Искусственный интеллект (ИИ) становится все более важным инструментом в разных отраслях, и фармацевтика не является исключением. Разработка новых лекарственных препаратов – это сложный и дорогостоящий процесс, который может занять много лет. Внедрение ИИ в фармацевтику может значительно ускорить этот процесс, снизить затраты и улучшить качество продукции.
Одним из главных преимуществ использования ИИ в фармацевтике является возможность обработки большого количества данных и выявления скрытых закономерностей. Это позволяет ускорить поиск новых лекарственных соединений, а также оптимизировать процессы производства и контроля качества. Ниже мы рассмотрим несколько примеров компаний, которые уже используют ИИ в своей работе.
Примеры внедрения ИИ в фармацевтическое производство.
Компания Insilico Medicine, основанная в 2014 году, занимается разработкой новых лекарственных препаратов с использованием ИИ. Она использует глубокое обучение и другие методы машинного обучения для анализа биологических данных и поиска новых молекул, которые могут быть потенциальными лекарствами. В 2018 году Insilico Medicine разработала новый препарат для лечения фиброза, который прошел успешные испытания на животных.
Компания Exscientia также занимается разработкой новых лекарственных препаратов с использованием ИИ. Она использует алгоритмы машинного обучения для анализа биологических данных и поиска новых молекул, которые могут быть потенциальными лекарствами. В 2020 году Exscientia заключила сделку с компанией Sumitomo Dainippon Pharma на разработку новых препаратов для лечения психических расстройств.
Компания Atomwise также использует ИИ для поиска новых лекарственных соединений. Она использует нейронные сети для анализа биологических данных и поиска новых молекул, которые могут быть потенциальными лекарствами. В 2020 году Atomwise заключила сделку с компанией Eli Lilly на разработку новых препаратов для лечения болезни Альцгеймера.
Преимущества внедрения ИИ в фармацевтическую отрасль.
Одним из главных преимуществ использования ИИ в фармацевтике является возможность сокращения времени, необходимого для разработки новых лекарственных препаратов. Традиционный процесс разработки нового препарата может занять много лет и стоить миллионы долларов. Использование ИИ позволяет ускорить этот процесс и снизить затраты.
Кроме того, использование ИИ в фармацевтике может улучшить качество продукции и оптимизировать процессы производства. Например, ИИ может использоваться для оптимизации формулы лекарственного препарата, чтобы улучшить его эффективность и безопасность. ИИ также может использоваться для контроля качества продукции, что позволяет выявлять дефекты и предотвращать выпуск некачественной продукции.
Недостатки внедрения ИИ в фармацевтическое производство.
Несмотря на все преимущества, использование ИИ в фармацевтике также имеет свои недостатки. Один из главных недостатков – это высокая стоимость технологии. Разработка и внедрение ИИ-систем требует значительных затрат на обучение и настройку алгоритмов, а также на закупку необходимого оборудования.
Кроме того, использование ИИ в фармацевтике может вызывать этические вопросы. Например, использование ИИ для создания новых лекарственных препаратов может привести к возникновению монополии на рынке и повышению цен на лекарства. Также возможно использование ИИ для создания лекарственных препаратов, которые не являются эффективными или безопасными для человека.
В 2023 году искусственный интеллект станет самой революционной технологией в фармацевтическом секторе
Несмотря на то, что искусственный интеллект (ИИ) еще не полностью продемонстрировал свой потенциал, он выделяется как многоцелевое решение для решения различных проблем, с которыми сталкивается вся фармацевтическая отрасль. Например, при открытии и разработке лекарств ИИ может сократить время на определение целей лекарства; в производстве обеспечить интеллектуальную автоматизацию процессов и оптимизировать профилактическое обслуживание; в цепочке поставок улучшить прогнозирование спроса и управление запасами; а в области маркетинга и продаж – способствовать проведению целевых маркетинговых кампаний.
Фармацевтическая промышленность тратит значительные средства на НИОКР (Научно-исследовательские и о́пытно-констру́кторские рабо́ты), которые не приносят ожидаемой прибыли. Поскольку инновации становятся неотъемлемой частью фармацевтической промышленности, новые технологии становятся ключевым инструментом для оптимизации операционных моделей, повышения производительности, эффективности исследований и разработок.
ИИ уже показал, что он может обеспечить значительное повышение производительности и эффективности процессов разработки лекарств. В январе 2020 года компания в области искусственного интеллекта Exscientia и Sumitomo Dainippon объявили о первом разработанном соединении DSP-1181. Второе разработанное с помощью ИИ соединение, произведенное этой симбиозом этих компаний является соединение DSP-0038 для лечения психоза при болезни Альцгеймера.
В апреле 2020 года компания BenevolentAI идентифицировала барицитиниб Eli Lilly как потенциальное средство лечения Covid-19 всего за три дня. Этот препарат получил разрешение на экстренное использование (EUA) от FDA в ноябре 2020 года.
В апреле 2021 года компании Exscientia и Evotec объявила о первой фазе испытаний первого иммуноонкологического препарата, разработанного искусственным интеллектом, антагониста рецептора А2а для лечения солидных опухолей на поздних стадиях.
В 2022 году компания Sanofi заключила сделку с компанией Exscientia на разработку методов лечения онкологии и иммунологии, а компании BenevolentAI и AstraZeneca договорились о расширении своего партнерства по разработке лекарств на основе искусственного интеллекта, включив в него системную красную волчанку (СКВ) и сердечнососудистые заболевания. Всё это указывает на то, что роль искусственного интеллекта в процессе открытия и разработки лекарств будет только расти.
Заключение
В заключение можно сказать, что использование ИИ в фармацевтике имеет большие перспективы и может значительно ускорить процесс разработки новых лекарственных препаратов, снизить затраты и улучшить качество продукции. Однако необходимо учитывать и недостатки этой технологии, такие как высокая стоимость и этические вопросы.
