Найден ли уже способ лечения болезни Альцгеймера с помощью искусственного интеллекта?

Медицинские исследователи ведут нескончаемую борьбу за открытие лучших методов лечения бесконечного числа расстройств, пандемий и болезней, которые преследуют человечество. Будь то борьба с давним врагом, таким как диабет, рак или болезнь Альцгеймера, или внезапное появление последней вирусной эпидемии, биохимикам нужны все доступные инструменты для поиска успешных методов лечения.

К счастью, у традиционного открытия лекарств есть новые союзники в этой борьбе — искусственный интеллект и машинное обучение. Мы рассмотрим, как ИИ и МО стимулируют сегодняшние научные исследования и как эти инструменты могут работать с другими отраслями.

Искусственный интеллект и машинное обучение: краткое напоминание

Давайте кратко рассмотрим, что такое ИИ и МО, а также в чем их различия.

Искусственный интеллект — это быстрорастущая технология, которая позволяет машинам выполнять функции и задачи, имитирующие человеческое мышление и поведение. ИИ использует алгоритмы и программирование. Машинное обучение — это метод ИИ, который позволяет машине автоматически обучаться на основе предыдущих данных без специального программирования. МО использует структурированные и полуструктурированные данные.

Программы для Windows, мобильные приложения, игры - ВСЁ БЕСПЛАТНО, в нашем закрытом телеграмм канале - Подписывайтесь:)

Освойте правильные инструменты ИИ для правильной работы! Программа аспирантуры Caltech в области ИИ и МОПрограмма изучения

Старый способ проведения исследований лекарственных препаратов

До появления ИИ и МО у ученых не было выбора, кроме как использовать традиционный ручной подход к открытию лекарств. Процесс в значительной степени зависел от проб и ошибок, гипотез, как определенные химические соединения будут реагировать на болезни и другие расстройства. Исследователи создали или идентифицировали широкий спектр потенциальных молекул-кандидатов, обычно тысячи, и изучали эффект каждого кандидата, чтобы увидеть, какой из них может привести к успешному лечению.

Ученые сузили бы круг кандидатов, проведя in vitro тестирование в лабораториях и найдя самые безопасные из них, а затем использовали бы их в испытаниях на людях. Этот метод исследования — медленный, кропотливый и дорогой процесс. В среднем только одна молекула из тысячи протестированных доходит до клинических испытаний. И если лекарство доходит до стадии клинических испытаний, только одно из десяти доходит до одобрения.

Процесс исследований и разработок по поиску 10 000 молекул-кандидатов для достижения одного жизнеспособного лечения занимает годы, до пяти лет, чтобы дойти до клинических испытаний, которые в свою очередь могут занять еще пять лет. Весь этот трудоемкий процесс стоит в среднем 2 миллиарда долларов.

Пандемия COVID подчеркнула слабость этого традиционного метода исследования. Крайне заразный, быстро распространяющийся вирус требует быстрого, но безопасного и эффективного ответа. Вот почему фармацевтической промышленности нужны скорость и эффективность цифровых технологий для создания более быстрых и безопасных решений.

Как ИИ и МО улучшают фармацевтические исследования

В настоящее время благодаря ИИ и машинному обучению исследователи могут использовать эти технологии для выдвижения значительно более целенаправленных гипотез, выявляя меньшие наборы подходящих кандидатов из существующих соединений. Этот эффективный процесс требует меньше времени, усилий и инвестиций и быстрее выдает лучшие решения. Исследователи могут использовать ИИ и МО для создания новых лекарств и использовать их для проведения испытаний с целью обнаружения новых способов применения существующих лекарств.

Учитывая потенциал ИИ и МО, вполне вероятно, что К 2030 году все лекарства можно будет разрабатывать в цифровом формате. Подумайте о перспективе интеллектуальных компьютеров, просеивающих огромные базы данных химических молекул, определяющих и каталогизирующих их качества и отмечающих те, которые могут быть полезны в будущих методах лечения болезней. Теперь представьте, что этот процесс происходит с молниеносной скоростью, оставаясь на шаг впереди будущих пандемий и выполняя эти функции с абсолютной точностью.

