In che modo l’IoT trasformerà il settore retail
In qualsiasi momento le aziende farmaceutiche dispongono di una vasta libreria di composti e non hanno idea di cosa fare con loro. Nascosti in vaste collezioni di banche sintetiche e teoriche di droga si trovano gemme nascoste - farmaci per curare forse anche le malattie più devastanti - ma identificarle è un dolore: i test possono richiedere anni, anche decenni, e spesso i ricercatori non sono nemmeno sicuri di cosa stai cercando. Ciò di cui hanno bisogno è un modo per risolvere i problemi - e ora sembra che l'intelligenza artificiale possa aiutare.
Gli scienziati di Insilico Medicine, un'azienda di bioinformatica, hanno capito come insegnare A.I. prevedere l'uso terapeutico di nuovi farmaci prima ancora di essere testati. Pubblicare il loro lavoro oggi sulla rivista Farmaceutica molecolare discutono del regime di allenamento di A.I., che implica l'assunzione di enormi quantità di dati da esperimenti su cellule umane utilizzando farmaci noti. Complessivamente, sono stati forniti dati di sperimentazione su 678 farmaci e gli effetti che hanno avuto sull'espressione genica in tre tipi di cellule umane.
Nel tempo, l'A.I. sviluppato una capacità impressionante di prevedere ciò che ha reso un farmaco utile, ottenendo una precisione del 54,6% nell'identificazione di una su 12 delle applicazioni terapeutiche dei farmaci. Mentre questi possono sembrare piccoli passi, rappresentano un enorme passo per i ricercatori, che altrimenti avrebbero dovuto fare queste previsioni attraverso noiosi esperimenti.
Anche le risposte "sbagliate" dell'IAI sono state utili, indicando usi secondari per farmaci che i ricercatori non avevano nemmeno preso in considerazione.
"Il mondo dell'intelligenza artificiale è in rapida evoluzione e influenza ogni aspetto della nostra vita quotidiana", afferma Alex Zhavoronkov, Ph.D., CEO di Insilico Medicine. "E presto questo progresso si farà sentire nell'industria farmaceutica. Abbiamo istituito la divisione Pharma.AI per aiutare le aziende farmaceutiche ad accelerare in modo significativo la loro ricerca e sviluppo e aumentare il numero di farmaci approvati, ma nel processo abbiamo proposto oltre 800 forti ipotesi di oncologia, spazio cardiovascolare, metabolico e CNS e avviato la convalida di base. ”
"Siamo cauti nel formulare dichiarazioni forti, ma se questo approccio funziona, riuscirà a uberizzare l'industria farmaceutica e generare un numero senza precedenti di QALY".
Mentre lo studio era una prova del concetto che le IA potevano essere utilizzate per identificare i farmaci usando dati genetici, ha effettivamente creato una pipeline dritta per la scoperta di farmaci - un'impresa che Alex Aliper, Ph.D., autore principale dello studio e Insilico Medicine's presidente, descritto come "il prossimo livello". Le previsioni dell'AI potrebbero accelerare rapidamente lo stadio preclinico per i farmaci, cioè capire se un farmaco è tossico per le cellule in un piatto e le cellule all'interno di un corpo, potenzialmente raddoppiando il numero di farmaci essere usato clinicamente
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