10 min läsning

AI inom läkemedelsutveckling: revolutionerar framtidens medicin

AI och ML

Hälsovård

Artificiell intelligens (AI) hjälper oss inte bara att hitta nya läkemedel, det förändrar också hur vi tänker kring innovation. Smartare läkemedel, skräddarsydda efter ditt DNA och med färre biverkningar, är inte science fiction - det är vad AI gör nu. Ta en titt på hur AI förändrar vårt sätt att tänka på läkemedel, en algoritm i taget.

Hur AI förändrar metoderna för läkemedelsupptäckt

AI håller på att förändra läkemedelsindustrin, och ett av de mest betydelsefulla områdena är processen för läkemedelsupptäckt. Med hjälp av avancerade maskininlärningsalgoritmer, t.ex. transformatormodeller och grafneurala nätverk, och stora mängder data, påskyndar AI upptäckten av nya behandlingar och förbättrar effektiviteten i hela utvecklingsprocessen.

Datadriven identifiering av mål

Snabbare preklinisk forskning

AI-driven läkemedelsdesign

Prediktiv modellering och simulering

Optimerade kliniska prövningar med AI

Personanpassad medicin och evidens från den verkliga världen

Datadriven identifiering av mål

Innan vi kan utforma ett läkemedel måste vi identifiera det terapeutiska målet - ett specifikt enzym, en muterad gen eller en kritisk signalväg. Genom analys av storskaliga biologiska data, inklusive genomisk och transkriptomisk information från nästa generations sekvensering (NGS), hjälper AI till att identifiera de bästa terapeutiska möjligheterna, avslöja komplexa mönster och samband som traditionella metoder kan missa. Detta leder till upptäckten av nya målmolekyler och innovativa behandlingar.

Snabbare preklinisk forskning

AI optimerar preklinisk forskning genom att utnyttja data från in vitro- och in vivo-studier för att förutse substansers effekt och toxicitet. Denna metod hjälper forskarna att göra smarta val om vilka substanser de ska satsa på och därmed spara både tid och resurser. Dessutom kan AI optimera experimentell design i prekliniska urval av läkemedelskandidater för vidare utveckling.

AI-driven läkemedelsdesign

AI förändrar läkemedelsdesignen genom att generera nya molekylära strukturer som är optimerade för effekt och säkerhet. AI-algoritmer identifierar lovande kandidater och utforskar den kemiska rymden bortom traditionella metoders begränsningar genom att analysera massiva datamängder av befintliga föreningar och deras målinteraktioner. Detta påskyndar upptäckten av innovativa behandlingar med potential att tillgodose medicinska behov som ännu inte tillgodosetts.

Prediktiv modellering och simulering

AI-driven prediktiv modellering och simulering förfinar läkemedelsdesignen ytterligare genom att efterlikna beteendet hos komplexa biologiska system. Denna in silico-metod förutser läkemedlets prestanda i olika stadier, från absorption och distribution till metabolism och utsöndring: på så sätt kan forskarna enkelt identifiera läkemedelskandidater med önskade egenskaper före kostsamma experimentella tester. Detta förbättrar avsevärt chanserna till klinisk framgång.

Optimerade kliniska prövningar med AI

AI spelar en allt viktigare roll i kliniska prövningar. AI används för att analysera data från tidigare prövningar, identifiera mönster och förutse potentiella problem. Detta hjälper forskarna att utforma bättre prövningar, hitta rätt patienter och öka chanserna för ett lyckat resultat samtidigt som kostnaderna och tidsramarna minskar. AI kan också hjälpa dem att enkelt hitta och rekrytera patienter till kliniska prövningar. Den kan matcha patienter till prövningar baserat på deras specifika egenskaper och prövningskriterierna.

Personanpassad medicin och evidens från den verkliga världen

Utvecklingen av individanpassad medicin stöds av AI:s förmåga att analysera stora mängder av patienters genomdata och sjukdomshistoria för att identifiera individuella biomarkörer och utveckla riktade behandlingar. Dessutom analyserar AI verkliga bevis och övervakningsdata efter marknadsföring för att identifiera potentiella säkerhetsproblem och förbättra behandlingsresultaten i verkliga miljöer.