Например, Знаниеведущая фарматех-компания, которая первой автоматизировала поиск лекарств, используя подход, который они называют Centaur Chemist™. Это подходящий термин, поскольку кентавр — это гибрид человека и лошади, и компания полагается на усилия как людей, так и машин для обеспечения своих усилий по поиску лекарств.

Exscientia тестирует соединения, чтобы собрать полный набор данных об их структуре, свойствах и эффектах. Они объединяют эту информацию с существующими данными из прошлых испытаний лекарств, исследовательских работ, патентных баз данных и других источников. Затем платформа Centaur AI использует машинное обучение для анализа результатов и определения потенциального использования соединений против конкретных заболеваний и расстройств. Они также используют свою платформу искусственного интеллекта для добычи данных, чтобы выяснить, какие свойства нужны молекуле для лечения определенного состояния.

Называя себя «компанией по разработке лекарств на основе ИИ полного цикла», Exscientia сотрудничает с фармацевтическими гигантами, такими как Bayer и Bristol Myers Squibb. У нее есть один препарат, разработанный с помощью ИИ (DSP-1181), который проходит клинические испытания на людях и предназначен для лечения обсессивно-компульсивного расстройства (ОКР). Потребовался всего один год, чтобы перейти от замысла к испытаниям. Второй препарат почти готов к клиническим испытаниям с аналогичным графиком.

Если учесть огромное количество соединений и лекарств, существующих сегодня, вполне возможно, что лекарство от такой смертельной болезни, как болезнь Альцгеймера, может быть найдено всего лишь с помощью одного анализа с использованием искусственного интеллекта!

Выходя за рамки исследования лекарственных препаратов

Пример с исследованиями лекарственных препаратов показывает, почему многим организациям и предприятиям следует пополнять свой штат инженерами по машинному обучению, архитекторами ИИ, специалистами по большим данным и учеными по данным. В конце концов, преимущества машинного обучения и искусственного интеллекта не ограничиваются фармацевтическими исследованиями.

Любая отрасль, которая полагается на исследования для открытия новых процессов, процедур и технологий, должна использовать искусственный интеллект и машинное обучение в своей повседневной работе. Преимущества этого варьируются от поиска скрытых способов повышения эффективности, производительности и рентабельности до разработки новых продуктов и услуг, которые приносят клиентам совершенно уникальные преимущества.

Все, от малого бизнеса до розничной торговли и образования, может выгода от использования искусственного интеллекта. Это касается не только разработки лекарств, спасающих жизни.

Кроме того, предприятиям следует усилить своих сотрудников, работающих в сфере искусственного интеллекта и машинного обучения, такими навыками и технологиями, как DevOps, облачные вычисления, управление проектами и управление качеством.

Расширьте свои навыки и дайте толчок карьерному росту с помощью программы последипломного образования в области искусственного интеллекта и машинного обучения.

Хотите построить карьеру в сфере ИИ?

Чем больше организаций внедряют ИИ и МО, тем выше спрос на специалистов для работы с этими новыми технологиями. Если вас интересует искусственный интеллект или машинное обучение, Simplilearn предлагает полный каталог курсов и программ по науке о данных, большим данным, искусственному интеллекту, машинному обучению и другим связанным технологиям и навыкам.

Simplilearn предлагает эти программы не только для индивидуальных учащихся, но и для организаций, заинтересованных в обучении и повышении квалификации своего персонала. Simplilearn адаптирует свои программы повышения квалификации для предприятий к потребностям каждого корпоративного или организационного клиента.

Не позволяйте революции умных машин обойти вас стороной. Независимо от того, являетесь ли вы частным лицом, ищущим новую карьеру, или частью корпорации, которая хочет повысить квалификацию своих сотрудников, загляните на Simplilearn сегодня и сделайте себе имя в этом смелом новом цифровом мире!