Akute Erkrankungen unterscheiden sich in der Regel von chronischen durch ihren schnellen Verlauf. Falls erkannt
Pharmaunternehmen sind aufgerufen, dies zu spielenwichtige Rolle. Mithilfe künstlicher Intelligenz (KI) und anderer fortschrittlicher Analysetechnologien können sie die Entwicklung und Verbreitung der erforderlichen Behandlungen beschleunigen.
Entwicklungsstadien des Impfstoffs
Das Gefühl der Dringlichkeitkann im Zusammenhang mit akuten Infektionskrankheiten den Prozess der Erlangung eines Impfstoffs beschleunigen. Die Notwendigkeit sofortiger Maßnahmen vereint und treibt eine Reihe von Akteuren - von Forschern und Klinikern bis hin zu Aufsichtsbehörden und Herstellern - dazu, so schnell wie möglich wirksame Behandlungen für Angehörige der Gesundheitsberufe zu entwickeln.
Aber auch mit unermüdlichen und zielgerichtetenEs kann Jahre dauern, bis diese Teams einen vollständigen Entwicklungszyklus abgeschlossen haben. Bevor das Produkt auf den Markt gebracht werden kann, müssen Sie mehrere Phasen durchlaufen. Nämlich:
• Forschungsphase:Entwicklung tausender potenzieller Formeln zur Auswahl von Impfstoffkandidaten sowie Erforschung der Immunantwort.
•Präklinisches Stadium:Laboranalyse zur Bestimmung der geeigneten Antigene für die Entwicklung des Konzepts und der Struktur des Impfstoffs.
•Klinische Versuche:Testen eines Impfstoffs an Testgruppen mit unterschiedlichen Eigenschaften.
•Konformitätsprüfung und Zertifizierung:Überprüfung der Impfstoffsicherheit und der Einhaltung gesetzlicher Vorschriften.
• Produktions- und Qualitätskontrolle:Herstellung von Medikamenten zur Vorbereitung einer Massenimpfung.
Jeder Schritt ist wichtig, um Effizienz zu gewährleisten unddie Sicherheit des hergestellten Impfstoffs, damit alle Nebenwirkungen rechtzeitig erkannt werden und die Massenproduktion des Impfstoffs kontinuierlich durchgeführt wird, bis die Gefahr einer Krankheit minimiert ist.
Historische Komplexität, Regulierung und KostenJede dieser Phasen verlangsamte die Reaktion auf neu auftretende medizinische Probleme. Dank künstlicher Intelligenz können wir jetzt den Prozess der Beschaffung und Einführung neuer Medikamente schnell beschleunigen.
Wie hilft KI in diesem Prozess?
Obwohl man mit sofortigem Erfolg nicht rechnen kannIndem wir uns der gewaltigen Herausforderung stellen, einen Impfstoff zu entwickeln, können wir Maßnahmen ergreifen, um eine Reihe von Einschränkungen und Engpässen zu überwinden, die uns daran hindern, die Arbeit zu erledigen. Fortschritte bei der Automatisierung der Datenanalyse und der schrittweisen Visualisierung aller Phasen der Impfstoffsuche tragen dazu bei, einige dieser Einschränkungen zu beseitigen, wodurch der Impfstoffentwicklungsprozess beschleunigt und die Produktionsskalierung vereinfacht wird.
Hier sind einige der Herausforderungen, die die KI in jeder Phase lösen kann.
Forschung / präklinisches Stadium
Die Anfangsphasen der Arzneimittelentwicklung sind häufigein Verfahren zur Auswahl von Impfstoffkandidaten auf der Grundlage früherer Forschungs- und Behandlungsergebnisse einschließen. Forscher können AI verwenden, um große Bibliotheken digitaler Daten zu verarbeiten - zum Beispiel um die Eigenschaften von Tausenden von pharmazeutischen Verbindungen in einem Auswahlverfahren zu analysieren - mit einer wesentlich höheren Präzision als bei der manuellen Verarbeitung.
