Открытие лекарств с помощью искусственного интеллекта уже нашло лекарство от болезни Альцгеймера?

Исследователи-медики ведут бесконечную борьбу за поиск более эффективных методов лечения бесконечного числа расстройств, пандемий и болезней, от которых страдает человечество. Будь то борьба с таким давним врагом, как диабет, рак или болезнь Альцгеймера, или внезапное появление последней вирусной эпидемии, биохимикам нужны все возможные инструменты, чтобы найти успешные методы лечения.

К счастью, у традиционных открытий лекарств появились новые союзники в борьбе — искусственный интеллект и машинное обучение. Мы исследуем, как искусственный интеллект и машинное обучение способствуют современным научным исследованиям и как эти инструменты могут работать в других отраслях.

Искусственный интеллект и машинное обучение: быстрое повышение квалификации

Давайте кратко рассмотрим, что такое искусственный интеллект и машинное обучение, и их различия.

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

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

Овладейте правильными инструментами искусственного интеллекта для правильной работы! Программа последипломного образования Калифорнийского технологического института в области искусственного интеллекта и машинного обученияПрограмма Explore

Старый способ проведения исследований лекарств

До появления искусственного интеллекта и машинного обучения у ученых не было другого выбора, кроме как использовать традиционный ручной подход к открытию лекарств. Этот процесс во многом основывался на методе проб и ошибок, выдвигая гипотезы о том, как определенные химические соединения будут реагировать на болезни и другие расстройства. Исследователи создали или идентифицировали широкий спектр потенциальных молекул-кандидатов, обычно тысячи, и изучили эффект каждого кандидата, чтобы увидеть, какая из них может привести к успешному лечению.

Ученые будут сужать список кандидатов, проводя лабораторные испытания in vitro и находя наиболее безопасные из них, а затем использовать их в испытаниях на людях. Этот метод исследования представляет собой медленный, кропотливый и дорогостоящий процесс. В среднем только одна молекула из тысячи протестированных доходит до клинических испытаний. А если лекарство доходит до стадии клинических испытаний, только один из десяти получает одобрение.

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

Пандемия COVID подчеркнула слабость этого традиционного метода исследования. Очень заразный, быстро распространяющийся вирус требует быстрого, но безопасного и эффективного ответа. Вот почему фармацевтической промышленности необходимы скорость и эффективность цифровых технологий, чтобы создавать решения быстрее и безопаснее.

Как искусственный интеллект и машинное обучение улучшают фармацевтические исследования

Сегодня, благодаря искусственному интеллекту и машинному обучению, исследователи могут использовать эти технологии для выдвижения значительно более целенаправленных гипотез, выявляя меньшие группы подходящих кандидатов из существующих соединений. Этот эффективный процесс требует меньше времени, усилий и инвестиций и быстрее обеспечивает лучшие решения. Исследователи могут использовать искусственный интеллект и машинное обучение для создания новых лекарств и использовать их для проведения тестов, чтобы открыть новые возможности использования существующих лекарств.

Учитывая потенциал искусственного интеллекта и машинного обучения, вполне вероятно, что все лекарства могут быть разработаны в цифровом формате к 2030 году. Представьте себе перспективу того, что интеллектуальные компьютеры будут анализировать обширные базы данных химических молекул, определяя и каталогизируя их свойства, а также отмечая те из них, которые могут быть полезны в будущих методах лечения болезней. А теперь представьте, что этот процесс происходит с молниеносной скоростью, оставаясь на шаг впереди будущих пандемий и выполняя эти функции с полной точностью.

Например, Exscientia, ведущая фармацевтическая компания, которая первой автоматизировала разработку лекарств, используя так называемый подход Centaur Chemist™. Это подходящий термин, поскольку кентавр — это гибрид человека и лошади, и компания полагается на усилия как людей, так и машин в своих усилиях по открытию лекарств.

Exscientia тестирует соединения, чтобы собрать полный набор данных об их структуре, свойствах и эффектах. Они объединяют эту информацию с существующими данными прошлых испытаний лекарств, исследовательскими работами, патентными базами данных и другими источниками. 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 анализа данных, чтобы выяснить, какие свойства необходимы молекуле для лечения конкретного состояния.

Называя себя «компанией, занимающейся разработкой лекарств с использованием искусственного интеллекта», Exscientia сотрудничает с такими гигантами фармацевтических компаний, как Bayer и Bristol Myers Squibb. У компании есть один препарат, разработанный ИИ (DSP-1181), который проходит клинические испытания на людях и предназначен для лечения обсессивно-компульсивного расстройства (ОКР). Путь от создания до испытаний занял всего один год. Второй препарат почти готов к клиническим испытаниям с аналогичными сроками.

Если принять во внимание огромное количество соединений и лекарств, существующих сегодня, вполне возможно, что лекарство от такой смертельной болезни, как болезнь Альцгеймера, находится всего в одном анализе, основанном на искусственном интеллекте!

Выходя за рамки исследований наркотиков

Пример исследования лекарств показывает, почему многим организациям и предприятиям следует пополнять свой штат инженерами по машинному обучению, архитекторами искусственного интеллекта, специалистами по большим данным и учеными, занимающимися данными. 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. Выгоды от 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 получить выгоду от использования искусственного интеллекта. Речь идет не только о разработке жизненно важных лекарств.

Кроме того, предприятиям следует усилить свой персонал по искусственному интеллекту и машинному обучению навыками и технологиями, такими как DevOps, облачные вычисления, управление проектами и управление качеством.

Повысьте свой набор навыков и увеличьте свою карьеру с помощью программы последипломного образования в области искусственного интеллекта и машинного обучения.

Хотите построить карьеру в сфере искусственного интеллекта?

Чем больше организаций внедряют искусственный интеллект и машинное обучение, тем выше спрос на профессионалов для работы с этими новыми технологиями. Если вас интересует искусственный интеллект или машинное обучение, Simplilearn предлагает полный каталог курсов и программ в области науки о данных, больших данных, искусственного интеллекта, машинного обучения и других сопутствующих технологий и навыков.

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

Не позволяйте революции умных машин пройти мимо вас. Независимо от того, являетесь ли вы человеком, который ищет новую карьеру, или сотрудником корпорации, которая хочет повысить квалификацию своего персонала, попробуйте Simplilearn сегодня и сделайте себе имя в этом смелом новом цифровом мире!