Big Pharma Brug af kunstig intelligens til at fremskynde nye stofopdagelser

Verdens førende lægemiddelvirksomheder henvender sig til kunstig intelligens for at forbedre hit-and-miss-forretningen med at finde nye lægemidler, med GlaxoSmithKline, der afslører en ny aftale på 43 millioner dollars på området søndag.

Andre farmaceutiske giganter, herunder Merck & Co, Johnson & Johnson og Sanofi, undersøger også potentialet for kunstig intelligens (AI) til at hjælpe med at strømline lægemiddelopdagelsesprocessen.

Målet er at udnytte moderne supercomputere og maskinindlæringssystemer for at forudsige, hvordan molekyler vil opføre sig, og hvor sandsynligt de er for at fremstille et nyttigt lægemiddel og derved spare tid og penge på unødvendige tests.

AI-systemer spiller allerede en central rolle på andre højteknologiske områder, såsom udvikling af førerløse biler og ansigtsgenkendelsessoftware.

”Mange store farmaceutiske virksomheder er begyndt at indse potentialet i denne fremgangsmåde, og hvordan det kan hjælpe med at forbedre effektiviteten,” sagde Andrew Hopkins, administrerende direktør for det privatejede Exscientia, der annoncerede den nye tilknytning til GSK.

Hopkins, der tidligere arbejdede hos Pfizer, sagde, at Exscientias AI-system kunne levere lægemiddelkandidater i omtrent en fjerdedel af tiden og til en fjerdedel af omkostningerne ved traditionelle tilgange.

Det skotske-baserede selskab, der også underskrev en aftale med Sanofi i maj, er en af ​​et stigende antal nystartede virksomheder på begge sider af Atlanterhavet, der anvender AI til lægemiddelforskning. Andre inkluderer amerikanske firmaer Berg, Numerate, twoXAR og Atomwise samt Storbritanniens BenevolentAI.

”I farmaceutiske øjne er disse virksomheder i det væsentlige digitale bioteknologier, som de kan indgå partnerskaber med, og som hjælper med at fodre rørledningen,” sagde Nooman Haque, chef for biovidenskab ved Silicon Valley Bank i London.

"Hvis denne teknologi virkelig viser sig, kan du begynde at se M&A med pharma og tættere integration af disse AI-motorer i pharma R&D."

DER SKAL stadig bevises

Det er ikke første gang lægemiddelproducenter henvender sig til højteknologiske løsninger for at øge F & U-produktiviteten.

Introduktionen af ​​"screening med høj kapacitet" ved hjælp af robotter til hurtigt at teste millioner af forbindelser genererede bjerge af kundeemner i begyndelsen af ​​2000'erne, men kunne især ikke løse ineffektivitet i forskningsprocessen.

Når det kommer til AI, trækker store lægemidler forsigtigt, i den viden, at teknologien endnu ikke har vist, at den med succes kan bringe et nyt molekyle fra computerskærm til laboratorium til klinik og endelig til marked.

”Det skal stadig bevises, men vi mener bestemt, at vi skal gøre eksperimentet,” sagde John Baldoni, GSK's chef for platformsteknologi og videnskab.

Baldoni øger også interne AI-investeringer hos lægemiddelproducenten ved at ansætte nogle uventede medarbejdere med passende computer- og datahåndteringserfaring - herunder astrofysikere.

Hans mål er at reducere den tid, det tager fra at identificere et mål for sygdomsindgreb til at finde et molekyle, der virker mod det fra et gennemsnitligt 5.5 år i dag til kun et år i fremtiden.

”Det er en strækning. Men da vi har lært mere om, hvad moderne supercomputere kan gøre, har vi fået mere selvtillid, ”sagde Baldoni til Reuters. "Vi har en forpligtelse til at reducere lægemiddelomkostningerne og reducere den tid, det tager at få medicin til patienterne."

Tidligere i år indgik GSK også et samarbejde med det amerikanske ministerium for energi og National Cancer Institute for at fremskynde den prækliniske lægemiddeludvikling ved hjælp af avancerede computerteknologier.

Læs hele historien her ...