Lääketiede tulee muuttumaan kaikin tavoin lähitulevaisuudessa. Tietotekniikka tunkeutuu yhä syvemmälle alalle
Huumeiden kehitys ja synteesi
Uuden lääkkeen luominen ideastaennen massatuotannon alkamista kestää jopa kymmenen vuotta. Lisäksi se vaatii miljardeja dollareita investointeja tutkimusryhmien työhön ja monivaiheisen testauksen käynnistämiseen. Tilastojen mukaan keskimäärin vain 12% valmistetuista lääkkeistä saa patentin ja valmistusluvan, kun taas loput eivät läpäise kliinisiä tutkimuksia, ja prosessi alkaa alusta.
Tästä syystä koneoppiminen ja neuroverkotSitä alettiin käyttää yksinkertaistamaan huumeiden valmistusprosessia. Nykyään maailmassa on noin 30 laajamittainen tekoälyä hyödyntävää projektia, jotka toimivat tähän suuntaan.
Amerikkalainen FDAElintarvike- ja lääkevirasto käynnisti oman hankkeensa, jonka tavoitteena on vähentää kliinisen tutkimuksen kustannuksia suuruusluokkaa koneoppimisen avulla.
Projektin tekoälyä koulutetaan viimeisen 20 vuoden perusteellaamerikkalaisten lääkkeiden kliiniset tutkimukset. Asiantuntijoiden mukaan sen avulla voit lisätä merkittävästi opintojen onnistumisen todennäköisyyttä: 12 %:sta 80 %:iin.
Alustavien arvioiden mukaan tekoälyn ja hermoverkkojen käyttö vähentää investointeja lääkkeiden tuotantoon neljä kertaa ja kehitysaikaa puoleen.
Kliiniset tutkimukset vaativat suuria investointeja ja voivat kestää useita vuosia
Toistaiseksi huolenaiheet käyttävät tekoälyä vain apuvälineenä lääkkeiden synteesiin ja suorittavat kaikki kliinisten tutkimusten vaiheet tuttuun tapaan. Mutta hankkeet osoittavat jo hyviä tuloksia.
AI ravitsemuksen palveluksessa
Edistystä tekoälyn luomisessakoronavirusrokotteet tunnetaan kaikkialla maailmassa. Tietokonetekniikat ovat vähentäneet tehokkaan rokotteen kehittämisen muutamaan kuukauteen, jolloin klassiset tutkimusmenetelmät vaativat vähintään vuoden tai kaksi.
Mutta tutkimus on itse asiassa paljon syvempää kuinvoidaan kuvitella. Ja ne eivät koske vain virologiaa, vaan myös ennaltaehkäisevää lääketiedettä ja ravitsemusta, joita varten analysoidaan luonnollisia orgaanisia yhdisteitä. Niitä on kymmeniä miljardeja, joten manuaalinen tutkimus ei ole kovin tehokasta.
Kliiniset tutkimukset vaativat suuria investointejaja voi kestää useita vuosia. Uuden lääkkeen kehittämiseksi on tarpeen testata kymmeniä ja satoja kemiallisia yhdisteitä soluviljelmissä, joita on tulevaisuudessa testattava elävissä organismeissa. Tästä johtuen kliinisten tutkimusten kaikki vaiheet voivat kestää useita vuosia.
Tietokoneen teho voi auttaatutkijoita, mikä nopeuttaa merkittävästi uusien lääkkeiden luomisprosessia sekä alentaa merkittävästi kalliiden kliinisten tutkimusten kustannuksia. Esimerkiksi brittiläis-irlantilainen Nuritas etsii tekoälyn avulla aktiivisia orgaanisia yhdisteitä, joita teoriassa voidaan käyttää sairauksien hoitoon ja ehkäisyyn.
Yrityksen asiantuntijoiden mukaan teknologia kemiallisten yhdisteiden analysoimiseksi tekoälyllä on 600 kertaa tarkempaa ja kymmenen kertaa nopeampaa kuin tavalliset menetelmät.
Ilman henkilöä se on kuitenkin mahdotonta. Kun hermoverkko löytää lupaavan yhdisteen, biokemistit tekevät perusteellisen tutkimuksen.
Kahdeksan vuoden ajan yrityksen työntekijöitärekisteröity 65 patenttia lääketeollisuudessa, yritys kehittää nyt aktiivisesti lääkkeitä lihasten palautumiseen, glukoosiaineenvaihdunnan normalisoimiseen ja solujen ikääntymisen hidastamiseen.
Tämä on vain yksi kymmenistä projekteistajotka tutkivat kemiallisia yhdisteitä ravintolisien ja biologisten ravintolisien sekä lääkkeiden kehittämiseksi. Ja tekoälyn kehitys tulevaisuudessa nopeuttaa tutkimusta ja parantaa sen tehokkuutta.
Harvinaisten sairauksien tutkimus hermoverkkojen avulla
Nykyään 95 prosentilla harvinaisista sairauksista ei ole standardoituja ja kansainvälisesti hyväksyttyjä hoito-ohjelmia.
Maailman terveysjärjestön mukaan sairauksia, joiden esiintyvyys on 1 tapaus 1 000 ihmistä kohti - 1 tapaus 200 000 ihmistä kohti, pidetään harvinaisina.
Huolit eivät usein sijoitaetsivät parannuskeinoja tällaisiin sairauksiin. Loppujen lopuksi yritys käyttää 200–2 miljardia dollaria yhden lääkkeen keksimiseen. Tällaisen tutkimuksen takaisinmaksuaika on vuosikymmeniä, jos ne koskaan kannattavat.
