KI Macht Die Arzneimittelherstellung Intelligent Und Wünscht Ihnen Gesundheit Und Ein Langes Leben
FeldBei den schwierigen Problemen der Arzneimittelforschung und -entwicklung in der Medizinbranche kann der Einsatz von KI-Technologien wie maschinellem Lernen und Deep Learning den Prozess schneller, wirtschaftlicher und effizienter machen. Gleichzeitig verändert der Einsatz von Technologie die Art und Weise, wie sich die Arzneimittelforschung und -entwicklung entwickelt.
Sie können sich wahrscheinlich nicht vorstellen, wie viel die Entwicklung von Medikamenten kostet?
Durchschnittlich,Die Entwicklung eines Medikaments kostet 2,5 Milliarden Dollar und dauert 10 Jahre.. Zudem wird letztlich nur etwa ein Zehntel der Medikamente tatsächlich zum Einsatz kommen. Den Daten zufolge betrug die Kapitalrendite bei der Forschung und Entwicklung neuer Medikamente im Jahr 2017 lediglich 3,21 TP3B.
Wie man Medikamente erfolgreich und effizient herstellt und dabei gleichzeitig die klinische Validierung besteht und letztlich den medizinischen Standards entspricht, ist ein dringendes Problem, das in Forschung und Entwicklung gelöst werden muss.
Kann also der Einsatz von KI-Technologie in der Arzneimittelforschung und -entwicklung in der heutigen Welt, in der KI und Gesundheitswesen einen hohen Stellenwert haben, diese Situation ändern?
Ist die Arzneimittelentwicklung schwierig? Probieren Sie KI aus
Brendan Frey, Professor für Ingenieurwesen und Medizin an der Universität Toronto, sagte: „Die traditionelle Arzneimittelentwicklung ist in hohem Maße vom Glück abhängig, ähnlich wie wenn man blind mit einem Stock auf einen Baum wirft, um zu sehen, ob man einen Apfel herunterfällt. Diese Methode ist nicht nur zeit- und arbeitsintensiv, sondern bietet auch keine Erfolgsgarantie.“
Diese Worte beschreiben anschaulich das Dilemma der Arzneimittelentwicklung. Dies spiegelt indirekt auch die Schwierigkeit der Arzneimittelherstellung wider.
Ein Grund hierfür ist, dass es unzählige Moleküle gibt, aus denen Medikamente hergestellt werden können. Und um zu analysieren, welche Medikamentenmoleküle bestimmte Krankheiten behandeln können, sind in Forschung und Entwicklung fundierte Fachkenntnisse erforderlich. Dies ist eine riesige Zuordnungsaufgabe.
Andererseits müssen Apotheker viele Faktoren berücksichtigen, etwa die verschiedenen Wechselwirkungen zwischen Arzneimitteln und mehreren Zellen und Organen im menschlichen Körper, die Unterschiede zwischen den Arzneimitteln bei verschiedenen Patienten usw.
Der Grund für die Schwierigkeit dieser Probleme liegt darin, dass die Bereiche, die sie abdecken und für die sie konzipiert sind, eine umfangreiche Datenanalyse erfordern, um bestimmte Muster zu erkennen.Bei manueller Durchführung ist der Aufwand hoch und es können leicht Fehler auftreten.
Genau hier kommt KI ins Spiel. KI kann in riesigen Datenmengen Orientierung finden und den Prozess schneller, wirtschaftlicher und effizienter gestalten.
Jetzt können Forscher ein grobes Lösungskonzept skizzieren und dann mithilfe von Daten und maschinellem Lernen die KI den Rest erledigen lassen.
Unternehmen, die sich auf die Entwicklung von KI-Medikamenten konzentrieren
Sitz in Toronto Cyclica , wurde letztes Jahr zu einem der 20 weltweit führenden Unternehmen für KI-Medikamentenforschung und -entwicklung gewählt. Sie arbeiten mit vielen Unternehmen zusammen.Durch die Kombination von KI mit Biophysik, Statistik und Big Data konzentrieren wir uns auf die Untersuchung der Wirkungsweise von Medikamenten bei verschiedenen Zielen und Krankheiten.
„In der Vergangenheit wurden Medikamente so konzipiert, dass sie auf ein einzelnes Ziel abzielten und daher so entwickelt, dass sie an ein einzelnes Protein binden“, sagte Naheed Kurji, Präsident und CEO von Cyclica.
