Како се вештачка интелигенција користи за откривање нових употреба за дроге

У сваком тренутку фармацеутске фирме имају огромну библиотеку спојева и немају појма шта да раде са њима. Скривене у широким збиркама синтетичких и теоретских банака лекова, скривају скривене драгуље - лијекове за лијечење можда чак и најразорнијих болести - али њихово препознавање је бол: тестирање може потрајати годинама, чак десетљећима, а често и истраживачи нису сигурни што тражите. Оно што им је потребно је начин да се сортира кроз глупости - и сада, изгледа да вештачка интелигенција може помоћи.

Научници из Инсилицо Медицине, биоинформатичке фирме, открили су како да подучавају А.И. предвидети терапијску употребу нових лекова пре него што се и тестирају. Објављивање њиховог рада данас у часопису Молецулар Пхармацеутицс, они дискутују о свом режиму обуке, који подразумева узимање огромних количина података из експеримената на људским ћелијама коришћењем познатих лекова. Све у свему, добијени су експерименти са 678 лекова и ефекти на експресију гена у три врсте људских ћелија.

Временом, А.И. развила импресивну способност да предвиди шта је учинило лек корисним, постижући тачност од 54,6 процената у идентификовању једног од 12 терапијских примена лекова. Иако се ови могу чинити као мали кораци, они представљају велики корак за истраживаче, који би иначе морали да праве ова предвиђања кроз досадне експерименте.

Чак су и "погрешни" одговори А.И. били од помоћи, указујући на секундарну употребу лекова које истраживачи нису ни разматрали.

„Свет вештачке интелигенције убрзано се развија и утиче на сваки аспект нашег свакодневног живота“, каже др Алек Зхаворонков, извршни директор Инсилицо медицине. “И ускоро ће се овај напредак осјетити у фармацеутској индустрији. Успоставили смо Одељење Пхарма.АИ како бисмо фармацеутским компанијама помогли да значајно убрзају своје истраживање и развој и повећамо број одобрених лијекова, али у процесу смо дошли до преко 800 јаких хипотеза у онкологији, кардиоваскуларном, метаболичком и ЦНС простору и започели основну валидацију."

"Ми смо опрезни у доношењу снажних изјава, али ако овај приступ дјелује, уберизираће фармацеутску индустрију и генерирати невиђени број КАЛИ-а."

Док је студија била доказ концепта да би се АИ-и могли користити за идентификацију дрога користећи генетске податке, она је ефективно створила цјевовод за откривање дроге - што је био случај са Алијем Алипером, др. Председник, описан као “следећи ниво.” Предвиђања АИ могла би убрзати предклиничку фазу за лекове - то јест, утврдити да ли је лек отрован за ћелије у посуди и ћелијама у телу - потенцијално удвостручујући број лекова клинички.