ИИ в разработке лекарств: ускорение ранних этапов и барьеры внедрения

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

Автор материала рассматривает, как искусственный интеллект может ускорить разработку лекарств и почему его внедрение в фармацевтике остается постепенным. По оценке Демиса Хассабиса, ИИ может сократить отдельные исследовательские этапы с нескольких лет до месяцев или недель. Руководитель направления data-driven drug discovery в Центре ИИ в химии Университета ИТМО Анастасия Орлова отмечает, что технологии помогают на ранних этапах — при поиске мишеней, виртуальном скрининге и оптимизации соединений, но не заменяют доклинические и клинические испытания, которые по-прежнему длятся годами. Среди препятствий эксперты называют нехватку качественных данных и специалистов, необходимость экспериментальной проверки результатов, требования к защите данных и осторожность фармацевтической отрасли. В России ИИ-разработки для создания лекарств ведут, в частности, центр AIDD в AIRI и Университет ИТМО.

Главное

  • По оценке Демиса Хассабиса, ИИ может сократить отдельные исследовательские этапы с нескольких лет до месяцев или недель.
  • ИИ применяют для поиска мишеней, виртуального скрининга и оптимизации лекарственных соединений.
  • ИИ не заменяет доклинические и клинические испытания; клинические исследования по-прежнему длятся годами.
  • Эксперты отмечают нехватку качественных данных и специалистов, а также необходимость экспериментальной проверки предсказаний ИИ.
  • Центр AIDD в AIRI и Университет ИТМО развивают ИИ-разработки для создания новых лекарств.

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

Регистрация

По теме