L'IA Rend La Fabrication Pharmaceutique Intelligente, Vous Souhaitant Santé Et Longévité
champPour le problème difficile de la recherche et du développement de médicaments dans l'industrie médicale, l'utilisation de technologies d'IA telles que l'apprentissage automatique et l'apprentissage en profondeur peut rendre le processus plus rapide, plus économique et plus efficace. Parallèlement, l’utilisation de la technologie modifie la manière dont se déroulent la recherche et le développement de médicaments.
Vous ne pouvez probablement pas imaginer combien coûte le développement de médicaments ?
En moyenne,Le développement d’un médicament coûte 2,5 milliards de dollars et prend 10 ans.. De plus, au final, seulement un dixième environ des médicaments seront effectivement utilisés. Selon les données, le retour sur investissement dans la recherche et le développement de nouveaux médicaments en 2017 n’était que de 3,2%.
Comment fabriquer des médicaments avec succès et efficacité, tout en étant capable de passer la validation clinique et de répondre aux normes médicales, est un problème urgent qui doit être résolu dans la recherche et le développement.
Alors, dans le monde d’aujourd’hui où l’IA et les soins de santé sont très valorisés, l’utilisation de la technologie de l’IA dans la recherche et le développement de médicaments peut-elle changer cette situation ?
Le développement de médicaments est-il difficile ? Essayez l'IA
Brendan Frey, professeur d'ingénierie et de médecine à l'Université de Toronto, a déclaré : « Le développement traditionnel de médicaments repose largement sur la chance, un peu comme lancer un bâton sur un arbre pour voir s'il peut faire tomber une pomme. Cette méthode est non seulement longue et laborieuse, mais elle n'offre aucune garantie de succès. »
Ces mots décrivent de manière vivante le dilemme du développement de médicaments. Cela reflète également indirectement la difficulté de la fabrication pharmaceutique.
L’une des raisons est qu’il existe d’innombrables molécules qui peuvent être transformées en médicaments, et la recherche et le développement nécessitent de solides connaissances professionnelles pour analyser quelles molécules médicamenteuses peuvent traiter des maladies spécifiques. Il s’agit d’une tâche de mise en correspondance énorme.
D’autre part, les pharmaciens doivent prendre en compte de nombreux facteurs : tels que les diverses interactions entre les médicaments et les multiples cellules et organes du corps humain, les différences entre les médicaments chez différents patients, etc.
La raison pour laquelle ces problèmes sont difficiles est que les domaines qu’ils couvrent et pour lesquels ils sont conçus nécessitent une grande quantité d’analyse de données pour trouver des modèles spécifiques.Si le processus est effectué manuellement, il est coûteux et des erreurs sont susceptibles de se produire.
C’est exactement là que l’IA s’avère utile. L’IA peut trouver des directions dans des quantités massives de données et rendre le processus plus rapide, plus économique et plus efficace.
Désormais, les chercheurs peuvent esquisser un concept approximatif de solution, puis utiliser les données et l’apprentissage automatique pour laisser l’IA faire le reste.
Les entreprises se concentrent sur le développement de médicaments basés sur l'IA
Situé à Toronto Cyclica , a été sélectionnée l'année dernière parmi les 20 meilleures sociétés de recherche et de développement de médicaments basés sur l'IA au monde. Ils coopèrent avec de nombreuses entreprises.En combinant l’IA avec la biophysique, les statistiques et le big data, nous nous concentrons sur l’étude de la façon dont les médicaments agissent sur plusieurs cibles et maladies.
« Historiquement, les médicaments ont été conçus pour cibler une seule cible et donc développés pour se lier à une seule protéine », a déclaré Naheed Kurji, président et directeur général de Cyclica.
