AI va farmatsevtika ilmiy-tadqiqot ishlarida innovatsiyalarni qanday tezlashtirmoqda

Yangi dorini bozorga chiqarish narxi va vaqti oshib bormoqda. O'rtacha bitta davolanishni ishlab chiqish uchun o'n yil va milliardlab dollar kerak bo'ladi. Raqobatbardoshlikni saqlab qolish uchun farmatsevtika kompaniyalari sekinroq emas, balki aqlliroq ishlash uchun sun'iy intellektga (AI) murojaat qilmoqdalar. 

Ushbu maqolada biz buni qanday qilishni ko'rib chiqamiz AI va farmatsevtika tadqiqot va ishlanmalarni tezlashtirish uchun hamkorlik qilmoqda. Biz haqiqiy foydalanish holatlari, imtiyozlar, qiyinchiliklar va bu nimani anglatishini ko'rib chiqamiz ishlab chiqaruvchilar va ta'minot zanjiridagi hamkorlar.

Nega Pharma hozirda AIga muhtoj

Dori-darmonlarni ishlab chiqish har doim murakkab bo'lgan, ammo investitsiyalar va ishlab chiqarish o'rtasidagi tafovut kengaymoqda. Farmatsevtika kompaniyalari ilmiy-tadqiqot ishlaridan tushgan daromadlar, uzoqroq muddatlar va maqsadli terapiyani tezroq amalga oshirish uchun bosimning kuchayishiga duch kelishmoqda. Deloitte ma'lumotlariga ko'ra, 2024 yilda tadqiqot va ishlanmalarning o'rtacha daromadi pasaygan 1.2%, rivojlanish xarajatlari oshib ketgan bo'lsa ham Har bir dori uchun $2,2 mlrd.

AI bu tendentsiyani qaytarish yo'lini taklif qiladi. Bu jamoalarga ma'lumotlarni tezroq qayta ishlashga, sinov va xatolikka bog'liqlikni kamaytirishga va avvalroq dori vositalariga nomzodlarni aniqlashga yordam beradi. Bu, ayniqsa, erta kashfiyotlar va klinik sinovlarni loyihalashda foydalidir - kechikishlar keng tarqalgan va qimmat bo'lgan ikkita sohada.

Kichikroq marjalar va katta xavflarni navigatsiya qiladigan kompaniyalar uchun AI shunchaki vosita emas - bu samaradorlikni tiklash va tez rivojlanayotgan landshaftda raqobatbardosh bo'lish usulidir.

Farmatsevtika ilmiy-tadqiqot ishlarida AIning haqiqiy dunyo ilovalari

AI dorilarni ishlab chiqishning turli bosqichlarida sezilarli ta'sir ko'rsatmoqda:

• Maqsadni aniqlash: AI algoritmlari oqsil tuzilmalarini bashorat qilishi mumkin, bu esa yangi dori maqsadlarini topishga yordam beradi. Masalan; misol uchun, AlphaFold, DeepMind tomonidan ishlab chiqilgan bo'lib, oqsillarni katlama tushunchasini sezilarli darajada kengaytirdi.
  
• Molekula skriningi: Mashinalarni o'rganish modellari potentsial dori nomzodlarini aniqlash uchun birikmalarning katta kutubxonalarini tezda ko'rib chiqishlari mumkin, bu esa zarba berish jarayonini optimallashtiradi.
  
• Klinik sinov dizayni: AI bemorlarning tabaqalanishi va ishga yollanishini yaxshilash orqali klinik sinov dizaynini yaxshilaydi, bu esa yanada samarali va samarali sinovlarga olib keladi.
  
• Giyohvand moddalarni qayta ishlash: AI mavjud dorilar uchun yangi terapevtik foydalanishni aniqlay oladi, ishlab chiqish vaqtini va xarajatlarni kamaytiradi. Masalan, sun'iy intellekt asosidagi tahlillar tasdiqlangan dori-darmonlar uchun yangi ilovalarni aniqladi va bozorga chiqish yo'lini soddalashtirdi.

Farmatsevtika tadqiqotlarida AIning afzalliklari

AIni farmatsevtika ilmiy-tadqiqot ishlariga integratsiyalash bir qator afzalliklarni beradi:

• Kashf qilish vaqti qisqardi: AI giyohvand moddalarga nomzodlarni aniqlashni tezlashtiradi, rivojlanishning dastlabki bosqichlarini qisqartiradi.
  
• Ar-ge xarajatlarini kamaytirish: Jarayonlarni soddalashtirish va muvaffaqiyat ko'rsatkichlarini yaxshilash orqali AI dori ishlab chiqarishdagi umumiy xarajatlarni kamaytirishga yordam beradi.
  
