Острите заболявания, като правило, се различават от хроничните по бързо протичане. Ако се открие
Фармацевтичните компании са призовани да играят товаважна роля. С помощта на изкуствен интелект (AI) и други съвременни аналитични технологии те могат да ускорят развитието и разпространението на необходимите лечения.
Етапи на развитие на ваксината
Самото усещане за спешност, чесвързано с остри инфекциозни заболявания, може да ускори процеса на получаване на ваксина. Необходимостта от незабавни действия обединява и насочва редица участници - от изследователи и клинични специалисти до регулатори и производители - да разработят възможно най-бързо ефективни лечения за здравните специалисти.
Въпреки това, дори с неуморен и целенасочентези екипи могат да отнемат години, за да завършат пълен цикъл на развитие. Преди продуктът да е готов за пускане на пазара, трябва да преминете през няколко етапа. А именно:
• Изследователски етап:разработване на хиляди потенциални формули за избор на кандидати за ваксина, както и изследване на имунния отговор.
•Предклиничен етап:лабораторен анализ за определяне на подходящите антигени за разработване на концепцията и структурата на ваксината.
•Клинични изпитвания:тестване на ваксина върху тестови групи с различни характеристики.
•Проверка за съответствие и сертифициране:проверка на безопасността на ваксината и съответствието със законодателството.
• Производство и контрол на качеството:производство на лекарства за подготовка за масова ваксинация.
Всяка стъпка е от съществено значение за осигуряване на ефективност ибезопасността на произвежданата ваксина, за да се открият своевременно всички странични ефекти и масовото производство на ваксината да се извършва постоянно, докато заплахата от заболяване бъде сведена до минимум.
Историческа сложност, регулация и ценавсеки от тези етапи забави реакцията на възникващи медицински проблеми. Сега, благодарение на технологиите за изкуствен интелект, можем бързо да ускорим процеса на получаване и въвеждане на нови лекарства.
Как AI помага в този процес?
Въпреки че не може да се очаква моментален успех сКато се справим със страховитото предизвикателство при разработването на ваксина, можем да предприемем действия за преодоляване на редица ограничения и тесни места, които ни пречат да свършим работата. Напредъкът в автоматизирането на анализа на данните и поетапната визуализация на всички етапи от търсенето на ваксини помага да се премахнат някои от тези ограничения, като по този начин се ускори процесът на разработване на ваксини и се опрости нарастването на производството.
Ето някои от предизвикателствата, които ИИ може да реши на всеки етап.
Изследване / предклиничен етап
Първоначалните фази на разработване на лекарства често савключват процес за избор на кандидат-ваксини въз основа на предишни резултати от изследвания и лечение. Изследователите могат да използват AI за обработка на огромни библиотеки с цифрови данни - например, за да анализират свойствата на хиляди фармацевтични съединения в процес на подбор - със значително по-голяма точност от ръчната обработка.
Така през март Белият дом и група изследванияинститути и компании поканиха инженерите на ML, работещи с разпознаване на текст, да анализират набор от 30 000 научни публикации за COVID-19, за да обобщят необходимата информация, която би помогнала за разработването на ваксини и лекарства. DeepMind се включи в изследването. Използвайки алгоритъм, обучен върху големи геномни данни, те успяха да разпознаят структурата на протеините, свързани с вируса.
AI може също да се използва в тези стъпки за секвениране на ДНК от голям брой хора, което позволява на медицинските специалисти да извършват генетично съвпадение и тестове за имунен отговор.
Клинично развитие и опити
След като намерите подходящи връзки, започнететестове в реални условия. Различните пациенти ще реагират по различен начин на лекарството в зависимост от фактори като възраст и медицинска история. Следователно тестовете трябва да бъдат изчерпателни и да обхващат дори онези малко вероятни случаи, когато пациентът може да не е наясно с лекарството.
Практикувайки алгоритми за дълбоко обучение,изследователите могат да извършват тези проучвания в немислим досега мащаб, дори преди физическо прилагане на кандидат-ваксината за тестване на пациенти. Дигиталният близнак на пациента може значително да улесни клиничните изпитвания. Поставяйки цифров аналог на лекарството в цифров аналог на човешкото тяло, изследователите могат да видят как лекарството ще взаимодейства с този организъм. Тези алгоритми могат да се използват за идентифициране и избор на антитела за борба с инфекциозните болести, драстично подобрявайки скоростта и цената. В допълнение, усъвършенстван анализ и визуализация на човешкия отговор на потенциални ваксини могат да се използват за ускоряване на тестването, което позволява по-сложен анализ и по-малко грешки.