So im März das Weiße Haus und eine Gruppe von ForschernInstitute und Unternehmen luden ML-Ingenieure, die mit Texterkennung arbeiten, ein, einen Datensatz von 30.000 wissenschaftlichen Veröffentlichungen zu COVID-19 zu analysieren, um die notwendigen Informationen zusammenzufassen, die bei der Entwicklung von Impfstoffen und Arzneimitteln helfen würden. DeepMind schloss sich der Forschung an. Mithilfe eines Algorithmus, der auf großen Genomdaten trainiert wurde, konnten sie die Struktur der mit dem Virus assoziierten Proteine erkennen.
AI kann in diesen Schritten auch verwendet werden, um DNA von einer großen Anzahl von Personen zu sequenzieren, sodass Mediziner genetische Matching- und Immunantworttests durchführen können.
Klinische Entwicklung und Studien
Nachdem Sie geeignete Verbindungen gefunden haben, starten SieTests unter realen Bedingungen. Verschiedene Patienten sprechen je nach Faktoren wie Alter und Krankengeschichte unterschiedlich auf das Medikament an. Daher sollten die Tests umfassend sein und auch die unwahrscheinlichen Fälle abdecken, in denen der Patient das Medikament möglicherweise nicht gut akzeptiert.
Durch das Üben von Deep-Learning-AlgorithmenForscher können diese Studien in einem bisher undenkbaren Maßstab durchführen, noch bevor sie den Impfstoffkandidaten physisch auf die Testpatienten anwenden. Der digitale Zwilling des Patienten kann klinische Studien erheblich erleichtern. Durch Platzieren eines digitalen Analogons eines Arzneimittels in einem digitalen Analogon eines menschlichen Körpers können Forscher sehen, wie das Arzneimittel mit diesem Organismus interagieren würde. Diese Algorithmen können verwendet werden, um Antikörper zur Bekämpfung von Infektionskrankheiten zu identifizieren und auszuwählen, wodurch Geschwindigkeit und Kosten drastisch verbessert werden. Darüber hinaus können fortschrittliche Analysen und Visualisierungen der Reaktion des Menschen auf potenzielle Impfstoffe verwendet werden, um die Tests zu beschleunigen und eine differenziertere Analyse und weniger Fehler zu ermöglichen.
Produktion und Qualitätskontrolle
Nachdem der Impfstoff von der Aufsichtsbehörde genehmigt wurdebeginnt der intensive Prozess der Entwicklung und Lieferung von Medikamenten an ein breites Netzwerk von Krankenhäusern und Kliniken. In dieser Phase sind Arzneimittelhersteller mit erheblichen Faktoren konfrontiert, die eine schnelle Entscheidungsfindung erfordern, wie z. B. verfügbares Produktionsvolumen, Arzneimittelqualität und optimale Verpackungsentscheidungen.
Kombination von KI und anwendungsbasierten TechnologienSensoren können Hersteller detaillierte Daten verwenden, um die Effizienz von Lieferketten zu verbessern. Künstliche Intelligenz hilft, die Dauer des Produktionszyklus eines bestimmten Arzneimittels vorherzusagen und einen optimalen Plan für das Laden von Produktionslinien zu erstellen. Zu den AI-Aufgaben gehören außerdem die Identifizierung kritischer Produktionsbereiche, das Auffinden fehlerhafter Produkte, die Vorhersage von Ausfallzeiten, Geräteausfällen und die Planung von Reparaturen. Dies kann zu einer besseren Optimierung des Energieverbrauchs führen, unnötige Betriebskosten reduzieren, das Ungleichgewicht zwischen Angebot und Nachfrage im Herstellungsprozess beseitigen und das Risiko des Produktverderbens während des Verkaufs verringern.
Universelle Helfer
KI hilft nicht nur bei der Impfstoffentwicklung. Während einer Pandemie verwendete die Botkin.AI-Plattform beispielsweise AI, um die ersten Symptome einer Lungenentzündung auf Lungenbildern zu erkennen. Dank dessen konnten Patienten in den frühesten Stadien der Krankheit in kurzer Zeit die notwendige Behandlung erhalten und Komplikationen vermeiden.
