AI ще направи откриването на лекарства по-бързо и ефективно
Биотехнологичните компании вече използват машинно самообучение при разработването на медикаменти и лечения
Напредъкът на генеративните модели преминава през технологичния свят като буря. В сектора на биотехнологиите залагат, че подобни AI методи ще предизвикат революция и в тяхната индустрия. Един от начините, по които изкуственият интелект обещава да революционизира здравеопазването, е в областта на разработването на лекарства. Създаването на нови лечения за заболявания е скъп, времеемък процес, който обикновено включва големи неуспехи и продължава над десетилетие. Повечето лекарства, които изглеждат обещаващи в лабораторията, никога не стигат до аптеките. Биотехнологичните компании вече използват AI и машинно самообучение при откриването и разработването на лекарства. AI инструменти като BioGPT достигат паритет спрямо човешките отговори на въпроси в областта на биомедицинските изследвания, а някои компании започват изпитания на техните генерирани от AI лекарства. Огромният потенциал на изкуствения интелект във фарма сектора ще е една от темите на тазгодишната технологична конференция Digitalk, организирана от „Капитал“и LAUNCHub, която ще се проведе на 14 май.
Един от начините, по които изкуственият интелект обещава да революционизира здравеопазването, е в областта на разработването
•
AI в биотехнологиите ще бъде основна тема на технологичната конференция Digitalk. Сред лекторите ще бъде Барбара Юлен от фармацевтичния гигант AstraZeneca, която ще говори как компанията вече използва изкуствен интелект в операциите си.
на лекарства. Създаването на нови лечения за заболявания е скъп, времеемък процес, който обикновено включва големи неуспехи, понякога повече от десетилетие. Повечето лекарства, които изглеждат обещаващи в лабораторията, никога не стигат до аптеките.
Big Data, AI моделите и дигитализацията създават условия за революция в биотехнологичните изследвания. Първият етап от развитието на биомедицината беше „да се стреля в тъмното“и да се види какво работи и какво не. Вече сме в ерата на геномиката, където специалистите могат да се фокусират върху един дефектен ген. А с настоящата дигитална революция можем да копираме цели протеини, клетки или дори цели органи и тела във виртуална среда.
„Стрелянето на сляпо“не е добър метод при разработката на лекарства. Ето защо учените се нуждаят от дигитални прогнозни модели, за да предвидят преди всяко физическо тестване дали дадено лекарство има добри шансове. Нови методи като машинно самообучение позволяват на софтуера да „отгатне“най-вероятния отговор. Подобно на повечето AI технологии, много работа беше свършена през последното десетилетие. Истинската революция настъпи през 2020 г., когато DeepMind на Google решиха 50-годишен казус — тогава компанията разкри своя нов алгоритъм за прогнозиране на процеса на сгъване на протеини (физическият процес, чрез който протеиновата верига се транслира в нейната естествена триизмерна структура, чрез която протеинът става биологично функционален). Само в първата година след представянето на бета-версията половин милион учени от цял свят са имали достъп до резултатите от AI системата и са ги цитирали в собствените си проучвания над 4000 пъти. Оттогава програмата е моделирала повечето от известните протеини на всички живи организми, а Google създаде нова компания — Isomorphic Laboratories, за да помогне при откриването на нови лекарства.
Според Grand View Research размерът на глобалния AI пазар за откриване на лекарства е оценен на 1.1 милиарда долара през 2022 г. и ще нараства с годишен темп на растеж 29.6% от 2023 до 2030 г. Преди около десет години в биотехнологичния сектор започна бум на стартиращи компании с обещанието да използват AI за ускоряване на откриването на лекарства. Заради шума около изкуствения интелект тези стартъпи