Επί του παρόντος, η χρήση της τεχνητής νοημοσύνης για τη συμμετοχή στην ανακάλυψη και το σχεδιασμό νέων φαρμάκων έχει γίνει ένα καυτό κομμάτι για έρευνα και ανάπτυξη νέων φαρμάκων. Κάποτε, το Ινστιτούτο Τεχνολογίας της Μασαχουσέτης χρησιμοποίησε τεχνολογία τεχνητής νοημοσύνης για να ανακαλύψει με επιτυχία ένα νέο αντιβιοτικό - το Halicin (Halicin). Το αντιβιοτικό επέδειξε την ισχυρότερη αντιμικροβιακή δράση στην ιστορία και μέσω της αυτόνομης εκμάθησης και ανάλυσης του μοντέλου τεχνητής νοημοσύνης, εξέτασε με επιτυχία μόρια με εξαιρετική αναστολή της βακτηριακής ανάπτυξης. Μέσω της βαθιάς εκμάθησης 2,000 γνωστών μορίων αλκοολούχων ποτών, το μοντέλο AI όχι μόνο ανακάλυψε νέα χαρακτηριστικά αντιβιοτικών, αλλά εξέτασε επίσης με ακρίβεια ένα εξαιρετικά αποτελεσματικό αντιβιοτικό σε μια εξαιρετικά μεγάλη βιβλιοθήκη προϊόντων.
▲ Σε σύγκριση με άλλα αντιμικροβιακά φάρμακα, ποια είναι τα χαρακτηριστικά των νέων φαρμάκων που ανακάλυψε η ΑΙ;
Το αντιβιοτικό αλισίνη έχει ισχυρή βακτηριοκτόνο δράση στα βακτήρια που έχουν αναπτύξει ανθεκτικότητα στην αγορά και δεν προκαλεί νέα αντίσταση. Σε σύγκριση με τις παραδοσιακές μεθόδους επαλήθευσης, η ταχύτητα ελέγχου με χρήση μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης είναι εξαιρετικά γρήγορη, γεγονός που μειώνει σημαντικά το κόστος. Είναι ενδιαφέρον ότι ο Halisin παρουσίασε χαρακτηριστικά που δεν είχαν κατανοήσει προηγουμένως οι ανθρώπινοι επιστήμονες, μια ανακάλυψη που ρίχνει νέο φως στο πεδίο της έρευνας για τα αντιβιοτικά. Ωστόσο, η φύση αυτού του χαρακτηριστικού είναι ακόμα άγνωστη και δεν μπορεί να βρεθεί σαφής απάντηση ακόμη και στην εκπαίδευση μοντέλων AI. Τα αποτελέσματα αυτής της έρευνας δείχνουν ότι η εφαρμογή της τεχνητής νοημοσύνης στον τομέα της ανακάλυψης φαρμάκων έχει ξεπεράσει τους περιορισμούς των παραδοσιακών ανθρώπινων μεθόδων.
Η τεχνητή νοημοσύνη έχει οδηγήσει σε μια πιο αποτελεσματική, οικονομικά αποδοτική και καινοτόμο διαδικασία ανακάλυψης φαρμάκων στην ανακάλυψη φαρμάκων. Αυτή η υπέρβαση αντικατοπτρίζεται κυρίως στην ταχύτητα ανάπτυξης, τη σχέση κόστους-αποτελεσματικότητας και τη νέα κατανόηση των ιδιοτήτων του φαρμάκου. Για παράδειγμα, τα μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης μπορούν να ελέγξουν πιθανά υποψήφια φάρμακα πιο γρήγορα και αποτελεσματικά, συντομεύοντας σημαντικά το χρονικό πλαίσιο για την ανακάλυψη φαρμάκων σε σύγκριση με τις παραδοσιακές πειραματικές μεθόδους επικύρωσης. Η αξιοποίηση μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης για τον έλεγχο φαρμάκων μειώνει σημαντικά το κόστος της Ε&Α και είναι πιο οικονομική από τις παραδοσιακές μεθόδους. Τα μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης έχουν επιδείξει την ικανότητα να αποκαλύπτουν προηγουμένως ακατανόητα χαρακτηριστικά φαρμάκων που μπορεί να είναι δύσκολο να εντοπιστούν στις παραδοσιακές ερευνητικές μεθόδους, παρέχοντας έτσι πιο καινοτόμες κατευθύνσεις για την ανάπτυξη νέων φαρμάκων.
