Khi nói đến việc kết hợp các công nghệ y tế kỹ thuật số, ngành dược phẩm là người học muộn. Các công ty dược phẩm đã trì hoãn khái niệm sử dụng AI và các chiến lược học máy để phát triển thuốc. Trí tuệ nhân tạo có cơ hội tạo ra một làn sóng sáng tạo tuyệt vời trong việc khám phá thuốc. Tuy nhiên, ngành công nghiệp dược phẩm nên nỗ lực để lấp đầy khoảng cách giữa việc nhận ra những cơ hội này trong việc khám phá và sản xuất thuốc.
AI đã nhanh chóng được ngành chăm sóc sức khỏe tích hợp vào hệ thống làm việc. AI và các công nghệ phụ của nó hỗ trợ ngành y tế trên quy mô rộng. Tuy nhiên, ngành công nghiệp dược phẩm vẫn đang ở giai đoạn đầu sử dụng công nghệ mới nổi để tăng tốc độ sản xuất thuốc. Mục tiêu chính của việc phát triển thuốc là xác định loại thuốc hoạt động hiệu quả trên cơ thể.
Việc xác định đúng loại thuốc liên quan đến một quá trình dài thực hiện các thư viện phân tử trên màn hình lớn. Hành trình tìm ra loại thuốc phù hợp trải qua nhiều thử nghiệm khác nhau để biến nó thành một hợp chất đầy hứa hẹn. May mắn thay, AI sẽ cho phép ngành dược phẩm tìm và phát triển loại thuốc phù hợp. AI sử dụng kiến thức được nhân cách hóa và học hỏi từ các giải pháp mà nó tạo ra để giải quyết các vấn đề cụ thể và phức tạp trong y học.
Nền tảng AI được sử dụng để phát triển thuốc
Khi được thực hiện thủ công, việc phát triển thuốc là một quá trình lâu dài. Ban đầu, protein mục tiêu gây bệnh phải được các nhà nghiên cứu xác định và kiểm tra trong một thời gian dài. Tiếp theo, họ cố gắng quyết định yếu tố hoặc phân tử nào sẽ ảnh hưởng đến protein. Trong phương pháp này, các nhà nghiên cứu đảm bảo rằng các thành phần không hiệu quả được đặt sang một bên và chỉ những thành phần lành mạnh, thành công mới được đưa ra xa hơn.
Vai trò của AI trong khám phá thuốc bắt đầu bằng việc tìm ra phân tử điều khiển protein tốt hơn. Các nhà nghiên cứu không thể kiểm tra hàng trăm và hàng nghìn phân tử trên thị trường. Nó vừa dài vừa tốn kém. May mắn thay, các hệ thống AI thay thế quy trình kiểm tra dài bằng một kiểm tra nhanh. Các nhà nghiên cứu đưa các nền tảng AI vào các tham số và khiến chúng thực hiện phân tích trên các phân tử. Nền tảng AI chỉ định thành phần chính xác có thể được sử dụng để phát triển thuốc.
Dữ liệu lớn được đưa vào AI hỗ trợ phát triển thuốc
Dữ liệu về chăm sóc sức khỏe là rất lớn và quan trọng. Ngày nay, hàng triệu nghiên cứu, hồ sơ bệnh nhân liên quan đến lĩnh vực chăm sóc sức khỏe được đưa vào AI dưới dạng dữ liệu lớn. Mặc dù ngành chăm sóc sức khỏe rất miễn cưỡng sử dụng các giải pháp của mình, nhưng các tổ chức y tế sẽ cố gắng hết sức để dẫn đầu cuộc đua. Các hệ thống AI cung cấp một khuôn khổ thích hợp để xem qua thông tin và tạo ra các diễn giải cụ thể về nó. Các chương trình học sâu hoạt động trên dữ liệu và hiểu thêm về các protein phân biệt giữa bệnh nhân khỏe mạnh và bệnh nhân khi có mặt họ. Trong khi đó, kỹ năng học máy nhằm mục đích tìm kiếm và tạo ra mối liên hệ giữa protein và bệnh tật.
AI trong giai đoạn khám phá thuốc khôn ngoan
Trước khi đại dịch COVID-19 bùng phát, không ai nghĩ rằng có thể nhanh chóng theo dõi nhiều thứ như vậy bằng một giai đoạn vắc-xin. Nói chung, cần nhiều năm nghiên cứu và quan sát để sản xuất vắc-xin và thử nghiệm trên cơ sở thử nghiệm. Tuy nhiên, đại dịch đã phá vỡ thói quen này. Các chính phủ trên khắp thế giới đang chạy đua để tìm ra một loại vắc-xin hiệu quả càng sớm càng tốt. Trong suốt thời gian đó, nguồn tài trợ cho ngành dược phẩm cũng tăng vọt. Các công ty dược phẩm đã tận dụng AI để bổ sung cho quy trình sản xuất vắc xin bằng cách đẩy nhanh quá trình thử nghiệm và phê duyệt khẩn cấp trên túi.
- AI trong Khám phá Thuốc (Giai đoạn 1): Đọc và xem xét các tài liệu hiện có và kiểm tra cách các loại thuốc mới tương tác với các mục tiêu có liên quan đến việc khám phá ra loại thuốc phù hợp. AI thực thi các tác vụ nhiều hơn nhanh hơn con người và cung cấp hiệu suất nhanh.
- AI trong phát triển tiền lâm sàng (Giai đoạn 2): Thuốc được thử nghiệm trên động vật trong giai đoạn phát triển tiền lâm sàng để xem chúng có hoạt động hay không. Ở bước này, việc công bố AI sẽ giúp các thử nghiệm diễn ra suôn sẻ hơn và cho phép các nhà nghiên cứu dự đoán nhanh chóng và hiệu quả hơn. Các nhà nghiên cứu sẽ biết liệu một loại thuốc có tương tác với mô hình động vật hay không.
- AI trong các thử nghiệm lâm sàng (Giai đoạn 3): Trong quá trình thử nghiệm lâm sàng, các nhà nghiên cứu sẽ bắt đầu thử nghiệm thuốc trên cơ thể người. AI sẽ hỗ trợ giám sát người tham gia, tạo ra một bộ dữ liệu quan trọng hơn một cách hiệu quả hơn. Bằng cách cá nhân hóa trải nghiệm của thử nghiệm, AI sẽ hỗ trợ giữ chân người tham gia.
Hạn chế đạo đức
Mặc dù AI giúp khám phá nhiều loại thuốc, nhưng nó cũng đặt ra một số câu hỏi to lớn về đạo đức. Dữ liệu về bệnh nhân trong ngành chăm sóc sức khỏe rất bận rộn. Nếu những thông tin nhạy cảm đó rơi vào tay tin tặc, rất có thể nó sẽ bị sử dụng cho mục đích xấu. Sự riêng tư của bệnh nhân phải được duy trì. Không có luật hay chính sách nào hướng dẫn các nhà sản xuất thuốc đi theo một đường đã vạch sẵn, không giống như nhiều ngành công nghiệp khác. Việc bảo mật và sử dụng thông tin bệnh nhân đúng cách phụ thuộc vào ngành công nghiệp dược phẩm.
Nguồn : https://theceoviews.com/ai-is-the-pharmaceutical-specialist-in-drug-development/ .
Post by Automation Bot.
