Os testes clínicos do primeiro medicamento projetados com a ajuda da inteligência artificial podem começar este ano, sugeriu o CEO do Google DeepMind Demis Hasabis na terça -feira.
Falando em um painel no Fórum Econômico Mundial em Davos, Hasabis, que também administra um spin-off de descoberta de drogas profunda laboratórios ismorficos, ele disse que ele disse esperado “Os ensaios clínicos até o final do ano têm alguns medicamentos projetados pela IA … este é o plano”.
Os laboratórios isomórficos tentaram intensificar o desenvolvimento de medicamentos usando o aprendizado de máquina desde 2021. “Finalmente, você pode imaginar um medicamento pessoal, onde é adaptado, talvez da noite para o dia, pelo sistema de IA para o seu metabolismo pessoal”, disse ele.
Ai hype está atualmente onipresente, embora Hasabis e seu colega John Jumper ganhassem Prêmio Nobel Alffold para o trabalho, um sistema de aprendizado profundo que pode prever estruturas de proteínas.
As empresas farmacêuticas estão interessadas na IA porque tem a capacidade de economizar muito tempo e dinheiro. De acordo com um artigo recente Publicado No The Nature Medicine Journal, criar um novo medicamento com sucesso e aprovado para uso pode levar de 12 a 15 anos e pode custar cerca de US $ 2,6 bilhões.
Muitos medicamentos nunca são aprovados para uso, porque em menos de dez por cento dos ensaios clínicos, nos quais os seres humanos consomem medicamentos. Qualquer coisa que possa reduzir o custo, acelerar o crescimento ou aumentar a taxa de sucesso terá um impacto físico nas linhas mais baixas das empresas farmacêuticas.
Os pesquisadores acreditam que existem muitas maneiras que podem melhorar e acelerar partes do processo de descoberta de medicamentos modelo de aprendizado de máquina. Hasabis acredita que economias pesadas podem ser possíveis no tempo e no custo.
Esse tipo de otimismo precisa estar com raiva porque é difícil chegar ao treinamento de alta qualidade devido a regras de privacidade de dados, políticas de compartilhamento de dados e ao custo das aquisições.
Hasbis acredita que esses desafios não são inacessíveis. “Você pode gerar alguns dados importantes, onde não estão próximos dos dados públicos, onde não está”, afirmou.
Isso pode ser feito em colaboração com organizações de pesquisa clínica ou através do uso de dados sintéticos, algo para que ele disse que o Alphafold2 é usado extensivamente. No entanto, como fizemos antes DiscutidoOs dados sintéticos podem ser problemáticos.
“Você é muito cuidadoso se estiver usando dados sintéticos, que eles estão realmente representando a distribuição corretamente e não está treinando de alguma forma seus erros”, disse o marido.
Hasbis não acha que a IA substituirá os cientistas em breve.
“A verdadeira invenção ainda não é possível com a IA. Ela não pode apresentar uma nova hipótese ou nova estimativa. Provavelmente pode resolver uma estimativa complexa, diz a matemática. Acho que acho que temos algo muito próximo de grandes sucessos.
Hasabis não está sozinho em busca da aplicação do aprendizado de máquina na descoberta de medicamentos. A NVIDIA também demonstrou entusiasmo pela descoberta do medicamento da AI-Ai-Abugented, talvez porque crie mais razões para comprar seu hardware.
O outono final do norte, NVIDIA Open Sour Sua família Bionemo da estrutura de aprendizado de máquina GPU-Quick para desenvolvimento de medicamentos e design molecular. A empresa tomou medidas para re -preencher os modelos existentes, como o Alfafold 2 do Diffock 2.0 do DeepMind e o MIT, facilitando a consumida.
Nvidia também é Parceria Com grandes empresas farmacêuticas, incluindo a gigante farmacêutica dinamarquesa Novo Nordisk para trazer novos sistemas de pesquisa on -line. O supercomputador de Gefion, da Dinamarca, que se aplica, aplica o aprendizado de máquina à ciência biológica e o desenvolvimento de novos remédios, é um exemplo de tais esforços.