• Yaxshilangan muvaffaqiyat stavkalari: Kengaytirilgan bashoratli modellar klinik muvaffaqiyat ehtimolini oshiradi va an'anaviy ravishda dori-darmonlarni ishlab chiqishda ko'rinadigan yuqori yo'qotish darajasini yumshatadi.
  
• Shaxsiylashtirilgan tibbiyot: AI bemorning individual profillariga moslashtirilgan davolash usullarini ishlab chiqishga imkon beradi va davolash samaradorligini oshiradi.
  

AIni qabul qilishni sekinlashtiradigan qiyinchiliklar

Va'da qilinganiga qaramay, AIni farmatsevtika sohasida qabul qilish bir nechta to'siqlarga duch keladi:

• Ma'lumotlar sifati va integratsiyasi: AI modellari yuqori sifatli, standartlashtirilgan ma'lumotlarni talab qiladi, ammo sanoat ko'pincha parchalangan va nomuvofiq ma'lumotlar to'plamlari bilan kurashadi.
  
• Normativ noaniqlik: Sun'iy intellekt asosidagi dori vositalarini ishlab chiqish bo'yicha tartibga soluvchi landshaft hali ham rivojlanmoqda, bu esa tasdiqlashni talab qiladigan kompaniyalar uchun noaniqlik tug'dirmoqda.
  
• Malakadagi kamchiliklar: Domen tajribasiga va sun’iy intellekt bo‘yicha malakaga ega bo‘lgan mutaxassislar yetishmaydi, bu esa uzluksiz integratsiyaga to‘sqinlik qilmoqda.
  

AI va farmatsevtika sohasidagi hamkorlikning kelajagi

Farmatsevtika sohasidagi AI traektoriyasi istiqbolli:

• Kengaytirilgan hamkorlik: Sun'iy intellekt firmalari va farmatsevtika kompaniyalari o'rtasidagi hamkorlik ortib bormoqda, bu esa AIning dori-darmonlarni kashf etishda salohiyatidan foydalanishga qaratilgan. Ayniqsa, Izomorf laboratoriyalar, sun'iy intellektga asoslangan dori kashfiyoti startapi Novartis va Eli Lilly kabi yirik farmatsevtika kompaniyalari bilan hamkorlik qildi.
  
• Regulyatsiya evolyutsiyasi: Nazorat qiluvchi organlar AI metodologiyalarini tasdiqlash jarayoniga kiritish tashabbuslari bilan moslasha boshlaydi.
  
• Ar-gedan tashqari: Sun'iy intellektning ta'siri ta'minot zanjirini optimallashtirish, shaxsiy marketing va bemorlarni jalb qilish kabi sohalarda kengaymoqda.

Bu farmatsevtika ishlab chiqaruvchilari va hamkorlari uchun nimani anglatadi

AI dorilarni kashf qilishni tezlashtirgani sababli, ishlab chiqaruvchilar rivojlanishni talab qiladigan yangi birikmalar oqimiga tayyor bo'lishlari kerak. Bu turli xil formulalar va turli talablarni qondirish uchun kengaytiriladigan operatsiyalarni bajarishga qodir moslashuvchan ishlab chiqarish liniyalarini talab qiladi. Sun'iy intellektni yaxshi biladigan hamkorlar bilan hamkorlik qilish ushbu rivojlanayotgan landshaftni samarali boshqarish uchun juda muhim bo'ladi.

AI va farmatsevtika: xulosa

AIning farmatsevtika ilmiy-tadqiqot ishlariga integratsiyalashuvi sanoatning yangi dori-darmonlarni kashf qilish va ishlab chiqish usullarini o'zgartiradi. Erta tadqiqotni tezlashtirish, xarajatlarni kamaytirish va sinov muvaffaqiyatini oshirish orqali, AI va farmatsevtika uzoq vaqtdan beri mavjud bo'lgan to'siqlarni hal qilish uchun birgalikda ishlamoqda.

Ammo kashfiyot faqat boshlanishi. Ko'proq birikmalar quvur orqali tezroq harakatlanar ekan, ishlab chiqaruvchilar moslashuvchan, kengaytiriladigan va GMP-ga tayyor bo'lgan tizimlarga muhtoj. Bu erda Kan'on kiradi.

Kan'on ilg'or farmatsevtika mashinalarini ishlab chiqadi kapsulalar, planshetlar yoki murakkab formulalar ishlab chiqarasizmi, bu sizga ishonch bilan o'lchamingizni oshirishga yordam beradi. AI innovatsiyalarining keyingi to'lqini uchun ishlab chiqarish liniyasini tayyorlang.Biz bilan bog'lanish o'sishingizning keyingi bosqichini qanday qo'llab-quvvatlashimiz mumkinligini bilish uchun.