Datadriven identifiering av mål

Snabbare preklinisk forskning

AI-driven läkemedelsdesign

Prediktiv modellering och simulering

Optimerade kliniska prövningar med AI

Personanpassad medicin och evidens från den verkliga världen

AI-drivna tjänster som Innowise erbjuder för läkemedelsupptäckt

Multiomisk dataanalys

Analys av kliniska data

Analys av vetenskapliga forskningsdata

De novo läkemedelsdesign

ML + molekylär dynamik

ML + molekylär dockning

Visa alla

Förbättra din AI-drivna läkemedelsupptäckt med Innowise.

Våra AI-drivna tjänster hjälper dig att snabba upp dina pipelines och få mer exakta resultat.

De viktigaste fördelarna med AI inom läkemedelsforskning och -utveckling

AI innebär en total förändring för läkemedelsindustrin: den erbjuder många fördelar som gör processen för upptäckt och utveckling av läkemedel smidigare och effektivare.

Minskad utvecklingstid och minskade kostnader

Mer effektiva läkemedel

Förbättrad utformning av kliniska prövningar

Större prediktiv förmåga

Möjligheter att återanvända läkemedel

Personanpassad medicin

Uppgraderad drogscreening

Optimerad läkemedelsformulering

Förbättrad patientrekrytering

Minskad utvecklingstid och minskade kostnader

Tack vare den snabba analysen av stora datamängder kan ML-algoritmer påskynda varje steg, från identifiering av mål och optimering av ledtrådar till utformning av kliniska prövningar och omplacering av läkemedel. Jämfört med traditionella metoder förkortar denna snabbare takt avsevärt utvecklingstiderna och minskar kostnaderna.

Mer effektiva läkemedel

Korrekt tränade AI-modeller kan förutsäga kritiska egenskaper som målbindningsaffinitet, farmakokinetiska/farmakodynamiska profiler och ADMET-egenskaper - och därmed hjälpa forskare att utforma läkemedel med förbättrad effekt. Detta AI-drivna tillvägagångssätt optimerar läkemedelskandidater för förbättrad måluppfyllelse, minskad toxicitet och i slutändan bättre patientresultat.

Förbättrad utformning av kliniska prövningar

AI-modeller hjälper också till att optimera utformningen av kliniska prövningar genom att identifiera idealiska patientkohorter med hjälp av prediktiva biomarkörer och förfina prövningsprotokollen för ökad effektivitet. Detta riktade tillvägagångssätt ökar sannolikheten för framgångsrika prövningsresultat och påskyndar leveransen av livsförändrande läkemedel till patienterna.

Större prediktiva förmågor

AI ökar avsevärt förutsägbarheten i läkemedelsutvecklingen och hjälper forskarna att förutse läkemedlens beteende, effekt och säkerhetsprofil. Med hjälp av en rad olika tekniker identifierar AI tidigt lovande kandidater och potentiella skulder och påskyndar utvecklingstiderna.

Möjligheter att återanvända läkemedel

AI-algoritmer analyserar stora datamängder för att identifiera nya terapeutiska tillämpningar för befintliga läkemedel. Denna strategi för att återanvända läkemedel påskyndar utvecklingstiden eftersom dessa läkemedel redan har etablerade säkerhetsprofiler och kliniska data, vilket minskar behovet av omfattande och kostsamma de novo-prövningar.

Personanpassad medicin

AI analyserar patientspecifika data, inklusive genetiska och molekylära profiler, för att skräddarsy behandlingar för optimal effekt. AI kan till exempel förutsäga en individs svar på en specifik cellgiftsbehandling baserat på tumörens genetiska sammansättning, så att onkologer kan välja den mest effektiva behandlingen och samtidigt minimera biverkningarna. Detta individanpassade tillvägagångssätt maximerar nyttan för den enskilda patienten.

