AI және фарма ҒЗТКЖ-дағы инновацияларды қалай жеделдетеді

Жаңа дәріні нарыққа шығару құны мен уақыты өсіп келеді. Орташа алғанда, бір емдеуді әзірлеу үшін он жылға дейін және миллиардтаған доллар қажет. Бәсекеге қабілетті болу үшін фармацевтикалық компаниялар баяу емес, ақылды жұмыс істеу үшін жасанды интеллектке (AI) жүгінеді. 

Бұл мақалада біз мұны қалай қарастырамыз AI және фарма зерттеулер мен әзірлемелерді жеделдету үшін ынтымақтасады. Біз нақты әлемдегі пайдалану жағдайларын, артықшылықтарды, қиындықтарды және бұл нені білдіретінін қарастырамыз өндірушілер және жеткізу тізбегіндегі серіктестер.

Неліктен фармаға AI қазір қажет

Дәрі-дәрмектің дамуы әрқашан күрделі болды, бірақ инвестиция мен өнім арасындағы алшақтық кеңейіп келеді. Фармацевтикалық компаниялар ҒЗТКЖ-дан төмен кірістерге, ұзағырақ мерзімдерге және мақсатты терапияны тезірек жеткізуге қысымның жоғарылауына тап болады. Deloitte мәліметтері бойынша, 2024 жылы орташа ғылыми-зерттеу және тәжірибелік-конструкторлық кірістер төмендеді 1.2%, тіпті әзірлеу шығындары асып кетсе де Бір дәріге $2,2 млрд.

AI бұл үрдісті өзгертудің жолын ұсынады. Бұл командаларға деректерді тезірек өңдеуге, сынақ және қателікке тәуелділікті азайтуға және бұрыннан жақсы дәрі-дәрмекке үміткерлерді анықтауға көмектеседі. Бұл әсіресе ерте ашу және клиникалық сынақты жобалау кезінде пайдалы - кешігулер жиі кездесетін және қымбат болатын екі аймақ.

Кішірек маржа мен үлкен тәуекелдерді басқаратын компаниялар үшін AI жай ғана құрал емес, ол тиімділікті қалпына келтіру және жылдам дамып жатқан ландшафтта бәсекеге қабілетті болу тәсілі.

Фармацевтикалық ҒЗТКЖ-де AI-ның нақты әлемдік қолданбалары

AI есірткіні әзірлеудің әртүрлі кезеңдерінде нақты әсер етеді:

• Мақсатты анықтау: AI алгоритмдері жаңа дәрілік мақсаттарды ашуға көмектесетін ақуыз құрылымдарын болжай алады. Мысалы, AlphaFold, DeepMind әзірлеген, ақуыздың қатпарлануын түсінуді айтарлықтай дамытты.
  
• Молекула скринингі: Машиналық оқыту үлгілері дәрі-дәрмекке ықтимал кандидаттарды анықтау үшін қосылыстардың кең кітапханаларын жылдам тексеріп, нәтижеге жету процесін оңтайландыра алады.
  
• Клиникалық сынақ дизайны: AI емделушінің стратификациясын және іріктеуді жақсарту арқылы клиникалық сынақ дизайнын жақсартады, бұл тиімдірек және тиімді сынақтарға әкеледі.
  
• Дәрілік заттарды қайта пайдалану: Жасанды интеллект бар препараттардың жаңа терапевтік қолдануларын анықтай алады, әзірлеу уақыты мен шығындарды азайтады. Мысалы, AI негізіндегі талдаулар нарыққа жолды жеңілдетіп, бекітілген дәрілерге арналған жаңа қосымшаларды ашты.

Фармацевтикалық зерттеулердегі AI артықшылықтары

AI-ны фармацевтикалық ҒЗТКЖ-ға біріктіру бірнеше артықшылықтар береді:​

• Ашуға дейін қысқартылған уақыт: АИ есірткіге үміткерлерді анықтауды тездетеді, дамудың бастапқы кезеңдерін қысқартады.
  
• Төменгі ҒЗТКЖ шығындары: Процестерді оңтайландыру және сәттілік көрсеткіштерін жақсарту арқылы AI дәрі-дәрмек әзірлеудегі жалпы шығындарды азайтуға көмектеседі.
  
