10 min czytania

Sztuczna inteligencja w odkrywaniu leków: rewolucjonizuje przyszłość medycyny

AI I ML

Opieka zdrowotna

Sztuczna inteligencja (AI) nie tylko pomaga nam znajdować nowe leki; zmienia ona nasz sposób myślenia o innowacjach. Inteligentniejsze leki, dostosowane do twojego DNA, z mniejszą liczbą skutków ubocznych, to nie science fiction - to właśnie robi teraz sztuczna inteligencja. Zobacz, jak sztuczna inteligencja zmienia sposób, w jaki myślimy o lekach, jeden algorytm na raz.

Jak sztuczna inteligencja zmienia podejście do odkrywania leków

AI is transforming the pharmaceutical industry, and one of the most significant areas of impact is in the drug discovery process. Using advanced machine learning algorithms, such as transformer models and graph neural networks, and vast amounts of data, AI is accelerating the discovery of new treatments and improving the efficiency of the entire development process.

Identyfikacja celu na podstawie danych

Szybsze badania przedkliniczne

Projektowanie leków oparte na sztucznej inteligencji

Modelowanie predykcyjne i symulacja

Optymalizacja badań klinicznych dzięki sztucznej inteligencji

Medycyna spersonalizowana i rzeczywiste dowody

Identyfikacja celu na podstawie danych

Przed zaprojektowaniem leku musimy wskazać cel terapeutyczny - konkretny enzym, zmutowany gen lub krytyczny szlak sygnałowy. Dzięki analizie danych biologicznych na dużą skalę, w tym informacji genomicznych i transkryptomicznych z sekwencjonowania nowej generacji (NGS), sztuczna inteligencja pomaga zidentyfikować najlepsze możliwości terapeutyczne, odkryć złożone wzorce i powiązania, których tradycyjne metody mogą przegapić. Prowadzi to do odkrycia nowych celów i innowacyjnych metod leczenia.

Szybsze badania przedkliniczne

Sztuczna inteligencja optymalizuje badania przedkliniczne, wydobywając dane z badań in vitro i in vivo w celu przewidywania skuteczności i toksyczności związków. Metoda ta pomaga badaczom dokonywać inteligentnych wyborów dotyczących związków, które należy stosować, a tym samym oszczędzać czas i zasoby. Co więcej, sztuczna inteligencja może zoptymalizować projekt eksperymentalny w przedklinicznej selekcji kandydatów na leki do dalszego rozwoju.

Projektowanie leków oparte na sztucznej inteligencji

Sztuczna inteligencja zmienia projektowanie leków, generując nowe struktury molekularne zoptymalizowane pod kątem skuteczności i bezpieczeństwa. Algorytmy AI identyfikują obiecujących kandydatów i badają przestrzeń chemiczną poza ograniczeniami tradycyjnych metod, analizując ogromne zbiory danych istniejących związków i ich docelowych interakcji. Przyspiesza to odkrywanie innowacyjnych metod leczenia, które mogą zaspokoić niezaspokojone potrzeby medyczne.

Modelowanie predykcyjne i symulacja

Modelowanie predykcyjne i symulacje oparte na sztucznej inteligencji dodatkowo udoskonalają projektowanie leków poprzez naśladowanie zachowania złożonych systemów biologicznych. To podejście in silico przewiduje działanie leku na różnych etapach, od wchłaniania i dystrybucji po metabolizm i wydalanie: w ten sposób naukowcy mogą łatwo zidentyfikować kandydatów na leki o pożądanych właściwościach przed kosztownymi testami eksperymentalnymi. Znacząco zwiększa to szanse na sukces kliniczny.

Optymalizacja badań klinicznych dzięki sztucznej inteligencji

Sztuczna inteligencja odgrywa coraz ważniejszą rolę w badaniach klinicznych. Jest ona wykorzystywana do analizowania danych z poprzednich badań, identyfikowania wzorców i przewidywania potencjalnych problemów. Pomaga to badaczom w projektowaniu lepszych badań, znajdowaniu odpowiednich pacjentów i zwiększaniu szans na pomyślny wynik przy jednoczesnym obniżeniu kosztów i skróceniu czasu. Sztuczna inteligencja może również pomóc w łatwym znajdowaniu i rekrutowaniu pacjentów do badań klinicznych. Może dopasować pacjentów do badań w oparciu o ich specyficzne cechy i kryteria badania.