Uppgraderad drogscreening

AI automatiserar högkapacitetsscreening av stora substansbibliotek för att identifiera lovande läkemedelskandidater med större effektivitet än traditionella metoder. Genom att analysera molekylstrukturer och förutsäga deras interaktioner med målproteiner kan AI prioritera föreningar med störst sannolikhet att lyckas, vilket avsevärt minskar den tid och de kostnader som är förknippade med tidiga stadier av läkemedelsupptäckt.

Optimerad läkemedelsformulering

AI-algoritmer analyserar samspelet mellan ingredienser och deras inverkan på stabilitet, löslighet och biotillgänglighet och förutspår optimala läkemedelsformuleringar. AI kan t.ex. modellera hur olika hjälpämnen påverkar ett läkemedels upplösningshastighet och absorption i mag-tarmkanalen, vilket leder till förbättrad läkemedelseffekt, enklare administrering (t.ex. oral i stället för intravenös) och bättre patientföljsamhet.

Förbättrad patientrekrytering

AI-driven analys identifierar idealiska kandidater för kliniska prövningar baserat på en omfattande analys av patientdata, inklusive sjukdomshistoria, demografi och genetisk information. Den identifierar de patienter som har störst sannolikhet att svara positivt på en behandling. Denna riktade rekryteringsstrategi förbättrar effektiviteten i prövningarna, ökar framgångsgraden och påskyndar i slutändan leveransen av nya behandlingar till patienterna.

Minskad utvecklingstid och minskade kostnader

Mer effektiva läkemedel

Förbättrad utformning av kliniska prövningar

Större prediktiva förmågor

Möjligheter att återanvända läkemedel

Personanpassad medicin

Uppgraderad drogscreening

Optimerad läkemedelsformulering

Förbättrad patientrekrytering

Exempel på framgångsrik implementering av AI inom läkemedelsforskning

Detta Hongkong-baserade företag använder AI för att upptäcka målmolekyler, utforma läkemedel och förutse kliniska prövningar. En anmärkningsvärd prestation är deras utveckling av en läkemedelskandidat för idiopatisk lungfibros (IPF) som har gått in i kliniska fas II-studier. Detta visar på ett konkret resultat av deras AI-drivna plattform för läkemedelsupptäckt, som går från teoretisk potential till klinisk undersökning.

Det San Francisco-baserade företaget använder djupa neurala nätverk för strukturbaserad läkemedelsdesign. Deras AtomNet-plattform har använts för att identifiera potentiella läkemedelskandidater för flera sjukdomar, bland annat ebola och multipel skleros. Företagets samarbeten med läkemedelsföretag som Eli Lilly och Bayer visar att deras teknik kan användas i praktiken för att upptäcka nya läkemedel.

PostEras Manifold-plattform, som är känd för sin expertis inom läkemedelskemi och maskininlärning, kombinerar maskininlärning, retrosyntetisk analys och molnbaserad kemisk syntes. Deras partnerskap med Pfizer, som ursprungligen fokuserade på covid-19-antivirala läkemedel, har utvidgats till andra terapeutiska områden. Deras Open Synthesis-initiativ understryker deras engagemang för forskning med öppen källkod och samarbete inom läkemedelsupptäckt.

Verkliga Innowise-fallstudier av AI inom läkemedelsupptäckt

Automatiserad prediktion av molekylära egenskaper vid läkemedelsupptäckt

Vi utvecklade en maskininlärningsmodell för att förutsäga vattenlöslighet för nya småmolekylära hämmare riktade mot protein X. Med hjälp av experimentellt bestämda löslighetsdata tränade vi en anpassad ML-pipeline som utnyttjar molekylära deskriptorer. Modellen uppnådde en R-kvadrat på 0,70 vid extern validering, vilket gör den till ett värdefullt verktyg för screening av virtuella bibliotek och prioritering av föreningar för syntes.

