Искусственный интеллект в клинических исследованиях: дизайн, набор и анализ данных

Краткое изложение авторской публикации в сообществе «Фарма РФ» от .

Автор рассматривает применение искусственного интеллекта (ИИ) в клинических исследованиях: для подбора участников, разработки дизайна, анализа данных, прогнозирования исходов и выявления нежелательных явлений. По мнению автора, анализ электронных медицинских карт и результатов предыдущих исследований может помочь удерживать участников и оптимизировать размер выборки. Развитию таких алгоритмов мешает недостаток открытых, полных и проверенных наборов данных.

Автор также описывает использование ИИ на доклиническом этапе для оценки токсичности и свойств молекул-кандидатов. Среди примеров — прогноз AlphaFold в 2021 году структур 330 тыс. белков, в том числе 20 тыс. белков генома человека, и начало в феврале 2022 года фазы I исследования кандидата Insilico Medicine для лечения идиопатического легочного фиброза. В феврале 2023 года FDA присвоило кандидату обозначение орфанного препарата; начало фазы II планировалось в том же году.

Главное

  • Автор выделяет применение ИИ для набора пациентов, проектирования исследований, анализа данных и прогнозирования клинических исходов.
  • По мнению автора, недостаток открытых и проверенных данных ограничивает применение ИИ при разработке лекарств.
  • В 2021 году AlphaFold предсказала структуры 330 тыс. белков, включая 20 тыс. белков генома человека.
  • В феврале 2022 года Insilico Medicine сообщила о начале фазы I испытаний кандидата для лечения идиопатического легочного фиброза.

Подготовлено автоматически с помощью ИИ, возможны неточности. Полный просмотр материала доступен только специалистам фармацевтической отрасли.

Регистрация

По теме