Lidská reakce na drogy se naučila předvídat

Vývoj léku trvá dlouho. Od nalezení správné směsi až po schválení FDA

 hygienický dozor nad kvalitouFood and Drugs) může trvat déle než deset let a stát miliardu dolarů. Výzkumný tým na City University of New York Graduate Center vytvořil model umělé inteligence, který snižuje čas a náklady na proces vývoje léků.

Model se jmenoval CODE-AE a testuje novinkusloučeniny léků, aby bylo možné předvídat, jak ovlivní lidi a jejich účinnost. Během testů vědci, byť teoreticky, našli personalizované léky pro více než 9 000 pacientů, které by lépe léčily nemoci subjektů. Autoři vývoje doufají, že jejich metoda výrazně urychlí objevy léků a přesné medicíny.

Přesná a spolehlivá předpověď reakceSpecifická reakce pacienta na novou chemickou sloučeninu je rozhodující pro objev bezpečných a účinných terapeutik a výběr existujícího léku pro konkrétního pacienta. Včasné testování účinnosti léku přímo na lidech však není možné.

Jako analogy vědci používají celulárnínebo látkové modely. Cílem je zhodnotit terapeutický účinek molekuly léčiva. Ale účinek léku v modelu často nekoreluje s účinností a toxicitou léku u lidských pacientů. Tato znalostní mezera je hlavním faktorem vysokých nákladů a nízké produktivity vývoje léků.

Přečtěte si více:

Živé organismy učinily Mars neobyvatelným

Nejsilnější srážka černé díry ve vesmíru prokázala Einsteinovu teorii

Kosti v Půlnoční jeskyni děsu byly pečlivě prozkoumány a byly nalezeny nevysvětlitelné stopy.