Der Künstliche Intelligenz (KI) revolutioniert das Gebiet der Entdeckungen DrogenBranchenexperten zufolge verspricht dies eine Ära, in der das Medikamentendesign präziser, effizienter und radikal innovativer sein wird.
Ein klares Beispiel für diesen Fortschritt sind die jüngsten Experimente von Eli Lillydessen Wissenschaftler überrascht waren die Fähigkeit der KI, innovative molekulare Designs zu generieren. Dieser Meilenstein deutet auf einen Wandel in der Pharmaindustrie und der seit Jahrhunderten angewandten wissenschaftlichen Methode hin.
DeepMind von Google, mit seinem Projekt AlphaFold, markierte ein Vorher und Nachher, indem es demonstrierte, wie KI die Struktur von Proteinen entschlüsseln kann, eine grundlegende Grundlage für die Entwicklung neuer Medikamente. Laut Kimberly Powell, Vizepräsidentin für Gesundheitswesen bei Nvidia„Es war der AlphaFold-Moment“, der das Potenzial der KI in der Biologie zeigte. Dieser Fortschritt ermöglicht beispiellose Innovationen im Arzneimitteldesign und erleichtert den Prozess in Größenordnungen und Auflösungen, die bisher unvorstellbar waren.
Mit der Einführung generativer Modelle KI kann Moleküle und Proteine entwerfen Das würde möglicherweise neue Wege in der Medizin eröffnen. „KI kann über Arzneimittelmodelle ‚denken‘, an die ein Mensch nicht denken würde“erklärt Powell. Diese Funktion beschleunigt nicht nur das Design, sondern auch erhöht die Erfolgsaussichten bei der Entwicklung neuer Behandlungsmethoden.
Der Einsatz von KI-Supercomputern, ähnlich den GPT-Modellen, und die Verfügbarkeit von Daten in der digitalen Biologie ermöglichen es, biologische Interaktionen zu simulieren und vorherzusagen, was bisher ein langwieriger und teurer Prozess war. „Jetzt haben wir das Fähigkeit, die Welt der Drogen darzustellen (Biologie und Chemie), weil wir KI-Supercomputer haben“, erklärt Powell.
Die Ergebnisse der Anwendung von KI in der Arzneimittelforschung sind vielversprechend. Zum Beispiel, Amgen Leistung Verkürzen Sie die Zeit für die Arzneimittelentwicklung Mithilfe von KI lässt sich die Zeitspanne von Jahren auf Monate verkürzen, was die Erfolgsquote deutlich erhöht. Dieser systematische und wiederholbare Ansatz verändert den traditionellen Prozess der Arzneimittelentwicklung und verbessert die Erfolgsquoten erheblich.
Die Möglichkeiten, die KI bei der Entwicklung neuer Medikamente eröffnet, sind immens. Vom Design neuer Proteine bis zur Identifizierung von Molekülen mit therapeutischem Potenzial hat KI das Potenzial, unbekannte biologische Gebiete zu erkunden. „Diese Modelle können verwendet werden, um Proteine zu halluzinieren, die alle Funktionen und Eigenschaften haben könnten, die wir brauchen.“ Powell wies auf die Fähigkeit der KI hin, neue therapeutische Enzyme zu erzeugen.
Dieser Paradigmenwechsel wird bereits in der konkreten Forschung umgesetzt. Im Universität von Texas in AustinBeispielsweise zeigt der Einsatz von KI für das Proteindesign vielversprechende Ergebnisse bei Krebstherapien. KI erleichtert die Identifizierung und Verbesserung therapeutischer Proteine und beschleunigt Experimente, die bisher komplexe gentechnische Eingriffe erforderten.
Die Auswirkungen dieser technologischen Revolution sind enorm, nicht nur auf die Art und Weise, wie Medikamente entdeckt und entwickelt werden, sondern auch auf wie Biologie auf molekularer Ebene verstanden wird. „Der biologische Raum im breiteren Bereich der KI-Modellierung ist im Vergleich immer noch klein“, warnt Powell und weist auf das enorme Wachstums- und Forschungspotenzial hin, das in der Anwendung von KI in der Biologie verbleibt.
Die Branche reagiert auf diese Fortschritte mit Investitionen in die Infrastruktur, die die Komplexität dieser KI-Modelle unterstützen kann. Die Übernahme durch die Universität von Texas in Austin eines der größten IT-Konzerne in Nvidia denn sein neues Generative AI Center ist ein Beweis dafür.
Obwohl die Fortschritte beträchtlich und die Aussichten ermutigend sind, sind sich Experten darin einig Der ultimative Test für diese von KI entwickelten Medikamente wird ihre Leistung in klinischen Studien am Menschen sein. In dieser letzten Phase müssen noch solide Beweise erbracht werden, um die Wirksamkeit und Sicherheit von Behandlungen zu bestätigen, die mithilfe künstlicher Intelligenz entwickelt wurden.
Wie Powell hervorhebt, ist dieser Prozess Es ähnelt dem autonomen Fahrzeugtraining, wo die Ansammlung von Daten und deren Anwendung in Modellen die Ergebnisse ständig verbessern. Dieser iterative, datengesteuerte Ansatz verspricht nicht nur eine Beschleunigung der Arzneimittelforschung, sondern auch eine Erweiterung des Universums potenzieller Behandlungen, was den Beginn einer … Neue Ära in der Medizin.
