Առողջապահություն
AI-ով մշակված դեղամիջոցը կսկսի կլինիկական փորձարկումները
AI ստարտափ Exscientia ստեղծել է նոր դեղամիջոց, որը շուտով կսկսի գործել անցնելով կլինիկական փորձարկումներ Ճապոնիայում։ Սա արհեստական ինտելեկտի մշակված դեղամիջոցների մի քանի դեպքերից մեկն է, որոնք օգտագործվում են կլինիկական պայմաններում, ինչը պոտենցիալ կերպով աշխարհը մոտեցնում է AI-ի համատարած օգտագործմանը դեղերի մշակման և կիրառման մեջ: Նոր միացությունը մշակվել է Sumitomo Dainippon Pharma-ի հետ համատեղ, և ի տարբերություն ավանդական դեղամիջոցների մշակման, AI-ով մշակված միացությունը նախագծի սկզբից ընդամենը մեկ տարուց կսկսի կլինիկական փորձարկումներ: Տիպիկ դեղամիջոցների զարգացումը տևում է մոտ չորսուկես տարի:
Exscientia-ն դեղամիջոցը մշակել է արհեստական ինտելեկտի պլատֆորմի միջոցով, որն օգտագործում էր տարբեր ալգորիթմներ՝ միլիոնավոր պոտենցիալ մոլեկուլների համակցություններ ստեղծելու համար: Այնուհետև արհեստական ինտելեկտը զտվել է առաջացած մոլեկուլների միջով՝ դաշտը նեղացնելու մինչև լավագույն թեկնածուները, որոնք պետք է սինթեզվեն և փորձարկվեն:
Կլինիկական փորձարկումը տեղի է ունենում այն ժամանակ, երբ աճում են ներդրումները AI-ի վրա հիմնված դեղամիջոցների մշակման մեջ: AI-ն ունի դեղերի հայտնաբերումն ավելի արագ և էժան դարձնելու ներուժ, ընդ որում դեղամիջոցի մշակման միջին արժեքը կազմում է մոտ 2.6 միլիարդ դոլար: Սա նշանակում է, որ սրտի հիվանդությունների և քաղցկեղի նման հիվանդությունների բուժման նոր միջոցներ կարող են ավելի արագ արտադրվել: Դեղամիջոցը, որը պետք է փորձարկվի, հայտնի է որպես DSP-1181: Էնդրյու Հոփկինս, մոլեկուլային կենսաբան և Exscientia-ի գլխավոր գործադիր տնօրեն, պարզաբանել է Financial Times-ին որ հետազոտողները պետք է փորձարկեին միայն մոտավորապես 350 միացություններ, ինչը կազմում էր միացությունների նորմալ քանակի մոտ մեկ հինգերորդը, որոնք սովորաբար փորձարկվում են դեղամիջոցի մշակման ընթացքում:
Ջոն Բելը, Օքսֆորդի համալսարանի բժշկության ռեգիուսի պրոֆեսորը ներգրավված չէր հետազոտության մեջ, բայց բացատրեց վերջին զարգացման ազդեցությունը: Financial Times-ին.
«Բժշկական քիմիայի միջոցով մոլեկուլների նախագծումն ու զարգացումը միշտ եղել է դանդաղ և աշխատատար գործընթաց: Exscientia-ն կարող է դա անել շատ ավելի քիչ քայլերով, ինչը իսկապես տպավորիչ է, և այն բխում է շատ հիմնավոր գիտական սկզբունքներից»:
Exscientia-ն կաշխատի այլ դեղագործական կորպորացիաների հետ, ինչպիսիք են Sanofi-ն և Bayer-ը՝ փորձելով գտնել հիվանդությունների բուժման նոր միջոցներ: Թեև պնդում էին, որ DSP-1181-ն առաջին դեղամիջոցն է, որը նախագծված է AI-ով, որը կօգտագործվի կլինիկական փորձարկումներում, հաղորդում է ScienceMag-ը որ շատ այլ միացություններ արդեն ենթարկվել են մարդկանց փորձարկումներին, ներառյալ որոշ դեղամիջոցներ, որոնք փորձարկվել են այնպիսի հիվանդությունների բուժման համար, ինչպիսիք են Պարկինսոնը և ինսուլտը:
Որքան էլ տպավորիչ են Exscientia-ի ձեռքբերումները, կան որոշ խնդիրներ, որոնք ընկած են AI-ով ուժեղացված դեղերի զարգացման ճանապարհին:
Թեև արհեստական ինտելեկտը կարող է օգնել դեղերի հայտնաբերմանը և զարգացմանը, երաշխիք չկա, որ AI-ի կողմից հայտնաբերված դեղերը հատուկ կիրառություն կունենան: Հնարավոր է, որ հայտնաբերված դեղամիջոցները չափազանց նման են մոլեկուլներին, որոնք մարդիկ արդեն ուսումնասիրել են: Հավը, համակցված այն փաստի հետ, որ դեղամիջոցի արդյունավետ օգտագործումը կախված է այն բանից, որ գիտնականները հասկանում են հիվանդության բնույթը, որը նրանք փորձում են բուժել, AI դեղերի զարգացման ռազմավարությունները կարող են չփոխել բժշկության լանդշաֆտը այնքան արմատապես, որքան որոշ մարդիկ հույս ունեն: Մեկ այլ խնդիր, որով պետք է զբաղվեն AI դեղագործական ընկերությունները, հարցի կարգավորումն է: FDA-ն դեռ փորձում է որոշել AI համակարգերի կողմից հայտնաբերված դեղերը կարգավորելու լավագույն միջոցը՝ հաշվի առնելով, թե ինչպես է գործընթացը տարբերվում ավանդական դեղերի հետազոտությունից՝ փորձելով կարգավորիչ ռազմավարություններ մշակել:
Ըստ Vox-ի՝ FDA-ի խոսնակ Ջերեմի Խանը բացատրել է, որ արհեստական ինտելեկտի օգնությամբ մշակված ցանկացած դեղամիջոց պետք է համապատասխանի նույն չափանիշներին, ինչ դեղերի ներկայիս մոդելները, թեև կարող են լինել տարբերություններ դեղամիջոցի հայտնաբերման հարցում: Խանը բացատրեց.
«AI-ի ամբողջական դերը դեղերի մշակման մեջ դեռ պարզվում է, և շահագրգիռ կողմերը տարբեր ձևերով հասկանում են AI-ն՝ հաշվի առնելով այս համապարփակ տերմինի ներքո ընդգրկված գործիքների և տեխնիկայի սպեկտրը: Կարևորն այն է, որ դեղերի հաստատմանն աջակցելու համար անհրաժեշտ ապացույցների չափորոշիչները մնում են նույնը՝ անկախ ներգրավված տեխնոլոգիական առաջընթացից»:
