La medicina cambiará en todos los sentidos en un futuro próximo. Las tecnologías informáticas están penetrando cada vez más profundamente en la esfera.
Desarrollo y síntesis de fármacos.
Crear un nuevo fármaco a partir de una idea.antes del inicio de la producción en masa toma hasta diez años. Además, requiere miles de millones de dólares de inversión para el trabajo de los equipos de investigación y el lanzamiento de pruebas de múltiples etapas. En promedio, según las estadísticas, solo el 12% de los medicamentos creados reciben una patente y permiso para fabricar, mientras que el resto no pasa los ensayos clínicos y el proceso comienza de nuevo.
Por eso el aprendizaje automático y las redes neuronalesComenzó a usarse para simplificar el proceso de creación de medicamentos. Hoy en el mundo existen aproximadamente 30 proyectos a gran escala que utilizan inteligencia artificial y que trabajan en esta dirección.
FDA estadounidenseLa Administración de Alimentos y Medicamentos lanzó su propio proyecto, cuyo objetivo es reducir el costo de la investigación clínica en órdenes de magnitud utilizando el aprendizaje automático.
La IA del proyecto está entrenada en base a los últimos 20 añosensayos clínicos de medicamentos estadounidenses. Y, según los expertos, con su ayuda se puede aumentar significativamente la probabilidad de finalizar con éxito los estudios: del 12% al 80%.
Según estimaciones preliminares, el uso de inteligencia artificial y redes neuronales ayudará a reducir cuatro veces las inversiones en la creación de medicamentos y a la mitad el tiempo de desarrollo.
Los ensayos clínicos requieren grandes inversiones y pueden durar varios años.
Hasta ahora, las preocupaciones son utilizar la IA solo como una herramienta auxiliar para la síntesis de fármacos, realizando todas las etapas de los ensayos clínicos como de costumbre. Pero los proyectos ya están dando buenos resultados.
La IA al servicio de la nutrición
Avances en la creación de inteligencia artificialLas vacunas contra el coronavirus son conocidas en todo el mundo. Las tecnologías informáticas han reducido el tiempo necesario para desarrollar una vacuna eficaz a sólo unos pocos meses, cuando los métodos de investigación clásicos requieren al menos uno o dos años.
Pero la investigación es en realidad mucho más profunda quese puede imaginar Y se refieren no solo a la virología, sino también a la medicina preventiva y la nutrición, para lo cual se analizan compuestos orgánicos naturales. Hay decenas de miles de millones de ellos, por lo que la investigación manual no es muy eficaz.
Los ensayos clínicos requieren grandes inversionesy puede durar varios años. Para desarrollar un nuevo medicamento, es necesario probar decenas y cientos de compuestos químicos en cultivos celulares, que en el futuro deberán probarse en organismos vivos. Debido a esto, todas las fases de los ensayos clínicos pueden durar varios años.
El poder de la computadora puede ayudarinvestigadores, acelerando significativamente el proceso de creación de nuevos medicamentos, así como reduciendo significativamente el costo de los costosos ensayos clínicos. Por ejemplo, la empresa británico-irlandesa Nuritas está utilizando inteligencia artificial para buscar compuestos orgánicos activos que, en teoría, pueden usarse para tratar y prevenir enfermedades.
Según los expertos de la empresa, la tecnología para analizar compuestos químicos mediante inteligencia artificial es 600 veces más precisa y diez veces más rápida que los métodos estándar.
Sin embargo, todavía es imposible prescindir de una persona. Después de que la red neuronal descubre un compuesto prometedor, los bioquímicos emprenden una investigación en profundidad.
Durante ocho años, los empleados de la empresaregistró 65 patentes en la industria médica, la compañía ahora está desarrollando activamente medicamentos para la recuperación muscular, la normalización del metabolismo de la glucosa y la desaceleración del envejecimiento celular.
Este es solo uno de las docenas de proyectosque estudian compuestos químicos para el desarrollo de complementos alimenticios dietéticos y biológicos, así como fármacos. Y el desarrollo de la inteligencia artificial en el futuro acelerará aún más la investigación y mejorará su eficacia.
Investigación de enfermedades raras mediante redes neuronales
Hoy en día, el 95% de las enfermedades raras no cuentan con regímenes de tratamiento estandarizados y aceptados internacionalmente.
Según la Organización Mundial de la Salud, las enfermedades con una prevalencia de 1 caso por cada 1.000 personas a 1 caso por cada 200.000 personas se consideran raras.
Las empresas no suelen invertir enbuscando curas para este tipo de enfermedades. Después de todo, una empresa gasta entre 200 y 2 mil millones de dólares en la invención de un fármaco. El tiempo de recuperación de dicha investigación será de décadas, si es que alguna vez da frutos.
La principal dificultad en el tratamiento de las enfermedades raras no está en la síntesis de fármacos y pruebas de laboratorio, sino en la falta de datos clínicos.
Por ello, la empresa Healx utiliza redes neuronales.crea una completa base de datos de información de 7.000 enfermedades raras, en la que recoge toda la información de materiales científicos, bases de datos de pacientes y estudios de fármacos.
La base de datos creada ayudó en el desarrollo de la droga.del síndrome de Martin-Bell. En 18 meses, el equipo pudo crear un fármaco que ya superó con éxito dos fases de ensayos clínicos. En comparación, en condiciones normales, el desarrollo y las pruebas de un fármaco tardan entre cinco y diez años. Al mismo tiempo, los costos de su creación son simplemente órdenes de magnitud menores que los clásicos.
En cuanto a la búsqueda de información y su clasificaciónLas redes neuronales muestran excelentes resultados. Son capaces de escanear Internet con relativa rapidez en todos los idiomas existentes, recopilando datos relacionados con un tema específico. Lograr tal eficiencia cuando se trabaja manualmente no funcionará.
Inteligencia artificial y medicina personalizada
Para la mayoría de los más comunesenfermedades, se han desarrollado esquemas terapéuticos para tomar medicamentos. Para el tratamiento de ciertas enfermedades (por ejemplo, tuberculosis u oncología), las sustancias bastante tóxicas son las únicas drogas efectivas. Debido a la baja selectividad, tales medicamentos tienen efectos secundarios, afectan negativamente al hígado, los riñones y el sistema cardiovascular. Y si antes no había alternativas y se consideraba aceptable el uso de fármacos agresivos con perjuicio para la salud en el transcurso del tratamiento, ahora la metodología está cambiando. El desarrollo de la medicina y la química médica permite trabajar no solo en la búsqueda de medicamentos fundamentalmente nuevos, sino también en la selección de regímenes de tratamiento óptimos utilizando métodos ya conocidos.
Dosificación individual de medicamentos que tienenLos fuertes efectos secundarios podrían reducir el impacto negativo en los pacientes, pero la complejidad de los cálculos no permite que se lleven a cabo a gran escala. Además, deben realizarse varias veces al día.
Las redes neuronales pueden realizar tales cálculos rápidamente.y calidad. Entonces, en 2018, científicos de la Universidad Nacional de Singapur desarrollaron el innovador sistema CURATE.AI para la terapia combinada de pacientes con cáncer utilizando inteligencia artificial.
Ya durante las primeras pruebas del sistema.ha demostrado su eficacia. Para un paciente con cáncer de próstata avanzado, el sistema calculó una combinación individual de medicamentos durante todo el tratamiento.
Como resultado, el tumor crece significativamente.se desaceleró y luego la enfermedad entró en remisión por completo. Al mismo tiempo, las dosis de los medicamentos eran casi dos veces menores que las del tratamiento estándar de estos casos.
Personalizar la terapia abre posibilidades inimaginablesOportunidades para la medicina. Si hay una cantidad suficiente de datos, las redes neuronales y otros métodos de aprendizaje automático pueden ayudar no solo a resolver rápidamente el problema de la optimización de la dosis, sino también a seleccionar combinaciones de medicamentos para aumentar la efectividad del tratamiento, determinar las tácticas de tratamiento más efectivas y prevenir enfermedades críticas. Condiciones del paciente en las primeras etapas.
Ya se utilizan sistemas similares para controlarlas condiciones de los pacientes y la recopilación de datos médicos a largo plazo, pero con el tiempo se integrarán cada vez más en la industria de la salud. Es importante señalar que en los últimos años, los métodos de prevención y diagnóstico precoz de enfermedades han atraído cada vez más la atención.
La inteligencia artificial es una herramienta poderosalo que puede beneficiar a muchas industrias y áreas de la medicina. Las redes neuronales y otros métodos de aprendizaje automático ya están ayudando a crear nuevos medicamentos, estudiar enfermedades y controlar el estado de los pacientes. Hasta ahora, sólo los aplican los grandes centros de investigación y las clínicas más avanzadas, pero su impacto en la medicina ya es enorme.
Ahora hay un desarrollo activo de redes neuronales enmedicina - mucho más rápido de lo que puedas imaginar. La mayoría de los proyectos y estudios no se dan a conocer al público en general y aparecen solo en revistas especializadas. Sin embargo, poco a poco, paso a paso, están transformando la medicina de hoy en la medicina del futuro. Y pronto lo veremos con nuestros propios ojos.
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