Gezondheidszorg

Geneesmiddel ontwikkeld met AI gaat klinische proeven starten

mm
Voeg Unite.AI toe aan je voorkeursbronnen op Google

Het AI-startup Exscientia heeft een nieuw geneesmiddel ontwikkeld dat binnenkort klinische proeven zal ondergaan in Japan. Dit is een van de weinige gevallen waarin AI-ontwikkelde geneesmiddelen in een klinische setting worden gebruikt, waardoor de wereld mogelijk dichter bij de brede toepassing van AI in de ontwikkeling en implementatie van geneesmiddelen komt. Het nieuwe compount is ontwikkeld in samenwerking met Sumitomo Dainippon Pharma en, in tegenstelling tot traditioneel ontwikkelde geneesmiddelen, zal het AI-ontwikkelde compount klinische proeven starten in minder dan een jaar na het begin van het project. De traditionele ontwikkeling van geneesmiddelen duurt ongeveer vier en een half jaar.

Exscientia ontwikkelde het geneesmiddel met behulp van een AI-platform dat verschillende algoritmes gebruikte om miljoenen mogelijke molecuulcombinaties te genereren. De AI filterde vervolgens de gegenereerde moleculen om het veld te verkleinen tot de beste kandidaten die gesynthetiseerd en getest moesten worden.

De klinische proef komt op een moment dat investeringen in AI-gedreven geneesmiddelenontwikkeling toenemen. AI heeft het potentieel om de ontdekking van geneesmiddelen sneller en goedkoper te maken, met een gemiddelde ontwikkelingskost van ongeveer 2,6 miljard dollar. Dit betekent dat nieuwe behandelingen voor ziekten zoals hartziekten en kanker sneller kunnen worden geproduceerd. Het geneesmiddel dat getest gaat worden, heet DSP-1181. Andrew Hopkins, moleculair bioloog en CEO van Exscientia, legde aan de Financial Times uit dat de onderzoekers slechts ongeveer 350 verbindingen hoefden te testen, wat ongeveer een vijfde was van het normale aantal verbindingen dat tijdens de ontwikkeling van geneesmiddelen wordt getest.

John Bell, de Regius-hoogleraar geneeskunde aan de Universiteit van Oxford, was niet betrokken bij het onderzoek, maar legde de impact van de recente ontwikkeling uit aan de Financial Times:

“Het ontwerp en de ontwikkeling van moleculen via medicinale chemie is altijd een langzaam en moeizaam proces geweest. Exscientia kan dit doen in veel minder stappen, wat echt indrukwekkend is en voortkomt uit zeer solide wetenschappelijke principes.”

Exscientia zal samenwerken met andere farmaceutische bedrijven zoals Sanofi (SNY ) en Bayer om nieuwe behandelingen voor ziekten te vinden. Hoewel het is beweerd dat DSP-1181 het eerste geneesmiddel is dat met AI is ontwikkeld en in een klinische proef wordt gebruikt, rapporteerde ScienceMag dat veel andere verbindingen al menselijke proeven hebben ondergaan, waaronder enkele geneesmiddelen die zijn getest om aandoeningen zoals de ziekte van Parkinson en beroerte te behandelen.

Hoewel de prestaties van Exscientia indrukwekkend zijn, zijn er enkele problemen op de weg naar AI-geënhanceerde geneesmiddelenontwikkeling.

Hoewel AI kan helpen bij de ontdekking en ontwikkeling van geneesmiddelen, is er geen garantie dat de door AI ontdekte geneesmiddelen bijzonder nuttig zullen zijn. Het kan zijn dat de door AI ontdekte geneesmiddelen extreem vergelijkbaar zijn met moleculen die door mensen al zijn bestudeerd. In combinatie met het feit dat de effectieve toepassing van een geneesmiddel afhankelijk is van het feit dat wetenschappers de aard van de ziekte begrijpen die ze proberen te behandelen, kunnen AI-geneesmiddelenontwikkelingsstrategieën de medische landschap niet zo radicaal veranderen als sommige mensen hopen. Een ander probleem waarmee AI-geneesmiddelenbedrijven te maken krijgen, is de vraag naar regulering. De FDA probeert nog steeds te beslissen over de beste manier om geneesmiddelen te reguleren die door AI-systemen zijn ontdekt, waarbij wordt gekeken naar het feit dat het proces verschilt van traditioneel geneesmiddelenonderzoek en naar het ontwikkelen van reguleringsstrategieën.

Volgens Vox legde FDA-woordvoerder Jeremy Khan uit dat geneesmiddelen die met behulp van AI zijn ontwikkeld, aan dezelfde normen moeten voldoen als de huidige geneesmiddelenmodellen, zelfs als er verschillen zijn in de manier waarop het geneesmiddel wordt ontdekt. Khan legde uit:

“De volledige rol van AI in de ontwikkeling van geneesmiddelen wordt nog steeds uitgelegd, en stakeholders begrijpen AI op verschillende manieren, gezien het spectrum van tools en technieken dat onder deze paraplu-term valt. Belangrijk is dat de bewijsnormen die nodig zijn om geneesmiddelen goed te keuren, hetzelfde blijven, ongeacht de technologische vooruitgang die is geboekt.”

Blogger en programmeur met specialisaties in Machine Learning en Deep Learning onderwerpen. Daniel hoopt anderen te helpen de kracht van AI te gebruiken voor het sociale goede.