▲Γιατί ονομάζεται Halicin, ένα περίεργο όνομα;
Το αρχικό όνομα του Halicin έχει στην πραγματικότητα μόνο έναν κωδικό, που ονομάζεται SU-3327, το οποίο στην πραγματικότητα είναι απλώς ένα πειραματικό φάρμακο ή ένα πρωτότυπο του φαρμάκου. Αρχικά μελετήθηκε για τη θεραπεία του διαβήτη, αλλά λόγω των κακών αποτελεσμάτων των δοκιμών, η ανάπτυξη εφαρμογής της ένωσης έχει διακοπεί εδώ και καιρό και χρησιμοποιείται μόνο ως πειραματικό φάρμακο. Αργότερα, μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης (AI) διαπίστωσαν ότι η αλισίνη έχει αντιβιοτικές ιδιότητες ενάντια σε μια ποικιλία βακτηρίων. Και από αυτό ονομάστηκε επίσημα. Το όνομά του, "Halicin", είναι μια αναφορά στο Hal, ένα φανταστικό σύστημα τεχνητής νοημοσύνης το 2001: A Space Odyssey.
Το "2001: A Space Odyssey" είναι μια κλασική ταινία επιστημονικής φαντασίας και παίζει καθοριστικό ρόλο στην ιστορία των ταινιών επιστημονικής φαντασίας και θεωρείται ως ένας από τους σταθμούς των ταινιών επιστημονικής φαντασίας. Γνωστή για τα καινοτόμα γραφικά, τη μουσική και την αφήγηση της, η ταινία θέτει ψηλά τον πήχη για μελλοντικές ταινίες επιστημονικής φαντασίας. Παρουσιάζει ένα σύμπαν γεμάτο μυστήριο και θαύμα, επιτρέποντας στο κοινό να σκεφτεί βαθιά το μέλλον της ανθρωπότητας και την ανάπτυξη της επιστήμης και της τεχνολογίας. Έχει γίνει μέρος της παγκόσμιας κουλτούρας επιστημονικής φαντασίας και είχε βαθύ αντίκτυπο σε μελλοντικές ταινίες επιστημονικής φαντασίας και τηλεοπτικές εκπομπές.
▲Ποια είναι τα συγκεκριμένα αποτελέσματα και οι προοπτικές του;
Όταν ανακαλύφθηκε για πρώτη φορά η αλισίνη, οι ερευνητές χρησιμοποίησαν μεθόδους βαθιάς μάθησης σε υπολογιστή για να προσδιορίσουν ότι η αλισίνη μπορεί να είναι ένα αντιβιοτικό ευρέος φάσματος. Αυτή η πιθανότητα επιβεβαιώθηκε με δοκιμές in vitro κυτταροκαλλιέργειας και in vivo πειράματα σε ποντίκια, που έδειξαν δραστηριότητα έναντι ορισμένων ανθεκτικών στα φάρμακα στελεχών, συμπεριλαμβανομένων των Clostridium difficile, Acinetobacter baumannii και Mycobacterium tuberculosis. Ο μηχανισμός δράσης του περιλαμβάνει τη δέσμευση του σιδήρου μέσα στα βακτηριακά κύτταρα, παρεμποδίζοντας έτσι την ικανότητά του να ρυθμίζει την ισορροπία του pH στις κυτταρικές μεμβράνες. Η προκαταρκτική έρευνα δείχνει ότι η αλισίνη μπορεί να σκοτώσει τα βακτήρια διαταράσσοντας την ικανότητά τους να διατηρούν μια ηλεκτροχημική κλίση στις κυτταρικές μεμβράνες. Αυτός ο μηχανισμός δράσης είναι διαφορετικός από αυτόν των περισσότερων αντιβιοτικών και μπορεί να δυσκολέψει τα βακτήρια να αναπτύξουν αντίσταση. Συνολικά, η αλισίνη έχει αποδείξει δυνατότητες ως αντιβιοτικό, ειδικά για ορισμένα βακτήρια που έχουν αναπτύξει αντοχή στα συμβατικά φάρμακα.
