продолжение
Производство лекарств
Одной из самых больших и перспективных областей применения ИИ в медицине является производство лекарств. Разработка лекарств - это не только трудоемкое, но и очень дорогостоящее предприятие. Однако, поскольку процесс разработки лекарств состоит из очень многих аналитических отдельных этапов работы с большой базой данных, системы машинного обучения прямо предопределены для использования в исследованиях лекарств.
Фармацевтическая практика показывает, что искусственный интеллект может успешно использоваться на всех этапах разработки лекарств. Это начинается с выявления так называемых целей вмешательства. Основой разработки препарата является понимание биологического происхождения заболевания и механизмов его резистентности. При условии, что это понимание дано, цели (в основном белки) могут быть идентифицированы для лечения заболевания. Большая доступность высокоточных методов скрининга, в ходе которых на многих тысячах веществ проводятся биохимические, генетические и фармакологические тесты, является отличной базой данных для использования систем машинного обучения для идентификации белков-мишеней.
На стадии 2 разработки препарата необходимо найти подходящее соединение, которое взаимодействует с идентифицированной молекулой-мишенью желаемым образом. Кроме того, на этом этапе необходимо изучить огромное количество потенциальных соединений для их действия, а также их побочных эффектов. Благодаря своей способности к обучению системы машинного обучения способны освещать и оценивать миллионы молекул-мишеней и идентифицировать все лучшие молекулы с большим эффектом и меньшими побочными эффектами на основе процесса испытаний и ошибок. В частности, этот этап несет в себе огромный потенциал временной и финансовой экономии в разработке лекарственных средств.
Кроме того, проведение клинических испытаний (Этап 3 разработки лекарств) может быть значительно ускорено за счет использования ИИ. В большинстве клинических испытаний идентификация подходящих испытуемых по-прежнему является проблемой, которая на практике приводит к временным задержкам в приеме лекарств. Машинное обучение может ускорить проведение клинических испытаний, в которых компьютерные системы автоматически идентифицируют подходящих испытуемых и обращают внимание на значимый набор групп участников исследования.
И не в последнюю очередь ИИ также может помочь на четвертом этапе разработки лекарств, где речь идет о поиске биомаркеров для диагностики заболевания. Биомаркеры - это молекулы в жидкостях организма, которые можно использовать для однозначного определения заболеваний. Процесс выявления подходящих биомаркеров для конкретного заболевания часто занимает много времени и является дорогостоящим. ИИ может оказать ценные услуги в классификации молекул на подходящие и неподходящие биомаркеры.
Нравится не нравится«Ставьте лайки и подписывайтесь на канал!»
