Як штучний інтелект та фармацевтика прискорюють інновації в дослідженнях та розробках

Вартість і час, необхідні для виведення нового препарату на ринок, продовжують зростати. В середньому на розробку одного методу лікування потрібно до десятиліття та мільярди доларів. Щоб залишатися конкурентоспроможними, фармацевтичні компанії звертаються до штучного інтелекту (ШІ), щоб працювати розумніше, а не повільніше. 

У цій статті ми розглянемо, як Штучний інтелект та фармацевтика співпрацюють для пришвидшення досліджень та розробок. Ми розглянемо реальні випадки використання, переваги, проблеми та що це означає для виробників та партнери в ланцюжку поставок.

Чому фармацевтичній галузі зараз потрібен штучний інтелект

Розробка ліків завжди була складною, але розрив між інвестиціями та обсягом виробництва зростає. Фармацевтичні компанії стикаються з нижчою віддачею від досліджень та розробок, довшими термінами та підвищеним тиском щодо швидшого впровадження таргетної терапії. За даними Deloitte, середня віддача від досліджень та розробок у 2024 році знизилася до 1.2%, навіть коли витрати на розробку перевищили $2,2 мільярда на препарат.

Штучний інтелект пропонує спосіб змінити цю тенденцію. Він допомагає командам швидше обробляти дані, зменшити залежність від методу спроб і помилок і виявляти кращі препарати-кандидати на ранніх стадіях розробки. Це особливо корисно на ранніх етапах дослідження та розробки клінічних випробувань — двох сферах, де затримки є поширеними та дороговартісними.

Для компаній, які орієнтуються на меншу прибутковість та більші ризики, штучний інтелект — це не просто інструмент, а спосіб відновити ефективність та залишатися конкурентоспроможними в умовах швидкозмінного середовища.

Реальне застосування штучного інтелекту у фармацевтичних дослідженнях та розробках

Штучний інтелект має відчутний вплив на різних етапах розробки ліків:

• Ідентифікація цілі: Алгоритми штучного інтелекту можуть передбачати структури білків, допомагаючи у відкритті нових мішеней для ліків. Наприклад, АльфаФолд, розроблений DeepMind, значно розширив розуміння згортання білків.
  
• Молекулярний скринінг: Моделі машинного навчання можуть швидко перевіряти величезні бібліотеки сполук для виявлення потенційних кандидатів у ліки, оптимізуючи процес «від хіта до ліда».
  
• Дизайн клінічного випробування: Штучний інтелект покращує дизайн клінічних випробувань, покращуючи стратифікацію та рекрутинг пацієнтів, що призводить до більш ефективних та результативних випробувань.
  
• Перепрофілювання ліків: Штучний інтелект може визначати нові терапевтичні способи застосування існуючих препаратів, скорочуючи час розробки та витрати. Наприклад, аналізи на основі штучного інтелекту виявили нові способи застосування схвалених ліків, що спрощує шлях до їх виходу на ринок.

Переваги штучного інтелекту у фармацевтичних дослідженнях

Інтеграція штучного інтелекту у фармацевтичні дослідження та розробки пропонує кілька переваг:​

• Скорочений час до виявлення: Штучний інтелект прискорює ідентифікацію препаратів-кандидатів, скорочуючи ранні стадії розробки.
  
• Нижчі витрати на дослідження та розробки: Завдяки оптимізації процесів та покращенню показників успіху, штучний інтелект допомагає зменшити загальні витрати на розробку ліків.
  
• Покращені показники успіху: Удосконалені прогностичні моделі збільшують ймовірність клінічного успіху, зменшуючи високі показники відсіву, які традиційно спостерігаються в розробці ліків.
  
• Персоналізована медицина: Штучний інтелект дозволяє розробляти методи лікування, адаптовані до індивідуальних профілів пацієнтів, підвищуючи його ефективність.
  

Проблеми, що уповільнюють впровадження штучного інтелекту

Незважаючи на свою перспективність, впровадження штучного інтелекту у фармацевтичній галузі стикається з кількома перешкодами:

• Якість та інтеграція даних: Моделі штучного інтелекту вимагають високоякісних, стандартизованих даних, але галузь часто стикається з фрагментованими та непослідовними наборами даних.
  
• Невизначеність нормативних актів: Регуляторний ландшафт для розробки ліків на основі штучного інтелекту все ще змінюється, що створює невизначеність для компаній, які шукають схвалення.
  
• Прогалини у навичках: Існує нестача фахівців, які володіють як експертними знаннями в предметній області, так і навичками штучного інтелекту, що перешкоджає безперебійній інтеграції.
  

Майбутнє співпраці між штучним інтелектом та фармацевтичною сферою

Траєкторія розвитку штучного інтелекту у фармацевтичній галузі є багатообіцяючою:

• Розширення партнерських відносин: Співпраця між фірмами, що займаються штучним інтелектом, та фармацевтичними компаніями зростає, прагнучи використати потенціал штучного інтелекту у розробці ліків. Зокрема, Ізоморфні лабораторії, стартап з розробки ліків на основі штучного інтелекту, співпрацює з такими великими фармацевтичними компаніями, як Novartis та Eli Lilly.
  
• Еволюція регулювання: Регуляторні органи починають адаптуватися, впроваджуючи ініціативи щодо включення методологій штучного інтелекту до процесу затвердження.
  
• Окрім досліджень та розробок: Вплив штучного інтелекту розширюється на такі сфери, як оптимізація ланцюга поставок, персоналізований маркетинг та залучення пацієнтів.

Що це означає для фармацевтичних виробників та партнерів

Оскільки штучний інтелект прискорює розробку ліків, виробники повинні бути готові до напливу нових сполук, що потребують розробки. Це вимагає адаптивних виробничих ліній, здатних обробляти різноманітні рецептури та масштабовані операції для задоволення різних потреб. Узгодження з партнерами, які володіють знаннями в галузі штучного інтелекту, матиме вирішальне значення для ефективного орієнтування в цьому мінливому ландшафті.

Штучний інтелект та фармацевтика: висновок

Інтеграція штучного інтелекту у фармацевтичні дослідження та розробки змінює те, як галузь відкриває та розробляє нові ліки. Пришвидшуючи ранні дослідження, скорочуючи витрати та покращуючи показники успішності випробувань, Штучний інтелект та фармацевтика працюють разом над вирішенням давніх проблемних питань.

Але відкриття – це лише початок. Оскільки все більше сполук рухаються по конвеєру швидше, виробникам потрібні системи, які можуть встигати за цим – гнучкі, масштабовані та сумісні з GMP. Саме тут і з'являється Canaan.

Ханаан розробляє передове фармацевтичне обладнання що допоможе вам впевнено масштабуватися — незалежно від того, чи виробляєте ви капсули, таблетки чи складні рецептури. Підготуйте свою виробничу лінію до наступної хвилі інновацій на основі штучного інтелекту.Зв'яжіться з нами щоб дізнатися, як ми можемо підтримати ваш наступний етап зростання.