Производство и контрол на качеството
След като ваксината бъде одобрена от регулаторния органзапочва интензивният процес на разработване и доставка на лекарства за широка мрежа от болници и клиники. На този етап производителите на лекарства са изправени пред такива значими фактори, които изискват бързо вземане на решения, като наличния обем на производството, качеството на продукта и оптималните решения за опаковане.
Комбиниране на AI и базирани на приложения технологиисензори, производителите могат да използват подробни данни, за да подобрят ефективността на веригите за доставка. Изкуственият интелект помага да се предскаже продължителността на производствения цикъл на конкретно лекарство и да се изгради оптимален план за зареждане на производствени линии. В допълнение, задачите за изкуствен интелект включват идентифициране на критични производствени области, намиране на дефектни продукти, прогнозиране на престой, повреда на оборудването и планиране на ремонти. Това може да доведе до по-добра оптимизация на потреблението на енергия, да намали ненужните оперативни разходи, да премахне дисбаланса между търсенето и предлагането в производствения процес и да намали риска от разваляне на продукта по време на продажбата.
Универсални помощници
AI не помага само при разработването на ваксини.Например, по време на пандемия, платформата Botkin.AI използва AI за откриване на първоначалните симптоми на пневмония върху изображения на белите дробове. Благодарение на това пациентите биха могли да получат необходимото лечение за кратко време в най-ранните стадии на заболяването и да избегнат усложнения.
Освен това модерните технологии са широко разпространениизползва се в други области на медицината. Например при производството на инсулин е необходимо да се осигури висока точност на работа с компоненти, както и идеална чистота на производствените линии и цехове. За да отговори на всички изисквания, Biopharmax внедри интелигентни контролери, които заедно с работните станции на оператора и разпределените системи за управление спомогнаха за постигане на подробна визуализация на производствените процеси. Това позволява в реално време точно да се наблюдават всички етапи на отделяне на инсулин и да се спазват високите критерии за санитарни стандарти и точност.
Друг проблем, с който да се справимцифрови технологии, - дълго чакане при лечение на пациенти с рак, от преглед до терапия. В една от клиниките в Тенеси (САЩ) посетителите на онкологичното отделение трябваше да чакат пет часа за преглед, а в случай на такава сериозна диагноза като рак, времето е най-ценният ресурс. За да намали условията на услугата, медицинската организация е интегрирала специализиран софтуер. След анализ на текущото състояние, решението направи препоръки за различни процедури и процеси: съставяне на оптимален график, реорганизация на пространството в сградата, наемане на допълнителен персонал за определени позиции, инвестиране в ново оборудване за анализ. След изпълнението на всички действия времето за изчакване бе намалено с 25%.
По-бързо лечение при спешни случаи
Може да създаде огнище на вирусна инфекциянепредвидени предизвикателства за участниците в управлението на общественото здраве, от политици и здравни власти до лекари и производители. Докато първите могат да предприемат спешни мерки за идентифициране на инфекцията и локализиране на идентифицираните огнища, вторите често се оказват под повишен натиск с изискването за бързо търсене на ефективно лечение. Трябва само да се намери нов ефективен начин за разработване на ваксини - и как ще се промени картината на лечение на откритите случаи, натоварването върху здравната инфраструктура ще намалее и възстановяването ще се ускори.
Възможностите на иновативните технологии позволяватучастващите в развитието работят по-бързо при трудни обстоятелства. Техники като дълбоко обучение и усъвършенствана визуализация на данните позволяват на учените да надграждат цялото тяло на съществуващите изследвания, като същевременно преодоляват предизвикателствата при намирането на подходящо лечение за нови вируси. Изкуственият интелект може да обработва огромни количества данни, което позволява на лекарите да започнат тестване с най-обещаващите лекарства. Например, докато търсеше лекарство за коронавирус, AI предложи лекарства с индуктори на апоптоза - вещества, които убиват раковите клетки. ИТ са полезни при производството и разпространението на лекарства, където производителите работят енергично, за да ускорят приемането на лекарства в предизвикателна пандемия.
Вижте също:
Ореолът на Андромеда се приближава до нашата галактика. Казваме ви защо е важно
Симптоми на коронавирус при деца. На какво трябва да обърнете внимание?
Вижте най-близките снимки на повърхността на Слънцето