Ωστόσο, αυτό το νέο φάρμακο αναφέρθηκε για πρώτη φορά το 2019, αλλά δεν υπάρχουν ακόμη νέα για ένα νέο φάρμακο ή ενημερώσεις, οι οποίες ενδέχεται να αντιμετώπισαν δυσκολίες στην επακόλουθη έρευνα και ανάπτυξη νέων φαρμάκων. Υπάρχουν δύο λόγοι για την αρχική υποψία: Πρώτον, τα μη ικανοποιητικά αποτελέσματα κλινικής δοκιμής στην ανάπτυξη νέων φαρμάκων μπορεί να οφείλονται στην αποτυχία των αρχικών δοκιμών να αποδείξουν πλήρως την αποτελεσματικότητα ή την ασφάλεια του φαρμάκου. Σε αυτήν την περίπτωση, η ομάδα Ε&Α μπορεί να χρειαστεί να επανεκτιμήσει την καταλληλότητα του φαρμάκου και να λάβει μέτρα για την τροποποίηση ή τη βελτιστοποίησή του. Από την άλλη πλευρά, τα θέματα ασφάλειας και τοξικότητας αποτελούν επίσης σημαντικό ζήτημα και τα νέα φάρμακα πρέπει να περάσουν αυστηρές αξιολογήσεις τοξικότητας και ασφάλειας πριν από την κυκλοφορία τους. Εάν εντοπιστούν δυσμενή ζητήματα ασφάλειας ή τοξικότητες κατά τη διαδικασία ανάπτυξης, ενδέχεται να απαιτηθούν πρόσθετες μελέτες και τροποποιήσεις για να διασφαλιστεί η ασφάλεια του φαρμάκου για τους ασθενείς.
▲ Περίληψη
Συνοπτικά, οι μηχανές έχουν μεγάλες δυνατότητες στην ανακάλυψη φαρμάκων, ειδικά όταν ασχολούνται με πολύπλοκες πληροφορίες. Μέσω της βαθιάς μάθησης, οι μηχανές μπορούν να βρουν γρήγορα μοτίβα και να επιταχύνουν την ανακάλυψη νέων φαρμάκων. Δεύτερον, η συνεργασία είναι το κλειδί. Μια υπερ-ομάδα ειδικών υπολογιστών, βιολογικών και φαρμακευτικών είναι το κλειδί για την επιτυχή χρήση της τεχνητής νοημοσύνης για την ανάπτυξη νέων φαρμάκων. Αυτή η συνεργασία ξεπερνά τις παραδοσιακές προκλήσεις Ε&Α και βελτιώνει την αποτελεσματικότητα. Η επιτυχία του μηχανήματος μας λέει επίσης ότι τα δεδομένα είναι ζωτικής σημασίας. Τα μεγάλα δεδομένα και η βαθιά μάθηση μάς επιτρέπουν να έχουμε μια πιο ακριβή κατανόηση των επιδράσεων των ναρκωτικών και να σχεδιάζουμε τα φάρμακα με πιο στοχευμένο τρόπο. Συνολικά, η τεχνητή νοημοσύνη καθιστά την ανάπτυξη νέων φαρμάκων πιο αποτελεσματική και φέρνει νέες δυνατότητες στον ιατρικό τομέα. Με την προσθήκη πιο ισχυρής τεχνητής νοημοσύνης, το μέλλον της ανακάλυψης ρομποτικών φαρμάκων πρόκειται να γίνει πραγματικότητα.