Big Pharma использует искусственный интеллект для ускорения открытия новых лекарств

Ведущие мировые фармацевтические компании обращаются к искусственному интеллекту, чтобы улучшить бизнес по поиску новых лекарств. GlaxoSmithKline в воскресенье объявила о новой сделке на сумму 43 миллиона долларов.

Другие фармацевтические гиганты, включая Merck & Co, Johnson & Johnson и Sanofi, также изучают потенциал искусственного интеллекта (ИИ) для упрощения процесса открытия лекарств.

Цель состоит в том, чтобы использовать современные суперкомпьютеры и системы машинного обучения, чтобы предсказать, как молекулы будут вести себя и насколько вероятно, что они сделают полезное лекарство, что позволит сэкономить время и деньги на ненужных тестах.

Системы искусственного интеллекта уже играют центральную роль в других высокотехнологичных областях, таких как разработка автомобилей без водителя и программное обеспечение для распознавания лиц.

«Многие крупные фармацевтические компании начинают осознавать потенциал этого подхода и то, как он может помочь в повышении эффективности», - сказал Эндрю Хопкинс, исполнительный директор частной компании Exscientia, объявившей о новом сотрудничестве с GSK.

Хопкинс, который раньше работал в Pfizer, сказал, что система искусственного интеллекта Exscientia может доставлять кандидатов в лекарства примерно за четверть времени и за четверть стоимости традиционных подходов.

Компания из Шотландии, которая также подписала соглашение с Sanofi в мае, является одним из растущего числа стартапов по обе стороны Атлантики, которые применяют ИИ для исследования лекарств. К другим относятся американские фирмы Berg, Numerate, twoXAR и Atomwise, а также британская BenevolentAI.

«В глазах фармацевтики эти компании по сути являются цифровыми биотехнологическими компаниями, с которыми они могут налаживать партнерские отношения и которые помогают подпитывать трубопровод», - сказал Нуман Хак, глава отдела наук о жизни в Silicon Valley Bank в Лондоне.

«Если эта технология действительно зарекомендует себя, вы можете увидеть слияния и поглощения с фармацевтическими компаниями и более тесную интеграцию этих механизмов ИИ в фармацевтические исследования и разработки».

ЕЩЕ ДОКАЗАТЬ

Это не первый случай, когда производители лекарств обращаются к высокотехнологичным решениям для повышения производительности НИОКР.

Внедрение «высокопроизводительного скрининга» с использованием роботов для быстрого тестирования миллионов соединений принесло массу потенциальных клиентов в начале 2000-х годов, но, в частности, не помогло решить проблемы неэффективности исследовательского процесса.

Когда дело доходит до ИИ, крупные фармацевтические компании осторожно идут по пути, зная, что технология еще не продемонстрировала, что она может успешно доставить новую молекулу с экрана компьютера в лабораторию, в клинику и, наконец, на рынок.

«Это еще предстоит доказать, но мы определенно думаем, что должны провести эксперимент», - сказал Джон Балдони, глава GSK по платформенным технологиям и науке.

Балдони также наращивает собственные инвестиции в искусственный интеллект производителя лекарств, нанимая неожиданных сотрудников с соответствующим опытом вычислений и обработки данных, включая астрофизиков.

Его цель - сократить время, которое требуется от определения цели для вмешательства при заболевании до поиска молекулы, которая действует против него, со средних лет 5.5 сегодня до всего одного года в будущем.

«Это натянуто. Но по мере того, как мы больше узнаем о том, на что способны современные суперкомпьютеры, мы становимся более уверенными », - сказал Балдони Рейтер. «Мы обязаны снизить стоимость лекарств и сократить время, необходимое для доставки лекарств пациентам».

Ранее в этом году GSK также вступил в сотрудничество с Министерством энергетики США и Национальным институтом рака для ускорения доклинической разработки лекарств за счет использования передовых вычислительных технологий.

Прочитайте полную историю здесь…