Viele Studien haben jedoch gezeigt, dass Arzneimittel häufig Hunderte von Off-Target-Wechselwirkungen aufweisen (d. h., sie binden an mehr als nur ein einzelnes Protein), was zu unerwarteten Nebenwirkungen führen kann. Unser Ziel ist es, alle Proteine im Körper zu identifizieren, an die ein Medikament binden könnte. Und KI kann uns effektiv dabei helfen. "
Die Forschung von Cyclica hilft Wissenschaftlern auch dabei zu verstehen, warum bestimmte Medikamente bei verschiedenen Menschen unterschiedlich wirken, und beschleunigt so die Entwicklung neuer, präziserer Medikamente. Sie sagten: „Unser Ziel ist es, die Arzneimittelentwicklungszeit durch KI auf zwei Jahre zu verkürzen.“
Kurji sagte auch: „Bei Krankheiten, für die es keine symptomatischen Medikamente gibt, wie Alzheimer, und bei Krankheiten, die schwer zu heilen sind, wie Diabetes,Mithilfe der KI-Technologie könnte es möglich sein, früher als mit dem alten Modell in ein behandelbares oder sogar heilbares Stadium einzutreten.. "
Um die Schwierigkeiten der Arzneimittelherstellung zu bekämpfen, floriert die KI überall
Mit der Entwicklung der Technologie nutzen immer mehr Unternehmen und Institutionen KI zur Erforschung der Arzneimittelentwicklung.
In jüngsten BerichtenUniversität von PittsburghForscher haben Deep-Learning-Methoden eingesetzt, um die Genauigkeit der Arzneimittelentwicklung zu verbessern.
Mithilfe künstlicher Intelligenz erforschten und untersuchten sie Millionen virtueller Molekülmodelle im Computer und beobachteten gleichzeitig, wie Hunderte von Krankheiten auf bestimmte Medikamente reagierten.
Deep Learning hilft Forschern außerdem dabei, die potenziellen Nebenwirkungen von Arzneimittelmolekülen zu verstehen und diejenigen Moleküle zu erfassen, die gegen bestimmte Krankheiten wirksam sind, um neue Medikamente zu synthetisieren.Durch Forschung haben sie nun die Genauigkeit der Synthesevorhersagen vom vorherigen 50% auf das aktuelle 70% verbessert.
Ein anderer heißt Tiefengenomik Unternehmen, das behauptet, über 20 KI-Systeme zu verfügen.
Ihr Leiter sagte: „Möchten Sie neue Wirkstoffziele für Krankheitsmutationen entdecken? Wir verfügen über eine Reihe von KI-Tools. Möchten Sie ein Medikament entwickeln, das ein bestimmtes Problem lösen kann? Wir haben ein weiteres KI-Tool. Möchten Sie überprüfen, ob das Medikament Nebenwirkungen verursachen kann? Wir verfügen über ein weiteres Set an KI-Tools.“
Zusätzlich,Viele Unternehmen erforschen außerdem neue Arzneimitteloptionen in verschiedenen klinischen Validierungen, indem sie große neuronale Netzwerke trainieren.
So wurde beispielsweise berichtet, dass ein Deep-Learning-Modell auch Mikroskopbilder analysiert, um festzustellen, ob ein Medikament gegen erkrankte Zellen wirksam ist. Mit dieser Methode, die zur Beobachtung von Hunderten von Zellmerkmalen verwendet wird, können bis zu 10 Millionen Zellen pro Woche verarbeitet werden. Dies übersteigt bei weitem die menschlichen Fähigkeiten.
Auf der Grundlage dieser KI-Technologien konnte der Prozess der Datenerfassung und -verarbeitung im Arzneimittelentwicklungsprozess erheblich beschleunigt werden. Es hat auch einige Entwicklungsmodelle der Pharmaindustrie verändert.
KI + Arzneimittelentwicklung, das ist das Modell der Zukunft
Ab sofortKI wird bereits in jeder wichtigen Phase der Arzneimittelentwicklung eingesetzt.
Von der Literaturanalyse in der Vorbereitungsphase, der ersten Identifizierung von Interventionszielen, über die Entdeckung von Medikamentenkandidaten, dann schnellere klinische Studien und schließlich die Suche nach Biomarkern zur Diagnose der Krankheit (Bestimmung der Wirksamkeit des Medikaments) übernimmt die KI nach und nach diesen Schritt und beschleunigt ihn.
Man kann sagen, dass KI dieser Branche zu neuen Höhen verholfen hat, derzeit gibt es jedoch noch einige Defizite. Die Forscher sagten: „Künstliche Intelligenz eignet sich zwar für die Verarbeitung großer Datenmengen in Systemen, verfügt aber nicht über innovative Ideen.“
Auch wenn die Entwicklung von KI und Medikamenten ein angesagtes Thema zu sein scheint, unterstützen sie damit lediglich professionelle Forscher. Die KI ist dafür verantwortlich, aus den Daten analytische Vorhersagen zu gewinnen, während Experten der KI Probleme zur Lösung vorgeben und die endgültige Überprüfung und Freigabe durchführen.
Dies schränkt den Beitrag der KI zur Arzneimittelentwicklung und die enormen Veränderungen, die sie in der medizinischen Versorgung bewirkt hat, nicht ein.
Darüber hinaus haben wir angesichts der fortschreitenden Entwicklung und des Fortschritts der KI Grund zu der Annahme, dassNur durch die Akzeptanz und Beherrschung der Technologie kann sich die Gesellschaft auf die nächste Stufe entwickeln.