Darüber hinaus sind moderne Technologien weit verbreitetwerden auch in anderen Bereichen der Medizin eingesetzt. Beispielsweise ist bei der Herstellung von Insulin eine hohe Genauigkeit der Arbeit mit Bauteilen sowie eine ideale Sauberkeit der Produktionslinien und Werkstätten sicherzustellen. Um alle Anforderungen zu erfüllen, implementierte Biopharmax intelligente Steuerungen, die zusammen mit Bedienerarbeitsplätzen und verteilten Steuerungssystemen zu einer detaillierten Visualisierung der Produktionsprozesse beitrugen. Dies ermöglicht in Echtzeit die genaue Kontrolle aller Stadien der Insulinfreisetzung und die Einhaltung hoher Kriterien für Hygienestandards und Genauigkeit.
Ein weiteres Problem, mit dem man sich befassen mussdigitale Technologien - eine lange Wartezeit bei der Behandlung von Krebspatienten von der Untersuchung bis zur Therapie. In einer der Kliniken in Tennessee (USA) mussten Besucher der Onkologieabteilung fünf Stunden auf eine Untersuchung warten, und bei einer so schwerwiegenden Diagnose wie Krebs ist Zeit die wertvollste Ressource. Um die Nutzungsbedingungen zu reduzieren, hat die medizinische Organisation spezielle Software integriert. Nach der Analyse des aktuellen Zustands gab die Lösung Empfehlungen für verschiedene Verfahren und Prozesse ab: Erstellung eines optimalen Zeitplans, Neuorganisation des Raums im Gebäude, Einstellung von zusätzlichem Personal für bestimmte Positionen, Investition in neue Analysegeräte. Nach Durchführung aller Aktionen wurde die Wartezeit um 25% reduziert.
Schnellere Behandlung in Notfällen
Ein Ausbruch einer Virusinfektion kann dazu führenunvorhergesehene Herausforderungen für diejenigen, die an der Steuerung der öffentlichen Gesundheit beteiligt sind, von Politikern und Gesundheitsbehörden bis hin zu Ärzten und Herstellern. Während erstere Sofortmaßnahmen ergreifen können, um die Infektion zu identifizieren und die identifizierten Herde zu lokalisieren, stehen letztere häufig unter erhöhtem Druck und müssen schnell nach einer wirksamen Behandlung suchen. Man muss nur einen neuen wirksamen Weg finden, um Impfstoffe zu entwickeln - und wie sich das Bild der Behandlung erkannter Fälle ändern wird, wird die Belastung der Gesundheitsinfrastruktur sinken und die Genesung wird sich beschleunigen.
Die Fähigkeiten innovativer Technologien ermöglichenDie an der Entwicklung Beteiligten arbeiten unter schwierigen Umständen schneller. Techniken wie Deep Learning und erweiterte Datenvisualisierung ermöglichen es Wissenschaftlern, auf der gesamten vorhandenen Forschung aufzubauen und gleichzeitig die Herausforderungen bei der Suche nach geeigneten Behandlungen für neue Viren zu bewältigen. Künstliche Intelligenz kann riesige Datenmengen verarbeiten, sodass Ärzte mit den vielversprechendsten Medikamenten testen können. Während der Suche nach einem Heilmittel für das Coronavirus schlug AI beispielsweise Medikamente mit Apoptose-Induktoren vor - Substanzen, die Krebszellen abtöten. IT ist bei der Herstellung und dem Vertrieb von Arzneimitteln von Vorteil, wo die Hersteller intensiv daran arbeiten, die Einführung von Arzneimitteln in einer herausfordernden Pandemie zu beschleunigen.
Siehe auch:
Der Andromeda-Heiligenschein nähert sich unserer Galaxie. Wir sagen Ihnen, warum es wichtig ist
Symptome des Coronavirus bei Kindern. Worauf sollten Sie achten?
Sehen Sie die nächsten Aufnahmen der Sonnenoberfläche