Три способа, которыми ИИ ускоряет открытие лекарств

Мы рассмотрим три способа, которыми фармацевтика инвестирует в искусственный интеллект (ИИ) для ускорения разработки лекарств.

Лейла Хокинс
07/08/2022

Около 90% крупных фармацевтических компаний мира работают над проектами с использованием ИИ с 2020 года. Основное преимущество ИИ и алгоритмов прогнозирования заключается в том, что они позволяют анализировать гораздо большие наборы данных, ускоряя исследования и, следовательно, быстрее выводя новые лекарства на рынок.

Здесь мы рассмотрим три последних инвестиции крупных фармацевтических компаний в ИИ.

Bristol Myers Squibb инвестирует в ИИ для клинических испытаний

Bristol Myers Squibb вложила значительные средства в использование ИИ для улучшения клинических испытаний, первоначально в отношении сердечно-сосудистых заболеваний, с возможностью расширения в других терапевтических областях.

Сотрудничая с биотехнологическим стартапом Owkin, американская фирма планирует использовать ИИ для оптимизации дизайна клинических испытаний при одновременном снижении их стоимости.

Используя технологию искусственного интеллекта Owkin, данные будут собираться из сети академических медицинских центров, применяя современные методы машинного обучения для определения подгрупп пациентов и эффективности лечения.

Венкат Сетураман, старший вице-президент по глобальной биометрии и науке о данных в Bristol Myers Squibb, сказал: «В частности, сердечно-сосудистые заболевания — это область значительных неудовлетворенных потребностей, где у нас есть возможность использовать технологии по-новому для дальнейшего ускорения потенциальных прорывов для пациентов, которые ждут».

Janssen разрабатывает биомаркер искусственного интеллекта для рака мочевого пузыря

Компания Janssen разработала биомаркерный тест для прогнозирования наличия определенных действенных изменений в генах пациентов с раком мочевого пузыря.

Работая с технологической компанией Paige, Janssen развернет биомаркер на базе искусственного интеллекта для обнаружения изменений в генах рецептора фактора роста фибробластов (FGFR) с целью более точного подбора планов лечения пациентов и облегчения участия в клинических испытаниях.

Инструмент будет предоставлять рутинные результаты биопсии в виде оцифрованных изображений менее чем за час и совместим с существующими решениями для цифровой патологии, включая широко используемые сканеры, мониторы и лабораторные информационные системы (ЛИС).

С помощью этого нового инструмента скрининга компания «Янссен» надеется повысить показатели молекулярного тестирования и улучшить набор подходящих пациентов в клинические испытания, основанные на биомаркерах.

PharmaIQ Live: трансформация поиска лекарств с помощью ИИ

Обычно цитируется статистика, согласно которой средняя стоимость вывода нового лекарства на рынок составляет 2,6 миллиарда долларов, и что только 10% лекарств-кандидатов выходят на рынок после испытаний первой фазы. Учитывая его способность выявлять закономерности, для проведения исследований которых потребуется значительно больше времени, искусственный интеллект может как ускорить, так и снизить стоимость открытия новых лекарств.

Зарегистрируйтесь на этот вебинар, чтобы узнать больше о:

Идентификация цели – прочесывание существующих данных для выявления потенциальных мишеней для наркотиков

Соединения – выявление существующих соединений, которые могут оказаться полезными, исключение соединений с нежелательными характеристиками и прогнозирование свойств потенциальных соединений.

Интеграция данных — эффективная интеграция данных из разрозненных источников, таких как данные пациентов, исследовательские работы, для выявления закономерностей и возможностей

Санофи запускает «цифровой ускоритель» для новых кандидатов в лекарства

Sanofi запустила «цифровой ускоритель», который будет использовать искусственный интеллект для разработки 15 новых лекарств-кандидатов для борьбы с раком и другими заболеваниями иммунной системы.

Этот проект является частью более широкой программы цифровой трансформации Sanofi, которая включает оцифровку производственных процессов, повышение эффективности цепочки поставок за счет использования прогностических моделей и ускорение обнаружения новых целей с помощью ИИ.

Первым направлением деятельности цифрового акселератора является разработка решения для обработки данных для пациентов с атопическим дерматитом, проживающих во Франции, Италии и Испании.

Sanofi также использует искусственный интеллект в области цифровой токсикологии, чтобы прогнозировать потенциальные побочные эффекты различных лекарств на более ранних этапах жизненного цикла открытия. Одним из конкретных достижений было предсказание фототоксичности путем создания компьютерной модели, которая смогла определить, насколько опасно соединение, когда оно взаимодействует с ультрафиолетовым светом и потенциально может вызывать солнечные ожоги и раздражение кожи.

Арно Робер, исполнительный вице-президент и директор по цифровым технологиям Sanofi, прокомментировал: «Цифровая трансформация Sanofi обусловлена ​​изменениями в бизнесе и культуре в той же степени, что и технологиями. Цифровой акселератор поможет нам демократизировать использование данных, развить гибкость мышления в компании и ускорить внедрение инноваций для пациентов и медицинских работников — быстро и масштабно».

Быстрые ссылки:

• Как Sanofi использует ИИ для ускорения выхода на рынок новых лекарств
• Смотреть: Преобразование открытия лекарств с помощью искусственного интеллекта
• Почему исследования и разработки должны перейти на цифровые технологии и стать ориентированными на данные

Получите эксклюзивный доступ к статьям, отчетам, видео, интервью, вебинарам и другому первоклассному контенту от отраслевых экспертов и лидеров мнений, предназначенных только для участников, подписавшись на Фарма IQ здесь.