Mais de nombreuses études ont montré que les médicaments présentent souvent des centaines d’interactions hors cible (c’est-à-dire qu’ils se lient à plus d’une seule protéine), ce qui peut entraîner des effets secondaires inattendus. Notre objectif est d’identifier toutes les protéines du corps qui pourraient se lier à un médicament. Et l’IA peut nous aider efficacement. "
Les recherches de Cyclica aident également les scientifiques à comprendre pourquoi certains médicaments fonctionnent différemment selon les personnes, accélérant ainsi le développement de nouveaux médicaments plus précis. Ils ont déclaré : « Notre objectif est de réduire le temps de développement des médicaments à deux ans grâce à l’IA. »
Kurji a également déclaré : « Pour les maladies qui n’ont pas de médicaments symptomatiques, comme la maladie d’Alzheimer, et pour les maladies difficiles à guérir, comme le diabète,Grâce à la technologie de l’IA, il pourrait être possible d’entrer dans une phase traitable, voire curable, plus tôt que l’ancien modèle.. "
Pour lutter contre les difficultés de la fabrication pharmaceutique, l’IA fleurit partout
Avec le développement de la technologie, de plus en plus d’entreprises et d’institutions utilisent l’IA pour étudier la production de médicaments.
Dans des rapports récents,Université de PittsburghLes chercheurs ont utilisé des méthodes d’apprentissage en profondeur pour améliorer la précision du développement de médicaments.
Avec l’aide de l’IA, ils ont exploré et étudié des millions de modèles virtuels de molécules dans des ordinateurs et ont observé simultanément comment des centaines de maladies réagissaient à des médicaments spécifiques.
L’apprentissage profond aide également les chercheurs à comprendre les effets secondaires potentiels des molécules médicamenteuses et à capturer les molécules efficaces contre des maladies spécifiques afin de synthétiser de nouveaux médicaments.Grâce à la recherche, ils ont maintenant amélioré la précision des prédictions de synthèse du précédent 50% au 70% actuel.
Un autre s'appelle Génomique profonde entreprise, affirmant disposer de 20 systèmes d'IA.
Leur responsable a déclaré : « Vous souhaitez découvrir de nouvelles cibles thérapeutiques pour les mutations de maladies ? Nous disposons d'outils d'IA. Vous souhaitez concevoir un médicament capable de résoudre un problème spécifique ? Nous disposons d'un autre outil d'IA. Vous souhaitez vérifier si le médicament peut provoquer des effets secondaires ? Nous disposons d'un autre outil d'IA. »
En outre,De nombreuses entreprises explorent également de nouvelles options de médicaments dans différentes validations cliniques en formant de grands réseaux neuronaux.
Par exemple, il a été rapporté qu’un modèle d’apprentissage profond analyse également les images de microscope pour déterminer si un médicament est efficace contre les cellules malades. Cette méthode, utilisée pour observer des centaines de caractéristiques de cellules, peut traiter jusqu’à 10 millions de cellules par semaine. C’est bien au-delà des capacités humaines.
Grâce à ces technologies d’IA, le processus de collecte et de traitement des données dans le cadre du développement de médicaments a été considérablement accéléré. Cela a également modifié certains modèles de développement de l’industrie pharmaceutique.
IA + développement de médicaments, c'est le modèle du futur
À partir de maintenant,L’IA est déjà appliquée à chaque étape majeure du développement des médicaments.
De l’analyse de la littérature en phase préparatoire, l’identification initiale des cibles d’intervention, jusqu’à la découverte de médicaments candidats, puis des essais cliniques plus rapides, et enfin la recherche de biomarqueurs pour diagnostiquer la maladie (déterminer l’efficacité du médicament), l’IA prend progressivement le relais et accélère cette étape.
On peut dire que l’IA a amené cette industrie à un nouveau sommet, mais à l’heure actuelle, il existe encore quelques lacunes. Les chercheurs ont déclaré : « L’intelligence artificielle est adaptée au traitement de systèmes contenant de grandes quantités de données, mais elle n’a pas d’idées innovantes.
Ainsi, même si l’IA et le développement de médicaments semblent être à la mode, ils ne font qu’aider les chercheurs professionnels. L’IA est chargée d’obtenir des prédictions analytiques à partir des données, tandis que les experts posent des problèmes à l’IA pour qu’elle les résolve et effectue la vérification et l’approbation finales.
Cela n’entrave pas la contribution de l’IA au développement de médicaments et les changements considérables qu’elle a apportés aux soins médicaux.
De plus, à mesure que l’IA continue de se développer et de progresser, nous avons des raisons de croire queCe n’est qu’en adoptant et en maîtrisant la technologie que la société peut passer à l’étape suivante.