Medycyna spersonalizowana i rzeczywiste dowody

Postęp w medycynie spersonalizowanej jest wspierany przez zdolność sztucznej inteligencji do analizowania dużych ilości danych genomowych pacjentów i historii medycznej w celu identyfikacji indywidualnych biomarkerów i opracowania ukierunkowanych terapii. Ponadto sztuczna inteligencja analizuje rzeczywiste dowody i dane z nadzoru po wprowadzeniu do obrotu, aby zidentyfikować potencjalne kwestie bezpieczeństwa i poprawić wyniki leczenia w rzeczywistych warunkach.

Identyfikacja celu na podstawie danych

Szybsze badania przedkliniczne

Projektowanie leków oparte na sztucznej inteligencji

Modelowanie predykcyjne i symulacja

Optymalizacja badań klinicznych dzięki sztucznej inteligencji

Medycyna spersonalizowana i rzeczywiste dowody

Usługi oparte na sztucznej inteligencji oferowane przez Innowise w zakresie odkrywania leków

Analiza danych multiomicznych

Analiza danych klinicznych

Analiza danych z badań naukowych

Projektowanie leków de novo

ML + dynamika molekularna

ML + dokowanie molekularne

Pokaż wszystko

Usprawnij odkrywanie leków oparte na sztucznej inteligencji dzięki Innowise.

Nasze usługi oparte na sztucznej inteligencji pomagają przyspieszyć pipeline'y i uzyskać dokładniejsze wyniki.

Kluczowe zalety sztucznej inteligencji w odkrywaniu i opracowywaniu leków

Sztuczna inteligencja całkowicie zmienia branżę farmaceutyczną: oferuje wiele korzyści, które sprawiają, że proces odkrywania i opracowywania leków jest płynniejszy i bardziej wydajny.

Krótszy czas i niższe koszty rozwoju

Skuteczniejsze leki

Ulepszony projekt badania klinicznego

Większe możliwości przewidywania

Możliwości zmiany przeznaczenia leków

Medycyna spersonalizowana

Ulepszona kontrola narkotyków

Zoptymalizowany skład leku

Lepsza rekrutacja pacjentów

Krótszy czas i niższe koszty rozwoju

Dzięki szybkiej analizie ogromnych zbiorów danych, algorytmy ML przyspieszają każdy etap, od identyfikacji celów i optymalizacji leadów po projektowanie badań klinicznych i zmianę przeznaczenia leków. W porównaniu z tradycyjnymi metodami, to przyspieszone tempo znacznie skraca czas rozwoju i zmniejsza koszty.

Skuteczniejsze leki

Prawidłowo wyszkolone modele AI są w stanie przewidzieć krytyczne właściwości, takie jak powinowactwo wiązania z celem, profile farmakokinetyczne/farmakodynamiczne i właściwości ADMET - a tym samym pomóc naukowcom w projektowaniu leków o zwiększonej skuteczności. To podejście oparte na sztucznej inteligencji optymalizuje kandydatów na leki pod kątem lepszego zaangażowania celu, zmniejszonej toksyczności i ostatecznie lepszych wyników leczenia pacjentów.

Ulepszony projekt badania klinicznego

Modele sztucznej inteligencji pomagają również zoptymalizować projektowanie badań klinicznych, identyfikując idealne kohorty pacjentów za pomocą biomarkerów predykcyjnych i udoskonalając protokoły badań pod kątem wydajności. Takie ukierunkowane podejście zwiększa prawdopodobieństwo pomyślnych wyników badań i przyspiesza dostarczanie pacjentom leków zmieniających ich życie.

