Akutní onemocnění se zpravidla liší od chronických svým rychlým průběhem. Pokud je zjištěno
K tomu se vyzývají farmaceutické společnostidůležitá role. S pomocí umělé inteligence (AI) a dalších pokročilých analytických technologií mohou urychlit vývoj a šíření potřebných ošetření.
Fáze vývoje vakcíny
Samotný pocit naléhavostispojené s akutními infekčními chorobami, může urychlit proces získání vakcíny. Potřeba okamžitých opatření spojuje a vede řadu aktérů - od výzkumníků a klinických profesionálů po regulační orgány a výrobce - k co nejrychlejšímu vývoji účinné léčby pro zdravotnické pracovníky.
I když neúnavně a účelnědokončení těchto vývojových cyklů těmto týmům může trvat roky. Než je produkt připraven k uvedení na trh, musíte projít několika fázemi. A to:
• Fáze výzkumu:vývoj tisíců potenciálních receptur pro výběr kandidátských vakcín a také výzkum imunitní odpovědi.
•Preklinická fáze:laboratorní analýza k určení vhodných antigenů pro vývoj koncepce a struktury vakcíny.
•Klinické testy:testování vakcíny na testovacích skupinách s různými vlastnostmi.
•Kontrola a certifikace souladu:kontrola bezpečnosti vakcín a dodržování právních předpisů.
• Výroba a kontrola kvality:výroba léků pro přípravu na hromadné očkování.
Každý krok je nezbytný k zajištění účinnosti abezpečnost vyráběné vakcíny, aby bylo možné včas odhalit všechny vedlejší účinky a aby se hromadná výroba vakcíny prováděla průběžně, dokud nebude minimalizována hrozba onemocnění.
Historická složitost, regulace a nákladykaždá z těchto fází zpomalila reakci na vznikající zdravotní problémy. Nyní díky technologiím umělé inteligence můžeme rychle urychlit proces získávání a zavádění nových léků.
Jak v tomto procesu pomáhá AI?
I když nelze očekávat okamžitý úspěch sPři řešení skličující výzvy vývoje vakcíny můžeme podniknout kroky k překonání řady omezení a úzkých míst, která nám brání v dosažení cíle. Pokroky v automatizaci analýzy dat a postupná vizualizace všech fází hledání vakcín pomáhají odstranit některá z těchto omezení, čímž urychlují proces vývoje vakcín a zjednodušují rozšiřování výroby.
Zde jsou některé z výzev, které umělá inteligence dokáže vyřešit v každé fázi.
Výzkum / předklinická fáze
Počáteční fáze vývoje léků jsou častozahrnout postup pro výběr kandidátních vakcín na základě výsledků předchozího výzkumu a léčby. Vědci mohou pomocí umělé inteligence zpracovávat rozsáhlé knihovny digitálních dat - například k analýze vlastností tisíců farmaceutických sloučenin v procesu výběru - s výrazně větší přesností než manuální zpracování.
V březnu tedy Bílý dům a skupina výzkumuústavy a společnosti vyzvaly inženýry ML, kteří pracují s rozpoznáváním textu, aby analyzovali datový soubor 30 000 vědeckých publikací o COVID-19 a shrnuli potřebné informace, které by pomohly vývoji vakcín a léků. DeepMind se připojil k výzkumu. Pomocí algoritmu trénovaného na velkých genomických datech byli schopni rozpoznat strukturu proteinů asociovaných s virem.
V těchto krocích lze také použít AI k sekvenování DNA na základě údajů od velkého počtu lidí, což lékařům umožňuje provádět testy genetické shody a imunitní odpovědi.
Klinický vývoj a studie
Po nalezení vhodných spojení začnětezkoušky v reálných podmínkách. Různí pacienti budou na lék reagovat odlišně v závislosti na faktorech, jako je věk a anamnéza. Proto musí být testy komplexní a pokrývat i ty nepravděpodobné případy, kdy si pacient nemusí být dobře vědom drog.
Procvičováním algoritmů hlubokého učenívědci mohou tyto pokusy provádět v dříve nemyslitelném měřítku, a to ještě před fyzickou aplikací kandidátské vakcíny na testované pacienty. Digitální dvojče pacienta může výrazně usnadnit klinické studie. Umístěním digitálního analogu léčiva do digitálního analogu lidského těla mohou vědci zjistit, jak by droga interagovala s tímto organismem. Tyto algoritmy lze použít k identifikaci a výběru protilátek pro boj s infekčními chorobami, čímž se dramaticky zlepší rychlost a cena. K urychlení testování lze navíc použít pokročilou analýzu a vizualizaci lidské reakce na potenciální vakcíny, což umožňuje sofistikovanější analýzu a méně chyb.
