Jak AI i farmaceutyka przyspieszają innowacje w badaniach i rozwoju

Koszt i czas wprowadzenia nowego leku na rynek stale rosną. Średnio opracowanie jednego leku zajmuje dekadę i miliardy dolarów. Aby zachować konkurencyjność, firmy farmaceutyczne zwracają się ku sztucznej inteligencji (AI), aby pracować mądrzej, a nie wolniej. 

W tym artykule przyjrzymy się, jak AI i farmacja współpracują, aby przyspieszyć badania i rozwój. Omówimy rzeczywiste przypadki użycia, korzyści, wyzwania i to, co to oznacza dla producenci i partnerów w łańcuchu dostaw.

Dlaczego branża farmaceutyczna potrzebuje teraz sztucznej inteligencji

Rozwój leków zawsze był złożony, ale luka między inwestycjami a wynikami się powiększa. Firmy farmaceutyczne borykają się z niższymi zwrotami z prac badawczo-rozwojowych, dłuższymi harmonogramami i zwiększoną presją na szybsze dostarczanie terapii ukierunkowanych. Według Deloitte średnie zwroty z prac badawczo-rozwojowych w 2024 r. spadły do 1.2%, nawet gdy koszty rozwoju przekroczyły $2,2 miliarda na lek.

AI oferuje sposób na odwrócenie tego trendu. Pomaga zespołom szybciej przetwarzać dane, zmniejszać poleganie na metodzie prób i błędów oraz identyfikować lepsze kandydatury na leki na wcześniejszym etapie. Jest to szczególnie przydatne we wczesnym odkrywaniu i projektowaniu badań klinicznych — dwóch obszarach, w których opóźnienia są powszechne i kosztowne.

Dla firm, które radzą sobie z mniejszymi marżami i większym ryzykiem, sztuczna inteligencja nie jest tylko narzędziem — to sposób na odbudowę wydajności i utrzymanie konkurencyjności w szybko zmieniającym się otoczeniu.

Realistyczne zastosowania sztucznej inteligencji w badaniach i rozwoju w branży farmaceutycznej

Sztuczna inteligencja wywiera namacalny wpływ na różnych etapach rozwoju leków:

• Identyfikacja celu: Algorytmy AI mogą przewidywać struktury białek, pomagając w odkrywaniu nowych celów leków. Na przykład, Alfa-Skład, opracowana przez DeepMind, znacząco poszerzyła wiedzę na temat fałdowania białek.
  
• Badanie cząsteczek: Modele uczenia maszynowego pozwalają na szybkie przeszukiwanie ogromnych bibliotek związków w celu identyfikacji potencjalnych leków, optymalizując proces od trafienia do potencjalnego leku.
  
• Projektowanie badań klinicznych: Sztuczna inteligencja usprawnia projektowanie badań klinicznych poprzez poprawę stratyfikacji i rekrutacji pacjentów, co przekłada się na skuteczniejsze i wydajniejsze badania.
  
• Ponowne wykorzystanie leków: AI może identyfikować nowe zastosowania terapeutyczne dla istniejących leków, skracając czas i koszty rozwoju. Na przykład analizy oparte na AI odkryły nowe zastosowania dla zatwierdzonych leków, usprawniając drogę do rynku.​

Korzyści ze stosowania sztucznej inteligencji w badaniach farmaceutycznych

Zintegrowanie sztucznej inteligencji z pracami badawczo-rozwojowymi w branży farmaceutycznej oferuje szereg korzyści:​

• Skrócony czas odkrycia: Sztuczna inteligencja przyspiesza identyfikację kandydatów na leki, skracając wczesne etapy rozwoju.
  
• Niższe koszty prac badawczo-rozwojowych: Usprawniając procesy i zwiększając wskaźniki sukcesu, sztuczna inteligencja pomaga obniżyć ogólne wydatki na rozwój leków.
  