Większe możliwości predykcyjne

Sztuczna inteligencja znacznie zwiększa moc predykcyjną odkrywania leków i pomaga badaczom prognozować zachowanie, skuteczność i profile bezpieczeństwa leków. Korzystając z różnych technik, sztuczna inteligencja wcześnie identyfikuje obiecujących kandydatów i potencjalne zobowiązania oraz przyspiesza harmonogram rozwoju.

Możliwości zmiany przeznaczenia leków

Algorytmy sztucznej inteligencji analizują duże zbiory danych w celu zidentyfikowania nowych zastosowań terapeutycznych dla istniejących leków. Ta strategia zmiany przeznaczenia leków przyspiesza czas ich opracowywania, ponieważ leki te mają już ustalone profile bezpieczeństwa i dane kliniczne, co zmniejsza potrzebę przeprowadzania szeroko zakrojonych i kosztownych badań de novo.

Medycyna spersonalizowana

Sztuczna inteligencja analizuje dane specyficzne dla pacjenta, w tym profile genetyczne i molekularne, w celu dostosowania leczenia pod kątem optymalnej skuteczności. Na przykład, sztuczna inteligencja może przewidzieć reakcję danej osoby na określony schemat chemioterapii w oparciu o skład genetyczny jej guza, dzięki czemu onkolodzy mogą wybrać najbardziej skuteczne leczenie przy jednoczesnym zminimalizowaniu działań niepożądanych. Takie spersonalizowane podejście maksymalizuje korzyści dla poszczególnych pacjentów.

Ulepszona kontrola narkotyków

Sztuczna inteligencja automatyzuje wysokowydajne badania przesiewowe ogromnych bibliotek związków, aby zidentyfikować obiecujących kandydatów na leki z większą wydajnością niż tradycyjne metody. Dzięki analizie struktur molekularnych i przewidywaniu ich interakcji z białkami docelowymi, sztuczna inteligencja może nadać priorytet związkom o najwyższym prawdopodobieństwie sukcesu, co znacznie skraca czas i koszty związane z wczesnymi etapami odkrywania leków.

Zoptymalizowany skład leku

Algorytmy sztucznej inteligencji analizują wzajemne oddziaływanie składników i ich wpływ na stabilność, rozpuszczalność i biodostępność oraz przewidują optymalne formulacje leków. Sztuczna inteligencja może na przykład modelować, w jaki sposób różne substancje pomocnicze wpływają na szybkość rozpuszczania leku i jego wchłanianie w przewodzie pokarmowym, co prowadzi do poprawy skuteczności leku, łatwiejszego podawania (np. doustnego zamiast dożylnego) i lepszego przestrzegania zaleceń przez pacjentów.

Lepsza rekrutacja pacjentów

Analityka oparta na sztucznej inteligencji identyfikuje idealnych kandydatów do badań klinicznych na podstawie kompleksowej analizy danych pacjenta, w tym historii medycznej, danych demograficznych i informacji genetycznych. Identyfikuje pacjentów, którzy najprawdopodobniej pozytywnie zareagują na leczenie. Ta ukierunkowana strategia rekrutacji poprawia wydajność badań, zwiększa wskaźniki sukcesu i ostatecznie przyspiesza dostarczanie nowych terapii pacjentom.

Krótszy czas i niższe koszty rozwoju

Skuteczniejsze leki

Ulepszony projekt badania klinicznego

Większe możliwości predykcyjne

Możliwości zmiany przeznaczenia leków

Medycyna spersonalizowana

Ulepszona kontrola narkotyków

Zoptymalizowany skład leku

Lepsza rekrutacja pacjentów

Przykłady udanego wdrożenia sztucznej inteligencji w odkrywaniu leków

Ta firma z siedzibą w Hongkongu wykorzystuje sztuczną inteligencję do odkrywania celów, projektowania leków i przewidywania badań klinicznych. Godnym uwagi osiągnięciem jest opracowanie kandydata na lek na idiopatyczne zwłóknienie płuc (IPF), który wszedł w fazę II badań klinicznych. Pokazuje to namacalny rezultat ich platformy odkrywania leków opartej na sztucznej inteligencji, która wykracza poza potencjał teoretyczny do badań klinicznych.

