИ көмегімен компаниялар оларды сапалырақ өңдейді, жасырын заңдылықтарды анықтайды және болжам жасайды. Өз кезегінде, машиналық оқыту алгоритмдері жаңа препараттарға әлеуетті үміткерлерді табу үшін қолданылады.
Қолданудың басқа салалары – болжамды модельдеу және симуляция. Жетілдірілген алгоритмдердің көмегімен компаниялар әлеуетті препараттардың тиімділігі мен қауіпсіздігін болжай алатын компьютерлік модельдер жасайды. Бұл дамудың алғашқы кезеңдеріндегі сәтсіз эксперименттердің санын азайтуға және күш-жігерді ең перспективалы үміткерлерге бағыттауға мүмкіндік береді.
Сонымен қатар, жасанды интеллект зауыттық өндірісті оңтайландыру үшін – дәрі-дәрмектердің сапасын жақсарту және оларды өндіру уақытын қысқарту үшін қолданылады. Бұл әсіресе күрделі биологиялық препараттар өндірісінде өте маңызды.
Фармацевтикадағы интеллект
Денсаулықты жақсарту үшін ЖИ қызметтерін белсенді қолданатын бірқатар медициналық стартаптар бар. Бірқатар жобалар ауруларды диагностикалауға, белгілі бір жағдайлардың даму қаупін болжауға және медициналық қызметтердің сапасын жақсартуға көмектесетін инновациялық медициналық қосымшаларды әзірлеуде.
Мысалы, пайдаланушыларға алдын-ала диагноздар мен одан әрі емдеу бойынша ұсыныстар беру үшін симптомдар мен медициналық тарихты талдау үшін машиналық оқыту әдісін қолданатын қосымшалар бар. Пациенттер өздеріне ыңғайлы уақытта медициналық кеңестер мен ұсыныстар алады, дәрігерлердің уақыты мен ресурстары да үнемделеді.
Басқа жобалар медициналық суреттерді талдайды: рентген, маммограмма және МРТ суреттері. Терең оқыту алгоритмдері мен нейрондық желілер әртүрлі ішкі патологияларды дәлірек анықтауға және жіктеуге көмектеседі, бұл дәрігерлер қабылдаған шешімдердің тиімділігін арттырады.
Ақырында, кейбір стартаптар емдеуді жекелендіруге және пациенттің дәрі-дәрмектерге реакциясын болжауға арналған өнімдерді әзірлеуде. Клиенттің генетикалық деректері мен медициналық тарихын талдай отырып, олар дәрі-дәрмектердің жеке жиынтығын жасап, белгілі бір адамның дәрі-дәрмектерді қолдану нәтижесін талдауды орындайды.
Перспективалы жобалар
- Schrödinger, Inc. (NASDAQ: SDGR). Компания жасанды интеллект технологиясын қолдана отырып дәрі-дәрмектерді әзірлейді. Оның негізгі жобаларының қатарында жаңа дәрі-дәрмектерді ашу процесін жеделдету үшін әртүрлі AI, компьютерлік модельдеу және модельдеу құралдарын біріктіретін Schrödinger Suite интеграцияланған платформасы бар.
- BioXcel Therapeutics Inc. (NASDAQ: BTAI). Компанияның бірқатар препараттары клиникалық сынақтар сатысында, қолданудың негізгі бағыттары – неврология және иммуно-онкология. Bioxcelerator платформасы дәрілік терапияның жаңа мүмкіндіктерін талдау және анықтау үшін AI көмегімен әртүрлі көздерден алынған деректерді біріктіреді.
- Exscientia Ltd. (NASDAQ: EXAI). Компания препараттарды AI және автоматтандыру арқылы әзірлейді. Ол жаңа дәрі-дәрмектерді жасау процесін жеделдету үшін озық технологияларды біріктіретін Centaur Chemist платформасын пайдаланады.
- Recursion Pharmaceuticals Inc. (NASDAQ: RXRX). Жоба жасушалар мен тіндерді талдау үшін AI және машиналық оқытуды пайдаланады. Компания мамандары мыңдаған түрлі жасушалар мен молекулалардың күйлерін автоматты түрде талдайтын және жіктейтін кескін кітапханасын жасады. Recursion Pharmaceuticals бұл технологияны жаңа дәрілік молекулаларды табу және жаңа терапевтік тәсілдерді дамыту үшін қолданады.
- PathAI. Қатерлі ісік диагностикасы үшін ЖИ қолданатын әлемдегі жетекші компаниялардың бірі. Машиналық оқыту алгоритмдері гистологиялық кескіндерді талдау және ісіктерді автоматты түрде анықтау және жіктеу үшін қолданылады. Бұл патологтарға ауруды дәлірек және тиімді диагностикалауға және пациенттер үшін ең қолайлы терапияны таңдауға көмектеседі. Path AI жария емес, бірақ ірі фармацевтикалық және биотехнологиялық компаниялармен серіктес.
- Tempus. Жасанды интеллект пен машиналық оқытуды қолдана отырып, медициналық көрсеткіштерді жинайтын және талдайтын стартап. Жоба генетикалық ақпаратты, емтихан нәтижелерін және пациенттерді емдеу тарихын қамтитын мәліметтер базасында жұмыс істейді. Tempus оларды диагностиканы жақсарту, терапияны таңдау және медициналық процедуралардың нәтижелерін болжау үшін пайдаланады.
Возможности и вызовы
Экономиканың осы саласында технологияға бірқатар шектеулер мен қиындықтар бар. Мысалы, AI пайдалану кезінде деректердің құпиялылығы және пациенттердің жеке ақпаратын қорғау мәселелері туындайды. Сондай-ақ, жасанды интеллект денсаулық сақтаудағы адам факторын толығымен алмастыра алмайтынын есте ұстаған жөн. Дәрігерлер мен медициналық қызметкерлер нәтижелерді түсіндіруде және түпкілікті шешім қабылдауда маңызды рөл атқарады. Сондықтан жаңа технологияларды енгізу Жасанды интеллект жүйелері мен медициналық мамандар арасындағы тығыз ынтымақтастыққа негізделуі керек.
Алайда, осы қиындықтарға қарамастан, АИ-ді биофармацевтика мен денсаулық сақтауда қолдану жаңа дәрі-дәрмектердің дамуын жеделдетуге, диагностиканың дәлдігі мен емдеудің тиімділігін арттыруға көмектесетін үлкен әлеуетті ашады.
