Как использовать ИИ на протяжении всей фармацевтической трубы

Мы сделали невероятные успехи в здравоохранении за последние несколько десятилетий благодаря введению новой технологии. Теперь искусственный интеллект (ИИ) представляет еще одну большую возможность продолжать эту тенденцию, чтобы еще больше улучшить жизнь пациентов. Существует широкий спектр применений ИИ при понимании и лечении заболеваний. На самом деле, ИИ можно использовать на протяжении всей трубы, когда исследователи начинают лечить новое заболевание. Эта технология может быть особенно полезна для открытия новых препаратов, понимания возникающих заболеваний и измерения результатов лечения.

ИИ в открытии препаратов

Долгое время до того, как производители могут вывести препарат на рынок, исследователи работают над выявлением правильных молекул. ИИ можно применять к открытию и разработке препаратов, особенно с целью сделать процесс более эффективным и менее дорогим. В типичном процессе открытия исследователи могут тратить годы на тестирование различных молекул, только чтобы понять, что выбранная для клинического испытания молекула не имеет желаемого эффекта. ИИ может сыграть роль в этом процессе, предсказывая биоактивность и взаимодействие различных молекул. Используя существующие данные, предсказательная модель может выявить молекулу, которая имеет более высокую вероятность оказать влияние, на которое надеется исследователь и медицинское сообщество, даже до того, как кто-либо ступит в лабораторию.

Использование ИИ в разработке препаратов еще относительно рано, и пока нет препаратов, открытых с помощью ИИ, которые были бы на рынке. Однако многие организации здравоохранения и исследовательские центры уже начали включать ИИ в процесс и достигли клинических испытаний с препаратами, разработанными с помощью ИИ. Например, препарат для идиопатической легочной фиброза (ИЛФ), выявленный с помощью ИИ, вошел в фазу 1 испытаний в 2022 году и получил статус препарата-сира от FDA ранее в этом году. По мере того, как отрасль становится более комфортной с ИИ, его применения в разработке препаратов, вероятно, будут расширяться еще дальше, и мы можем в конечном итоге увидеть препараты, разработанные с помощью ИИ, которые будут назначаться пациентам.

ИИ в эпидемиологии и управлении клиническими испытаниями

Другим важным шагом в выводе терапии на рынок и доставке ее в руки пациентов является понимание заболевания и его влияния на здоровье населения. Именно здесь на сцену выходят эпидемиологи – группа исследователей, ответственных за количественную оценку и мониторинг терапевтического риска управления в целевых популяциях и показаниях.

Используя ИИ и методы машинного обучения (МО), эпидемиологи могут изучать реальные данные (РД) – среди других доступных данных – и выявлять тенденции, имеющие значение для коммерческих и клинических решений. Поскольку МО оптимизирован для изучения данных без гипотез, он позволяет исследователям открывать новые закономерности, делать более точные прогнозы ключевых тенденций, таких как распространенность заболевания, и выявлять факторы риска, связанные с плохими результатами. Эти знания имеют решающее значение для исследователей, чтобы разработать методы лечения, которые наиболее эффективно решат потребности целевой популяции.

ИИ также может автоматизировать части фазы клинических испытаний разработки препаратов, что имеет решающее значение для установления безопасности и эффективности новой терапии до того, как она попадет к пациентам. Например, ИИ можно использовать для обеспечения того, чтобы правильные пациенты были набраны для клинического испытания, и чтобы группа исследования представляла общую популяцию, учитывая разнообразие и справедливость. ИИ также может помочь в рассмотрении отчетов о безопасности из испытания более надежным образом, чем команда людей. Не все аспекты эпидемиологии и клинического проектирования можно автоматизировать, но ИИ может сделать определенные аспекты процесса более эффективными.

ИИ в оценке результатов лечения

Как только клиническое испытание продемонстрировало эффективность, важно понять ценность нового вмешательства на рынке здравоохранения. На этом этапе исследователи потратили бесчисленные часы и сотни миллионов, если не миллиарды, долларов на разработку терапии – но они все еще должны обеспечить, чтобы правильные пациенты могли получить доступ к ней, когда им это нужно. Именно здесь экономика здравоохранения и исследования результатов (ЭЗИС) – изучение ценности вмешательств в здравоохранении – играют решающую роль в трубопроводе разработки препаратов.

Конечной целью анализов ЭЗИС является помощь плательщикам и другим лицам, ответственным за финансирование здравоохранения, в оптимизации здоровья своих популяций, минимизируя затраты. Без этого системы здравоохранения не будут финансово стабильными, и своевременная доставка ухода будет скомпрометирована. ИИ может сыграть роль в анализах ЭЗИС, выявляя закономерности в данных, которые помогают количественно оценить дополнительную выгоду от лечения, например, выявляя уникальные субпопуляции, которые испытывают увеличение улучшения результатов по сравнению с общей популяцией.

Например, МО был использован в исследовании среди людей с диабетом 2 типа для изучения того, какие субпопуляции могут извлечь пользу из поведенческого вмешательства, направленного на снижение веса. Хотя не было обнаружено значительного влияния на общую популяцию людей с диабетом 2 типа, исследователи обнаружили, что субгруппа с определенными характеристиками может избежать осложнений от сердечно-сосудистых заболеваний после вмешательства. Эти знания помогли клиницистам и планам здравоохранения понять, какие конкретные пациенты будут извлекать наибольшую пользу из вмешательства, что поможет улучшить результаты лечения и сэкономить затраты в целом.

Будущее ИИ в фармацевтической трубе

Существует явно множество применений ИИ при понимании и лечении заболеваний, и исследователи привержены дальнейшему развитию технологии. На самом деле, ведущая организация ЭЗИС, ISPOR, недавно установила рекомендации по использованию машинного обучения в этой области. Это демонстрирует приверженность расширению использования ИИ и МО для максимизации его потенциала.

Эпидемиологи, исследователи, экономисты здравоохранения и другие лица, играющие роль в трубопроводе разработки препаратов, могут все извлечь пользу из включения ИИ в свою работу. И если мы можем использовать ИИ для лучшего понимания заболеваний и разработки более эффективных и целевых методов лечения, пациенты могут извлечь пользу в конечном итоге. ИИ имеет неограниченный потенциал в здравоохранении и фармацевтике для улучшения жизни – и это наша ответственность использовать его на полную мощность.