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いかなる瞬間においても、製薬会社は化合物の大規模なライブラリを持っており、それらをどうするべきかについての手がかりはありません。合成および理論的な薬物バンクの膨大なコレクションに隠された宝石、おそらく最も壊滅的な病気さえ治療するための薬物がありますが、それらを特定するのは苦痛です。テストには何年も、何十年もかかることがあります。探している彼らが必要としているのは、ダッドを整理する方法です - そして今、それは人工知能が助けになることができるように見えます。
バイオインフォマティクス企業であるInsilico Medicineの科学者たちは、A.Iを教える方法を考え出しました。テストする前に新薬の治療的使用を予測する。本日彼らの研究成果をジャーナルに掲載する 分子医薬 彼らは彼らのA.I.の訓練方法について話し合っています。それは既知の薬を使ったヒト細胞の実験からの膨大な量のデータを取り込むことを含みます。全体で、それは678の薬剤とそれらが3種類のヒト細胞の遺伝子発現に及ぼす影響に関する実験データを与えられました。
時間が経つにつれて、A.I。何が薬を有用にしたのかを予測する優れた能力を開発し、12の薬の治療用途のうちの1つを識別する際に54.6パーセントの精度を達成しました。これらは小さな進歩のように見えるかもしれませんが、そうでなければ退屈な実験を通してこれらの予測をしなければならないであろう研究者にとって大きな一歩を表しています。
A.I.の「間違った」答えでさえも有用であり、研究者が考えもしなかった薬の二次的用途を示しています。
Insilico MedicineのCEOであるAlex Zhavoronkov博士は、次のように述べています。そして、すぐにこの進歩は製薬業界で感じられるでしょう。製薬会社の研究開発を大幅に加速し、承認された薬の数を増やすためにPharma.AI部門を設立しましたが、その過程で、腫瘍学、心臓血管、代謝およびCNSの分野で800以上の強力な仮説を立て、基本検証を開始しました。 」
「我々は強力な声明を出すことに慎重を期していますが、もしこのアプローチがうまくいけば、製薬業界を拡大し、かつてない数のQALYを生み出すでしょう。」
この研究は遺伝子データを使用して薬物を同定するためにAIを使用できるという概念実証であったが、それは創薬のための直接的なパイプラインを効果的に作成した - Alex Aliper博士、研究の主筆者およびInsilico MedicineのAIの予測は、薬の前臨床段階、すなわち薬が皿の中の細胞や体内の細胞に有毒であるかどうかを考え出すこと - を速やかに加速させる可能性があり、薬の数を2倍にする可能性があります。臨床的に使用されている。