Platforma de cercetare AI multi-agent Virtual Biotech combină dovezi biomedicale și clinice variate pentru a susține sistemele de dezvoltare a medicamentelor în stadiile incipiente.
În prezent, aproximativ nouă din zece candidați la medicamente care intră în studii clinice nu obțin aprobare din cauza de obicei a siguranței sau eficacității.
Prin combinarea diverselor dovezi genetice, genomice, moleculare și clinice, noul sistem ar putea integra și interpreta date fragmentate din mai multe discipline biologice pentru a îmbunătăți alegerea acestor medicamente și, implicit, pentru a crește ratele de succes.
„Virtual Biotech ilustrează o schimbare de la instrumente AI izolate către sisteme coordonate care raționează pe scală biologică și în etape de traducere,” au raportat cercetătorii de la Universitatea Stanford în revista Science.
„În loc să înlocuiască oamenii de știință, sistemele agentice ar putea extinde domeniul și viteza explorării ipotezelor terapeutice, făcând procesul de raționament mai transparent și reproducibil.”
Sistemul AI constă din agenți AI specializați modelați după o companie tradițională de dezvoltare a medicamentelor, cu diviziuni care acoperă descoperirea țintei, evaluarea siguranței, selecția modalității și dezvoltarea clinică.
Un director științific virtual descompune interogările în sarcini gestionabile, apoi le direcționează către agenții specializați AI și analizează rezultatele obținute.
Această colaborare structurată încurajează analize profunde bazate pe date primare și permite ponderarea surselor disparate de dovezi, conducând la concluzii subtile, notează cercetătorul Harrison Zhang, student doctorand și colegii săi.
Aceștia au examinat dacă ar putea reduce rata de eșec a medicamentelor care intră în studiile clinice folosind AI pentru a aduce împreună dovezi din surse diverse, inclusiv genetica umană, genomica funcțională, profilarea celulară și spațială, biologia structurală, chimia medicinală și medicina clinică.
Echipa a testat abordarea lor AI în trei scenarii pentru a vedea dacă ar putea genera dovezi pentru punctele cheie de decizie în stadiile incipiente ale descoperirii și dezvoltării terapeutice.
Primul dintre aceste studii de caz s-a concentrat pe prioritizarea țintelor la scară largă, conectând caracteristicile moleculare la nivel de țintă cu rezultatele studiilor clinice.
Privind peste 55.984 de studii clinice, mai mult de 37.000 de agenți AI au descoperit că medicamentele care vizează gene specifice pentru anumite tipuri de celule aveau cu 48% mai multe șanse de a ajunge pe piață și erau asociate cu 32% mai puține evenimente adverse.
Într-un al doilea studiu, Virtual Biotech a integrat dovezi multimodale pentru a propune o strategie terapeutică pentru ținta B7-H3 în cancerul pulmonar. În al treilea rând, sistemul a examinat un studiu clinic întrerupt pentru colita ulcerativă din care a determinat posibile mecanisme de eșec.
„Experimentele noastre au arătat că Virtual Biotech poate realiza analize la scară largă a studiilor clinice și a identificat mai multe
Sursa articol https://insideprecisionmedicine.com
Senior Editor RevistaSanatatii.ro. Pasionat de lifespan, fan David Sinclair.
