Как ИИ и фармацевтика ускоряют инновации в НИОКР

Стоимость и время вывода нового препарата на рынок продолжают расти. В среднем разработка одного метода лечения занимает до десяти лет и миллиарды долларов. Чтобы оставаться конкурентоспособными, фармацевтические компании обращаются к искусственному интеллекту (ИИ), чтобы работать умнее, а не медленнее. 

В этой статье мы рассмотрим, как ИИ и фармацевтика сотрудничают для ускорения исследований и разработок. Мы рассмотрим реальные случаи использования, преимущества, проблемы и что это значит для производители и партнёры в цепочке поставок.

Почему фармацевтике сейчас нужен искусственный интеллект

Разработка лекарств всегда была сложной, но разрыв между инвестициями и результатами увеличивается. Фармацевтические компании сталкиваются с более низкой отдачей от НИОКР, более длительными сроками и возросшим давлением, требующим более быстрой доставки целевых терапий. По данным Deloitte, средняя отдача от НИОКР в 2024 году снизилась до 1.2%, даже когда затраты на разработку превысили $2.2 млрд за лекарство.

ИИ предлагает способ обратить эту тенденцию вспять. Он помогает командам быстрее обрабатывать данные, снижать зависимость от проб и ошибок и выявлять лучших кандидатов на лекарства на ранних этапах разработки. Это особенно полезно при раннем открытии и разработке клинических испытаний — двух областях, где задержки являются обычным явлением и обходятся дорого.

Для компаний, работающих с меньшей маржой и большими рисками, ИИ — это не просто инструмент, а способ восстановить эффективность и оставаться конкурентоспособными в быстро меняющихся условиях.

Реальные применения ИИ в фармацевтических исследованиях и разработках

ИИ оказывает ощутимое влияние на различных этапах разработки лекарственных препаратов:

• Идентификация цели: Алгоритмы ИИ могут предсказывать структуры белков, помогая открывать новые цели для лекарств. Например, AlphaFold, разработанная DeepMind, значительно продвинула понимание сворачивания белков.
  
• Молекулярный скрининг: Модели машинного обучения способны быстро проверять обширные библиотеки соединений для выявления потенциальных кандидатов на лекарственные препараты, оптимизируя процесс поиска потенциальных кандидатов.
  
• Дизайн клинического испытания: ИИ улучшает дизайн клинических испытаний за счет улучшения стратификации и набора пациентов, что приводит к более эффективным и результативным испытаниям.
  
• Перепрофилирование наркотиков: ИИ может определять новые терапевтические применения для существующих лекарств, сокращая время и затраты на разработку. Например, анализы, проводимые ИИ, выявили новые приложения для одобренных лекарств, упростив путь к рынку.

Преимущества ИИ в фармацевтических исследованиях

Интеграция ИИ в фармацевтические исследования и разработки имеет ряд преимуществ:

• Сокращение времени обнаружения: ИИ ускоряет идентификацию потенциальных лекарственных препаратов, сокращая ранние стадии разработки.
  
• Снижение затрат на НИОКР: Оптимизируя процессы и повышая показатели успешности, ИИ помогает сократить общие расходы на разработку лекарств.
  
• Улучшение показателей успешности: Улучшенные прогностические модели повышают вероятность клинического успеха, снижая высокие показатели отсева, традиционно наблюдаемые при разработке лекарственных препаратов.
  
• Персонализированная медицина: ИИ позволяет разрабатывать методы лечения, адаптированные к индивидуальным особенностям пациентов, что повышает эффективность лечения.
  

Проблемы, замедляющие внедрение ИИ

Несмотря на свои перспективы, внедрение ИИ в фармацевтике сталкивается с рядом препятствий:

• Качество данных и интеграция: Модели ИИ требуют высококачественных, стандартизированных данных, но отрасль часто сталкивается с фрагментированными и непоследовательными наборами данных.
  
• Неопределенность регулирования: Нормативно-правовая база для разработки лекарственных препаратов на основе ИИ все еще развивается, что создает неопределенность для компаний, желающих получить одобрение.
  
• Пробелы в навыках: Нехватка специалистов, обладающих как экспертными знаниями в предметной области, так и навыками работы с ИИ, затрудняет бесперебойную интеграцию.
  

Будущее сотрудничества ИИ и фармацевтики

Траектория развития ИИ в фармацевтике многообещающая:

• Расширение партнерских отношений: Сотрудничество между фирмами, занимающимися ИИ, и фармацевтическими компаниями набирает обороты, стремясь использовать потенциал ИИ в разработке лекарств. В частности, Изоморфные лаборатории, стартап по разработке лекарственных препаратов на основе искусственного интеллекта, сотрудничает с крупными фармацевтическими компаниями, такими как Novartis и Eli Lilly.
  
• Эволюция регулирования: Регулирующие органы начинают адаптироваться, выдвигая инициативы по включению методологий ИИ в процесс утверждения.
  
• Помимо НИОКР: Влияние ИИ распространяется на такие области, как оптимизация цепочки поставок, персонализированный маркетинг и взаимодействие с пациентами.

Что это значит для производителей фармацевтической продукции и партнеров

Поскольку ИИ ускоряет открытие лекарств, производители должны быть готовы к притоку новых соединений, требующих разработки. Это требует адаптивных производственных линий, способных обрабатывать разнообразные рецептуры, и масштабируемых операций для удовлетворения различных потребностей. Согласование с партнерами, разбирающимися в ИИ, будет иметь решающее значение для эффективного ориентирования в этой меняющейся среде.

ИИ и фармацевтика: заключение

Интеграция ИИ в фармацевтические НИОКР меняет то, как отрасль открывает и разрабатывает новые лекарства. Ускоряя ранние исследования, сокращая расходы и улучшая показатели успешности испытаний, ИИ и фармацевтика работают вместе над устранением давних проблем.

Но открытие — это только начало. Поскольку все больше соединений продвигаются по конвейеру быстрее, производителям нужны системы, которые могут идти в ногу со временем — гибкие, масштабируемые и готовые к GMP. Вот тут-то и появляется Canaan.

Canaan разрабатывает передовое фармацевтическое оборудование что поможет вам масштабироваться с уверенностью — независимо от того, производите ли вы капсулы, таблетки или сложные формулы. Подготовьте свою производственную линию к следующей волне инноваций на основе ИИ.Связаться с нами чтобы узнать, как мы можем поддержать ваш следующий этап роста.