Výroba a kontrola kvality
Poté, co je vakcína schválena regulačním orgánemzahajuje intenzivní proces vývoje a dodávek léků do široké sítě nemocnic a klinik. V této fázi se výrobci léčiv potýkají s významnými faktory, které vyžadují rychlé rozhodování, jako je dostupný objem výroby, kvalita léčiva a optimální rozhodnutí o balení.
Kombinace umělé inteligence a technologií založených na aplikacíchsenzory, mohou výrobci použít podrobná data ke zlepšení efektivity dodavatelských řetězců. Umělá inteligence pomáhá předvídat dobu trvání produkčního cyklu konkrétního léku a sestavovat optimální plán pro nakládání s výrobními linkami. Mezi úkoly AI navíc patří identifikace kritických výrobních oblastí, hledání vadných produktů, předpovídání prostojů, poruchy zařízení a plánování oprav. To může vést k lepší optimalizaci spotřeby energie, snížení zbytečných provozních nákladů, odstranění nerovnováhy mezi nabídkou a poptávkou ve výrobním procesu a snížení rizika znehodnocení produktu během prodeje.
Univerzální asistenti
AI nepomáhá jen s vývojem vakcín. Například během pandemie platforma Botkin.AI používala AI k detekci počátečních příznaků pneumonie na obrázcích plic. Díky tomu mohli pacienti v nejranějších stadiích nemoci podstoupit nezbytnou léčbu v krátké době a vyhnout se komplikacím.
Kromě toho jsou moderní technologie široce rozšířenéjsou také používány v jiných oblastech medicíny. Například při výrobě inzulínu je nutné zajistit vysokou přesnost práce s komponentami a také ideální čistotu výrobních linek a dílen. Ke splnění všech požadavků implementovala společnost Biopharmax inteligentní ovladače, které společně s pracovními stanicemi operátorů a distribuovanými řídicími systémy pomohly dosáhnout podrobné vizualizace výrobních procesů. To umožňuje v reálném čase jasně kontrolovat všechny fáze uvolňování inzulínu a splňovat přísná kritéria hygienických norem a přesnosti.
Další problém k řešenídigitální technologie, - dlouhé čekání na léčbu pacientů s rakovinou, od vyšetření po terapii. Na jedné z klinik v Tennessee (USA) museli návštěvníci onkologického oddělení čekat na vyšetření pět hodin a v případě tak závažné diagnózy, jako je rakovina, je čas tím nejcennějším zdrojem. Aby se snížily podmínky služby, lékařská organizace integrovala specializovaný software. Po analýze současného stavu poskytlo řešení doporučení pro různé postupy a procesy: vypracování optimálního harmonogramu, reorganizace prostoru v budově, nábor dalšího personálu na určité pozice, investice do nového vybavení pro analýzu. Po provedení všech akcí se čekací doba snížila o 25%.
Rychlejší léčba v případě nouze
Může dojít k propuknutí virové infekcenepředvídané výzvy pro ty, kdo se podílejí na správě veřejného zdraví, od politiků a zdravotnických úřadů po lékaře a výrobce. Zatímco první mohou přijmout nouzová opatření k identifikaci infekce a lokalizaci identifikovaných ohnisek, poslední se často ocitají pod zvýšeným tlakem s požadavkem rychlého hledání účinné léčby. Stačí najít nový efektivní způsob vývoje vakcín - a jak se změní obraz léčby zjištěných případů, sníží se zatížení zdravotní infrastruktury a zrychlí se zotavení.
Schopnosti inovativních technologií umožňujíti, kteří se podílejí na vývoji, pracují v obtížných podmínkách rychleji. Techniky, jako je hluboké učení a pokročilá vizualizace dat, umožňují vědcům stavět na celém těle stávajícího výzkumu a překonávat výzvy při hledání vhodné léčby nových virů. Umělá inteligence dokáže zpracovat obrovské množství dat, což umožňuje lékařům zahájit testování s těmi nejslibnějšími léky. Například při hledání léku na koronavirus navrhla AI léky s induktory apoptózy - látky, které ničí rakovinné buňky. IT je přínosné při výrobě a distribuci drog, kde výrobci intenzivně pracují na urychlení adopce drog v náročné pandemii.
Viz také:
Svatozář Andromedy se blíží k naší galaxii. Řekneme vám, proč je to důležité
Příznaky koronaviru u dětí. Na co byste měli dávat pozor?
Podívejte se na nejbližší záběry povrchu Slunce