Läs mer

Förbättrad PBPK-modellering med maskininlärning

Vi förbättrade förutsägelserna av leverclearance i en GastroPlus PBPK-modell med hjälp av en hybrid maskininlärningsmetod. Genom att kombinera LightGBM och D-MPNN grafneurala nätverk uppnådde vår modell en R-kvadrat på 0,82 i korsvalidering. Integrationen minskade det genomsnittliga vikfelet från 2,5 till 2,0 jämfört med traditionella in vitro-skaleringsmetoder, vilket möjliggör mer tillförlitliga förutsägelser av läkemedelsexponering.

Läs mer

Övervakning av sociala medier för farmakovigilans

Innan vi kan utforma ett läkemedel måste vi identifiera det terapeutiska målet - oavsett om det är ett specifikt enzym, en muterad gen eller en kritisk signalväg. Genom analys av storskaliga biologiska data, inklusive genomisk och transkriptomisk information från nästa generations sekvensering (NGS), hjälper AI till att identifiera de bästa möjligheterna för terapeutisk inriktning. Avancerade maskininlärningsalgoritmer, t.ex. grafneurala nätverk och transfer learning,

Läs mer

FAQ

Kan AI ersätta traditionella metoder inom läkemedelsutveckling?

AI är inte en ersättning för traditionella metoder inom läkemedelsutveckling. Det är ett utmärkt verktyg som hjälper till att snabba upp och effektivisera utvecklingen. Även om AI-algoritmer kan analysera enorma mängder data, förutsäga molekylära egenskaper och identifiera potentiella läkemedelskandidater mer effektivt än traditionella metoder, är det fortfarande viktigt att testa dem i verkliga livet.

Hur ser Innowise till att AI-projekt följer relevanta regelverk?

Innowises AI-projekt är byggda för att följa alla relevanta regulatoriska standarder (FDA, EMA, ICH, GDPR, HIPAA). Vi har rigorös datastyrning, validerade och dokumenterade modeller och ett engagemang för att förklara AI. Vi ser till att de data vi använder är av god kvalitet, säkra och transparenta under hela utvecklingsprocessen. Den här noggranna processen hjälper oss att undvika potentiella risker och garantera tillförlitliga resultat för våra kunder.

Vilken expertis tillför Innowises AI-utvecklare till läkemedelsupptäckten?

Innowise är kunniga inom maskininlärning (djupinlärning, förstärkningsinlärning, klassiska tekniker), kemiinformatik, bioinformatik och läkemedelsutvecklingsprocesser och använder verktyg och tekniker som är standard i branschen för att skapa effektiva AI-lösningar för läkemedelsupptäckt.

Hur kan jag anlita AI-utvecklare från Innowise för mitt projekt?

Du kan hyra AI-utvecklare från Innowise genom att kontakta vårt team via vår webbplats. Vi erbjuder flexibla uppdragsmodeller, inklusive projektbaserade kontrakt och dedikerade team, för att bäst passa dina projektbehov och budget och sätta ihop ett team av AI-utvecklare med rätt expertis för att leverera framgångsrika resultat.

Roman Sen Chef för AI-avdelningen på Innowise

Datum: 20 november 2024

Roman Sen Chef för AI-avdelningen på Innowise

Datum: 20 november 2024

Innehållsförteckning

Kontakta oss

Boka ett samtal eller fyll i formuläret nedan så återkommer vi till dig när vi har behandlat din förfrågan.

Namn

Företag

E-post

Telefon

Meddelande Vänligen inkludera projektinformation, varaktighet, teknologistack, IT-proffs som behövs och annan relevant information

Spela in ett röstmeddelande om ditt projekt för att hjälpa oss att förstå det bättre

Bifoga ytterligare dokument vid behov

Ladda upp filen

Du kan bifoga upp till 1 fil på totalt 2 MB. Giltiga filer: pdf, jpg, jpeg, png

Observera att när du klickar på knappen Skicka kommer Innowise att behandla dina personuppgifter i enlighet med vår Integritetspolicy för att ge dig lämplig information.