Obținerea unui medicament nou poate dura ani și costă sute de milioane de dolari, iar chiar și în aceste condiții, majoritatea candidaților eșuează în final. Acum, cercetătorii de la Stanford au creat o companie de biotehnologie virtuală cu 37.000 de agenți AI care lucrează împreună pentru a analiza țintele medicamentelor și a proiecta terapii.
Aproximativ 90% dintre medicamentele care intră în studiile clinice nu ajung niciodată pe piață. Acest lucru se întâmplă adesea din cauza rezultatelor promițătoare obținute în laborator, care nu se traduc în beneficii pentru pacienți sau pentru că medicamentul provoacă efecte secundare periculoase care nu au fost identificate mai devreme în procesul de dezvoltare.
Parte din problema identificată este faptul că dovezi care ar putea ajuta la identificarea acestor probleme mai devreme în proces sunt răspândite în diverse discipline și formate, ceea ce face dificilă analizarea lor de către o echipă simplă.
Pentru a rezolva această problemă, echipa de la Stanford a creat un sistem numit companie de biotehnologie virtuală, care constă în până la 37.000 de agenți AI construiți pentru a imita diviziile unei companii reale de dezvoltare a medicamentelor. Într-un articol publicat în revista Science, sistemul a identificat care tipuri de ținte de medicamente sunt mai susceptibile de a reuși în studiile clinice și chiar a propus un tratament pentru cancer pulmonar pe care o mare companie farmaceutică l-a adoptat ulterior.
„Ideea noastră a fost să vedem cât de departe putem duce acest lucru. Am putea crea o companie de biotehnologie care să se ocupe de totul, de la identificarea țintelor medicamentelor până la proiectarea studiilor clinice?” a declarat autorul principal James Zou într-un comunicat de presă.
Noul sistem include un director științific virtual (CSO) care primește o solicitare de la un utilizator uman și apoi delegă sarcini unei armate de agenți „cercetători” specializați care lucrează la problema respectivă.
Acești agenți sunt echipați cu propriile baze de date și instrumente și sunt împărțiți în una dintre cele patru divizii specializate în identificarea și validarea țintelor de medicamente, evaluarea riscurilor de siguranță, alegerea modului în care ar trebui administrat un medicament și revizuirea datelor existente din studiile clinice. Sistemul are acces direct la baza de date Open Targets, un imens depozit public de date din studiile clinice.
Pentru a testa sistemul, cercetătorii i-au dat un studiu existent care arată că dovezi genetice pot ajuta la prezicerea succesului medicamentelor în studii și i-au cerut să dezvolte acea cercetare. CSO a decis că primul pas era să îmbunătățească calitatea datelor la care avea acces, deoarece multe studii din baza de date Open Targets nu înregistrează clar dacă medicamentul a avut sau nu succes.
Așa că, a cerut agenților săi cercetători să analizeze rezultatele a 37.075 de studii individuale de fază II și III, atribuind fiecărui agent câte o studie. Aceștia au căutat în registrele studiilor, articole publicate și comunicate de presă pentru a găsi rezultatele. Au finalizat această sarcină în aproximativ șase ore – o fracțiune din timpul pe care l-ar fi luat unei echipe umane.
CSO a cerut unui alt agent să caute candidați genetici promițători prin căutarea într-o bază de date publică de țesuturi umane care arată ce gene sunt activate în care
Sursa articol https://singularityhub.com
Editor RevistaSanatatii.ro. Isi doreste ca activitatea lui sa aduca speranta milioanelor de oameni bolnavi din Romania, sa le aline suferintele si sa le ofere speranta.