Firma z siedzibą w San Francisco wykorzystuje głębokie konwolucyjne sieci neuronowe do projektowania leków opartych na strukturze. Ich platforma AtomNet została wykorzystana do identyfikacji potencjalnych kandydatów na leki na kilka chorób, w tym Ebolę i stwardnienie rozsiane. Ich współpraca z firmami farmaceutycznymi, takimi jak Eli Lilly i Bayer, pokazuje praktyczne zastosowanie ich technologii w rzeczywistym odkrywaniu leków.

Znana z doświadczenia w dziedzinie chemii medycznej i uczenia maszynowego, platforma Manifold firmy PostEra łączy uczenie maszynowe, analizę retrosyntetyczną i syntezę chemiczną w chmurze. Ich partnerstwo z firmą Pfizer, początkowo skoncentrowane na lekach przeciwwirusowych COVID-19, rozszerzyło się na inne obszary terapeutyczne. Ich inicjatywa Open Synthesis podkreśla ich zaangażowanie w badania open source i współpracę w zakresie odkrywania leków.

Prawdziwe studia przypadków Innowise dotyczące sztucznej inteligencji w odkrywaniu leków

Automatyzacja przewidywania właściwości molekularnych w procesie odkrywania leków

Opracowaliśmy model uczenia maszynowego do przewidywania rozpuszczalności w wodzie nowych małocząsteczkowych inhibitorów ukierunkowanych na białko X. Korzystając z eksperymentalnie określonych danych dotyczących rozpuszczalności, wytrenowaliśmy niestandardowy potok ML wykorzystujący deskryptory molekularne. Model osiągnął R-kwadrat na poziomie 0,70 w zewnętrznej walidacji, co czyni go cennym narzędziem do przesiewania wirtualnych bibliotek i ustalania priorytetów związków do syntezy.

Molecular weight
LogP
Topological polar surface area
Hydrogen bond donor/acceptor counts
Additional molecular properties

During development, five-fold cross-validation yielded an average R-squared of 0.75. While not replacing experimental measurements, this model helps accelerate the lead optimization process by enabling rapid virtual screening of compound libraries prior to synthesis and testing.

Czytaj więcej

Ulepszanie modelowania PBPK za pomocą uczenia maszynowego

Poprawiliśmy przewidywania klirensu wątrobowego w modelu PBPK GastroPlus przy użyciu hybrydowego podejścia do uczenia maszynowego. Łącząc sieci neuronowe LightGBM i D-MPNN, nasz model osiągnął R-kwadrat na poziomie 0,82 w walidacji krzyżowej. Integracja zmniejszyła średni błąd krotności z 2,5 do 2,0 w porównaniu z tradycyjnymi metodami skalowania in vitro, umożliwiając bardziej wiarygodne przewidywanie ekspozycji na lek.
The study utilized 150 compounds' chemical structures and in vitro hepatocyte stability data. We developed a custom pipeline incorporating Gradient Boosting Machine model with LightGBM and Directed Message Passing Neural Network architecture. The improved accuracy directly supported better-informed dose selection for preclinical studies.

Czytaj więcej

Monitorowanie mediów społecznościowych na potrzeby nadzoru nad bezpieczeństwem farmakoterapii

Before designing a drug, we need to pinpoint the therapeutic target – whether it's a specific enzyme, a mutated gene, or a critical signaling pathway. Through analysis of large-scale biological data, including genomic and transcriptomic information from next-generation sequencing (NGS), AI helps identify the best therapeutic targeting opportunities. Advanced machine learning algorithms, such as graph neural networks and transfer learning.

We created a Twitter monitoring system to detect adverse drug reactions (ADRs) for drug Y. Using NLP and a custom machine learning classifier, we achieved an F1-score of 0.78 on 5,000 annotated tweets. The system successfully identified several potential drug safety signals during a 3-month period, serving as an early warning system to complement traditional pharmacovigilance.
The system employed named entity recognition and sentiment analysis to filter relevant tweets. Our classifier was specifically trained to differentiate between genuine ADR mentions and general drug discussions. Identified signals were forwarded to the pharmacovigilance team for further investigation and processing, enhancing traditional safety monitoring methods.