• Жақсартылған табыс көрсеткіштері: Жетілдірілген болжамды модельдер дәрі-дәрмек әзірлеуде дәстүрлі түрде байқалатын жоғары тозу жылдамдығын азайта отырып, клиникалық табысқа жету ықтималдығын арттырады.
  
• Жеке медицина: AI емнің тиімділігін арттыра отырып, пациенттің жеке профиліне бейімделген терапияны жасауға мүмкіндік береді.
  

AI қабылдауды бәсеңдететін қиындықтар

Өзінің уәдесіне қарамастан, фармацевтикада AI қабылдау бірнеше кедергілерге тап болады:

• Деректер сапасы және интеграциясы: AI үлгілері жоғары сапалы, стандартталған деректерді қажет етеді, бірақ сала жиі фрагменттелген және сәйкес келмейтін деректер жиынтығымен күреседі.
  
• Нормативтік белгісіздік: Жасанды интеллектпен басқарылатын дәрілерді әзірлеуге арналған нормативтік ландшафт әлі де дамып келеді, бұл мақұлдауға ұмтылатын компаниялар үшін белгісіздік тудырады.
  
• Біліктілік кемшіліктері: Біркелкі интеграцияға кедергі келтіретін домен тәжірибесі мен AI біліктілігі бар мамандардың тапшылығы бар.
  

AI және фарма ынтымақтастығының болашағы

Фармадағы AI траекториясы перспективалы:​

• Әріптестіктің ұлғаюы: Жасанды интеллект фирмалары мен фармацевтикалық компаниялар арасындағы ынтымақтастық ұлғайып келеді, бұл дәрі-дәрмекті ашуда AI әлеуетін пайдалануға бағытталған. Атап айтқанда, Изоморфтық зертханалар, AI басқаратын дәрі-дәрмектерді ашатын стартап Novartis және Eli Lilly сияқты ірі фармацевтикалық компаниялармен серіктестік орнатты.
  
• Реттеуші эволюция: Реттеуші органдар AI әдістемелерін бекіту процесіне енгізу бастамаларымен бейімделе бастады.
  
• ҒЗТКЖ-дан тыс: Жасанды интеллекттің әсері жеткізу тізбегін оңтайландыру, жеке маркетинг және пациенттерді тарту сияқты салаларда кеңейіп келеді.

Фарма өндірушілері мен серіктестері үшін бұл нені білдіреді

AI дәрі-дәрмектің ашылуын тездететіндіктен, өндірушілер әзірлеуді қажет ететін жаңа қосылыстардың ағынына дайын болуы керек. Бұл әртүрлі талаптарды қанағаттандыру үшін әртүрлі тұжырымдарды және масштабталатын операцияларды өңдеуге қабілетті бейімделетін өндіріс желілерін қажет етеді. Жасанды интеллектіні жақсы білетін серіктестермен бірігу осы дамып жатқан ландшафтты тиімді шарлау үшін өте маңызды болады.

AI және фармацевтика: Қорытынды

Фармацевтикалық ҒЗТКЖ-ға АИ интеграциясы саланың жаңа препараттарды табу және әзірлеу тәсілін өзгертеді. Ерте зерттеулерді жылдамдату, шығындарды қысқарту және сынақ сәттілігін арттыру арқылы, AI және фарма бұрыннан келе жатқан қиыншылықтарды шешу үшін бірлесіп жұмыс істеуде.

Бірақ жаңалық ашу тек бастамасы ғана. Көбірек қосылыстар құбыр арқылы жылдамырақ қозғалатындықтан, өндірушілерге икемді, масштабталатын және GMP-дайын болатын жүйелер қажет. Міне, Қанахан кіріп келеді.

Канаан озық фармацевтикалық машиналарды құрастырады капсулаларды, таблеткаларды немесе күрделі құрамдарды шығарсаңыз да, бұл сізге сенімді түрде масштабтауға көмектеседі. Өндіріс желісін AI басқаратын инновацияның келесі толқынына дайындаңыз.Бізбен хабарласыңы өсудің келесі кезеңін қалай қолдауға болатынын білу үшін.