• Poprawa wskaźników sukcesu: Udoskonalone modele predykcyjne zwiększają prawdopodobieństwo sukcesu klinicznego, łagodząc wysoki wskaźnik rezygnacji, tradycyjnie obserwowany w rozwoju leków.​
  
• Medycyna spersonalizowana: Sztuczna inteligencja umożliwia opracowywanie terapii dostosowanych do indywidualnych profili pacjentów, zwiększając skuteczność leczenia.
  

Wyzwania spowalniające wdrażanie sztucznej inteligencji

Mimo obiecujących rezultatów, wdrażanie sztucznej inteligencji w przemyśle farmaceutycznym napotyka na pewne przeszkody:

• Jakość i integracja danych: Modele sztucznej inteligencji wymagają wysokiej jakości, ujednoliconych danych, ale branża często zmaga się z rozdrobnionymi i niespójnymi zbiorami danych.
  
• Niepewność regulacyjna: Krajobraz regulacyjny dotyczący opracowywania leków z wykorzystaniem sztucznej inteligencji ciągle się zmienia, co powoduje niepewność u firm starających się o zatwierdzenie.
  
• Luki w umiejętnościach: Brakuje specjalistów, którzy posiadaliby zarówno wiedzę specjalistyczną w danej dziedzinie, jak i kompetencje z zakresu sztucznej inteligencji, co utrudnia bezproblemową integrację.
  

Przyszłość współpracy AI i branży farmaceutycznej

Rozwój sztucznej inteligencji w branży farmaceutycznej jest obiecujący:​

• Większa liczba partnerstw: Współpraca między firmami AI i firmami farmaceutycznymi rośnie, a jej celem jest wykorzystanie potencjału AI w odkrywaniu leków. W szczególności, Laboratoria izomorficzne, startup zajmujący się odkrywaniem leków przy użyciu sztucznej inteligencji, nawiązał współpracę z dużymi firmami farmaceutycznymi, takimi jak Novartis i Eli Lilly.​
  
• Ewolucja regulacyjna: Organy regulacyjne zaczynają się dostosowywać, podejmując inicjatywy mające na celu włączenie metodologii sztucznej inteligencji do procesu zatwierdzania.
  
• Poza badaniami i rozwojem: Wpływ sztucznej inteligencji rozszerza się na obszary takie jak optymalizacja łańcucha dostaw, marketing spersonalizowany i zaangażowanie pacjentów.

Co to oznacza dla producentów farmaceutycznych i partnerów

Ponieważ AI przyspiesza odkrywanie leków, producenci muszą być przygotowani na napływ nowych związków wymagających rozwoju. Wymaga to elastycznych linii produkcyjnych, które mogą obsługiwać różne formulacje i skalowalne operacje, aby sprostać różnym wymaganiom. Współpraca z partnerami znającymi się na AI będzie kluczowa dla skutecznego poruszania się po tym zmieniającym się krajobrazie.​

AI i Farmacja: Wnioski

Integracja AI w farmaceutycznych badaniach i rozwoju zmienia sposób, w jaki branża odkrywa i rozwija nowe leki. Przyspieszając wczesne badania, obniżając koszty i poprawiając wskaźniki powodzenia badań, AI i farmacja współpracują w celu rozwiązania długotrwałych problemów.

Ale odkrycie to dopiero początek. Ponieważ coraz więcej związków przechodzi przez rurociąg szybciej, producenci potrzebują systemów, które nadążają — elastycznych, skalowalnych i gotowych do GMP. I tu wkracza Canaan.

Canaan projektuje zaawansowane maszyny farmaceutyczne które pomaga Ci skalować z pewnością siebie — niezależnie od tego, czy produkujesz kapsułki, tabletki czy złożone formuły. Przygotuj swoją linię produkcyjną na kolejną falę innowacji napędzanych przez AI.Skontaktuj się z nami aby dowiedzieć się, jak możemy wesprzeć Twój kolejny etap rozwoju.