Cum să valorificăm inteligența artificială în întregul lanț de tratament al industriei farmaceutice

Am făcut progrese incredibile în domeniul sănătății în ultimele câteva decenii, datorită introducerii noilor tehnologii. Acum, inteligența artificială (IA) oferă o altă oportunitate majoră de a continua această tendință pentru a îmbunătăți și mai mult viețile pacienților. Există o varietate largă de aplicații ale IA în ceea ce privește înțelegerea și tratarea afecțiunilor de sănătate. De fapt, IA poate fi utilizată pe tot parcursul lanțului de tratament atunci când cercetătorii își propun să trateze o nouă boală. Tehnologia poate fi deosebit de utilă pentru descoperirea de noi medicamente, înțelegerea bolilor emergente și măsurarea rezultatelor tratamentelor.

IA în descoperirea de medicamente

Cu mult înainte ca producătorii să poată aduce un medicament pe piață, cercetătorii lucrează pentru a identifica moleculele potrivite. IA poate fi aplicată în descoperirea și dezvoltarea de medicamente, în special pentru a face procesul mai eficient și mai puțin costisitor. În procesul obișnuit de descoperire, cercetătorii pot petrece ani testând diferite molecule, doar pentru a realiza că molecula selectată pentru un trial clinic nu are efectul dorit. IA poate juca un rol în acest proces prin prezicerea bioactivității și interacțiunilor diferitelor molecule. Prin utilizarea datelor existente, un model predictiv poate identifica o moleculă care are o șansă mai mare de a avea impactul dorit de către cercetători și comunitatea medicală, chiar înainte ca cineva să pășească în laborator.

Utilizarea IA în dezvoltarea de medicamente este încă în stadiul incipient, și nu există încă medicamente descoperite de IA pe piață. Cu toate acestea, multe organizații de sănătate și cercetare au început deja să incorporeze IA în proces și au ajuns la trialuri clinice cu medicamente dezvoltate de IA. De exemplu, un medicament pentru fibroză pulmonară idiopatică (IPF) care a fost identificat cu ajutorul IA a intrat în trialuri de fază 1 în 2022 și a obținut desemnarea de medicament orfan de către FDA la începutul acestui an. Pe măsură ce industria devine mai confortabilă cu IA, aplicațiile sale în dezvoltarea de medicamente vor probabil să se extindă și mai mult, și este posibil să vedem medicamente dezvoltate cu IA fiind administrate pacienților.

IA în epidemiologie și managementul trialurilor clinice

Un alt pas important în aducerea unei terapii pe piață și în mâinile pacienților este înțelegerea unei boli și a modului în care aceasta afectează rezultatele de sănătate la nivel de populație. Aici intervin epidemiologii – grupul de cercetători responsabili pentru cuantificarea și monitorizarea managementului riscului terapeutic la nivel de populație și indicații.

Utilizând tehnici de IA și învățare automată (ML), epidemiologii pot explora date din lumea reală (RWD) – printre alte tipuri de date disponibile – și pot identifica tendințe relevante pentru deciziile comerciale și clinice. Deoarece ML este optimizat pentru explorarea datelor într-un mod fără ipoteze, acesta permite cercetătorilor să descopere modele noi, să genereze previziuni mai bune pentru tendințe cheie, cum ar fi prevalența bolilor, și să identifice factorii de risc asociați cu rezultate slabe. Aceste informații sunt esențiale pentru cercetători pentru a dezvolta tratamente care vor aborda cel mai eficient nevoile populației țintă.

IA poate automatiza, de asemenea, părți ale fazei de trial clinic a dezvoltării de medicamente, care este crucială pentru stabilirea siguranței și eficacității unui nou tratament înainte de a ajunge la pacienți. De exemplu, IA poate fi utilizată pentru a se asigura că pacienții corecți sunt recrutați pentru un trial clinic și că grupul de studiu reprezintă populația generală, ținând cont de diversitate și echitate. IA poate ajuta, de asemenea, la revizuirea rapoartelor de siguranță dintr-un trial într-un mod mai fiabil decât o echipă umană. Nu toate aspectele epidemiologiei și proiectării trialurilor clinice pot fi automate, dar IA poate face anumite aspecte ale procesului mai eficiente.

IA în evaluarea rezultatelor tratamentelor

Odată ce un trial clinic a demonstrat eficacitatea, este crucial să se înțeleagă valoarea unei noi intervenții pe piața sănătății. La acest punct, cercetătorii au petrecut ore nesfârșite și sute de milioane, dacă nu miliarde, de dolari pentru a dezvolta un tratament – dar ei trebuie încă să se asigure că pacienții potențiali pot accesa tratamentul atunci când au nevoie. Aici joacă un rol crucial cercetarea economică și a rezultatelor în sănătate (HEOR) – studiul valorii intervențiilor de sănătate.

Scopul final al analizelor HEOR este de a ajuta plătitorii și alți responsabili cu finanțarea sănătății să optimizeze sănătatea populațiilor lor, minimizând în același timp costurile. Fără aceasta, sistemele de sănătate nu ar fi financiar stabile, și livrarea la timp a îngrijirii ar fi compromisă. IA poate juca un rol în analizele HEOR prin descoperirea de modele în date care ajută la cuantificarea beneficiului incremental al unui tratament, cum ar fi identificarea de subpopulații unice care experimentează o îmbunătățire mai mare a rezultatelor în comparație cu populația generală.

De exemplu, ML a fost utilizat într-un studiu printre persoane cu diabet de tip 2 pentru a investiga care subpopulații ar putea beneficia de o intervenție comportamentală pentru pierderea în greutate. Deși nu s-a găsit niciun impact semnificativ la nivelul populației generale cu diabet de tip 2, cercetătorii au găsit că o subpopulație cu caracteristici specifice ar putea evita complicațiile bolilor cardiovasculare după intervenție. Aceste informații au ajutat clinicienii și planurile de sănătate să știe care pacienți ar putea beneficia cel mai mult de la intervenție, ajutând astfel la îmbunătățirea rezultatelor pacienților și la reducerea costurilor generale.

Viitorul IA în lanțul de tratament al industriei farmaceutice

Există, în mod evident, o multitudine de aplicații ale IA atunci când vine vorba de înțelegerea și tratarea bolilor, și cercetătorii sunt dedicați să dezvolte și mai mult această tehnologie. De fapt, organizația principală pentru HEOR, ISPOR, a stabilit recent ghiduri pentru utilizarea învățării automate în acest domeniu. Acest lucru demonstrează un angajament de a extinde utilizarea IA și ML pentru a maximiza potențialul lor.

Epidemiologii, cercetătorii, economiștii de sănătate și alți profesioniști care joacă un rol în lanțul de tratament al industriei farmaceutice pot găsi toți valoare în incorporarea IA în munca lor. Și dacă putem utiliza IA pentru a înțelege mai bine bolile și a dezvolta tratamente mai eficiente și mai țintite, pacienții vor beneficia imens la finalul zilei. IA are un potențial nelimitat în sănătate și industria farmaceutică pentru îmbunătățirea vieților – și este responsabilitatea noastră să o valorificăm la capacitatea sa maximă.