Kako uspešna so zdravila, odkrita z umetno inteligenco?
V zadnjih petih letih se je število zdravil in cepiv, odkritih z umetno inteligenco, znatno povečalo. Zdravila, odkrita z umetno inteligenco, imajo v prvi fazi kliničnih preskušanj 80- do 90-odstotno stopnjo uspešnosti, kar je precej več od zdravil, odkritih s tradicionalnimi metodami, ki imajo v prvi fazi povprečno 40- do 65-odstotno stopnjo uspešnosti, izhaja iz nedavne analize družbe Boston Consulting Group (BCG), objavljene v znanstveni reviji Drug Discovery Today.
LJUBLJANA > V drugi fazi kliničnih preskušanj zdravila, odkrita z umetno inteligenco, kažejo 40-odstotno stopnjo uspešnosti, kar je primerljivo s povprečjem industrije in nakazuje velik vpliv na nadaljnji razvoj v farmacevtskem sektorju.
Z izkoristkom umetne inteligence bi lahko podvojili produktivnost raziskav in razvoja na področju farmacije, kar bi pospešilo uvajanje inovativnih zdravil na trg, bolj učinkovito in z nižjimi stroški, izhaja iz analize BCG .
Velik potencial za farmacevtsko industrijo
Področje odkrivanja zdravil je priča transformacijski spremembi, saj umetna inteligenca postaja vse bolj ključna pri identifikaciji in razvoju novih zdravil in cepiv. Nedavna analiza družbe BCG prinaša vpogled v rezultate kliničnih preskušanj. Analiza razkriva izjemne stopnje uspešnosti in izpostavlja velik potencial umetne inteligence za farmacevtsko industrijo.
Postopek odkrivanja zdravil je dolg, drag in poln negotovosti. Tradicionalne metode se tudi ob uporabi najbolj naprednih tehnologij soočajo z velikimi ovirami in pogosto zahtevajo več let, da privedejo do uporabnega izdelka. Ta časovni okvir je še posebej dolg pri odkrivanju novih majhnih molekul, ki običajno zahtevajo od štiri do šest let raziskav. Biološka zdravila in cepiva morda napredujejo hitreje, vendar tudi ta niso imuna na kompleksne in tvegane faze razvoja.
Manj neuspehov v zgodnjih fazah preskušanj
Umetna inteligenca igra ključno vlogo pri izboljševanju učinkovitosti procesa razvoja zdravil, od identifikacije ustreznih bioloških tarč do optimizacije molekularnih zasnov. Njena zmožnost oblikovanja molekul z optimalno absorpcijo, distribucijo, metabolizmom in izločanjem ter varnostnimi profili je ključna za zmanjšanje neuspehov v zgodnjih fazah preskušanj.
S pospeševanjem raziskovalnih in razvojnih faz umetna inteligenca farmacevtskim podjetjem omogoča hitrejšo uvedbo zdravil na trg, kar je ključnega pomena za odzivanje na zdravstvene krize in širšo izboljšavo zdravstvene oskrbe, izhaja iz analize BCG.