Czytaj więcej

FAQ

Czy sztuczna inteligencja może zastąpić tradycyjne metody opracowywania leków?

Sztuczna inteligencja nie zastępuje tradycyjnych metod opracowywania leków. To świetne narzędzie, które pomaga przyspieszyć działania i uczynić je bardziej wydajnymi. Chociaż algorytmy AI mogą analizować ogromne ilości danych, przewidywać właściwości molekularne i identyfikować potencjalnych kandydatów na leki skuteczniej niż tradycyjne podejścia, nadal ważne jest, aby przetestować je w prawdziwym życiu.

W jaki sposób Innowise upewnia się, że projekty AI są zgodne z odpowiednimi przepisami?

Projekty AI Innowise są tworzone zgodnie ze wszystkimi odpowiednimi standardami regulacyjnymi (FDA, EMA, ICH, GDPR, HIPAA). Mamy rygorystyczne zarządzanie danymi, zweryfikowane i udokumentowane modele oraz zaangażowanie w wyjaśnialną sztuczną inteligencję. Upewniamy się, że wykorzystywane przez nas dane są dobrej jakości, bezpieczne i przejrzyste w całym procesie rozwoju. Ten dokładny proces pomaga nam uniknąć potencjalnego ryzyka i zagwarantować wiarygodne wyniki dla naszych klientów.

Jaką wiedzę wnoszą programiści AI Innowise do odkrywania leków?

Biegły w uczeniu maszynowym (uczenie głębokie, uczenie ze wzmocnieniem, techniki klasyczne), cheminformatyce, bioinformatyce i procesach opracowywania leków, Innowise wykorzystuje standardowe narzędzia i technologie branżowe do tworzenia skutecznych rozwiązań AI do odkrywania leków.

Jak mogę zatrudnić programistów AI z Innowise do mojego projektu?

Możesz zatrudnić programistów AI z Innowise kontaktując się z naszym zespołem za pośrednictwem naszej strony internetowej. Oferujemy elastyczne modele zaangażowania, w tym umowy oparte na projektach i dedykowane zespoły, aby jak najlepiej dopasować się do potrzeb projektu i budżetu oraz zebrać zespół programistów AI z odpowiednią wiedzą, aby zapewnić pomyślne wyniki.

Roman Sen Dyrektor działu sztucznej inteligencji w Innowise

Data: 20 listopada 2024 r.

Roman Sen Dyrektor działu sztucznej inteligencji w Innowise

Data: 20 listopada 2024 r.

Spis treści

Skontaktuj się z nami

Umów się na rozmowę lub wypełnij poniższy formularz, a my skontaktujemy się z Tobą po przetworzeniu Twojego zgłoszenia.

Nazwa

Firma

E-mail

Telefon

Wiadomość Prosimy o podanie szczegółów projektu, czasu trwania, stosu technologicznego, potrzebnych specjalistów IT i innych istotnych informacji.

Nagraj wiadomość głosową na temat
projekt, który pomoże nam lepiej go zrozumieć

W razie potrzeby dołącz dodatkowe dokumenty

Prześlij plik

Można załączyć maksymalnie 1 plik o łącznej wielkości 2 MB. Ważne pliki: pdf, jpg, jpeg, png

Informujemy, że po kliknięciu przycisku Wyślij Innowise będzie przetwarzać dane osobowe użytkownika zgodnie z naszą polityką prywatności. Politykę Prywatności w celu dostarczenia użytkownikowi odpowiednich informacji. Podanie numeru telefonu i przesłanie niniejszego formularza jest równoznaczne z wyrażeniem zgody na kontakt za pośrednictwem wiadomości tekstowej SMS. Mogą obowiązywać opłaty za wiadomości i transmisję danych. Możesz odpowiedzieć STOP, aby zrezygnować z dalszych wiadomości. Aby uzyskać więcej informacji, odpowiedz POMOC.