Suurin vaikeus harvinaisten sairauksien hoidossa ei ole lääkkeiden synteesissä ja laboratoriotesteissä, vaan kliinisen tiedon puutteessa.
Siksi Healx-yritys käyttää hermoverkkojaluo täydellisen tietokannan 7 000 harvinaisesta sairaudesta, johon se kerää kaiken tiedon tieteellisestä materiaalista, potilastietokannoista ja lääketutkimuksista.
Luotu tietokanta auttoi lääkkeen kehittämisessäMartin-Bell oireyhtymästä. 18 kuukaudessa tiimi pystyi luomaan lääkkeen, joka on jo läpäissyt kaksi kliinisen tutkimuksen vaihetta. Vertailun vuoksi normaaliolosuhteissa lääkkeen kehittäminen ja testaus kestää viidestä kymmeneen vuotta. Samaan aikaan sen luomiskustannukset ovat yksinkertaisesti suuruusluokkaa pienemmät kuin klassisten.
Tiedonhaun ja sen luokittelun kannaltahermoverkot osoittavat erinomaisia tuloksia. He pystyvät skannaamaan Internetiä suhteellisen nopeasti kaikilla olemassa olevilla kielillä ja keräämään tiettyyn aiheeseen liittyviä tietoja. Tällaisen tehokkuuden saavuttaminen manuaalisesti työskenneltäessä ei toimi.
Tekoäly ja henkilökohtainen lääketiede
Useimmille yleisimmillesairauksien hoitoon on kehitetty hoitojärjestelmiä lääkkeiden ottamiseksi. Tiettyjen sairauksien (esimerkiksi tuberkuloosin tai onkologian) hoidossa melko myrkylliset aineet ovat ainoita tehokkaita lääkkeitä. Alhaisen selektiivisyyden vuoksi tällaisilla lääkkeillä on sivuvaikutuksia, ne vaikuttavat haitallisesti maksaan, munuaisiin ja sydän- ja verisuonijärjestelmään. Ja jos aiemmin ei ollut vaihtoehtoja ja aggressiivisten lääkkeiden käyttöä pidettiin hyväksyttävänä terveydelle hoidon aikana, niin nyt menetelmä muuttuu. Lääketieteen ja lääkekemian kehitys mahdollistaa paitsi pohjimmiltaan uusien lääkkeiden etsimisen myös optimaalisten hoito-ohjelmien valinnan jo tunnetuilla menetelmillä.
Yksilöllinen annostus lääkkeistä, joilla onvoimakkaat sivuvaikutukset voisivat vähentää negatiivista vaikutusta potilaisiin, mutta laskelmien monimutkaisuus ei salli niiden suorittamista suuressa mittakaavassa. Lisäksi ne on suoritettava useita kertoja päivässä.
Neuroverkot pystyvät suorittamaan tällaiset laskelmat nopeasti.ja laatu. Niinpä Singaporen kansallisen yliopiston tutkijat kehittivät vuonna 2018 innovatiivisen CURATE.AI-järjestelmän syöpäpotilaiden yhdistelmähoitoon tekoälyn avulla.
Jo järjestelmän ensimmäisen testauksen aikanaon osoittanut tehokkuutensa. Potilaalle, jolla oli pitkälle edennyt eturauhassyöpä, järjestelmä laski yksilöllisen lääkeyhdistelmän koko hoitojakson ajan.
Tämän seurauksena kasvain kasvaa merkittävästihidastui, ja sitten tauti meni täysin remissioon. Samaan aikaan lääkkeiden annokset olivat lähes kaksi kertaa pienemmät kuin tällaisten tapausten tavanomaisessa hoidossa.
Personoiva terapia avaa käsittämättömiä mahdollisuuksiamahdollisuuksia lääketieteeseen. Jos dataa on riittävästi, hermoverkot ja muut koneoppimismenetelmät voivat auttaa ratkaisemaan nopeasti annosoptimointiongelman, mutta myös valita lääkeyhdistelmiä hoidon tehokkuuden lisäämiseksi, tehokkaimman hoitotaktiikoiden määrittämiseksi ja kriittisten ongelmien ehkäisemiseksi. potilaan sairaudet varhaisessa vaiheessa.
Vastaavia järjestelmiä on jo käytössä ohjauksessapotilastilat ja pitkän aikavälin lääketieteellisten tietojen kerääminen, mutta ajan myötä ne integroidaan yhä enemmän terveydenhuoltoalaan. On tärkeää huomata, että viime vuosina sairauksien ehkäisymenetelmät ja varhainen diagnosointi ovat herättäneet yhä enemmän huomiota.
Tekoäly on tehokas työkalujoista voi olla hyötyä monille lääketieteen aloille ja aloille. Neuroverkot ja muut koneoppimismenetelmät auttavat jo nyt luomaan uusia lääkkeitä, tutkimaan sairauksia ja seuraamaan potilaiden tilaa. Toistaiseksi niitä toteuttavat vain suuret tutkimuskeskukset ja edistyksellisimmät klinikat, mutta niiden vaikutus lääketieteeseen on jo nyt valtava.
Nyt hermoverkkoja kehitetään aktiivisestilääketiede - paljon nopeammin kuin voit kuvitella. Suurin osa hankkeista ja tutkimuksista ei tule suurelle yleisölle tunnetuksi ja ilmestyy vain erikoislehdissä. Ne kuitenkin vähitellen, askel askeleelta, muuttavat nykypäivän lääketieteen tulevaisuuden lääkkeeksi. Ja pian näemme sen omin silmin.
Lue lisää:
Voimakkain luokan X leimahdus tapahtui Auringossa
Katso seurauksia kahden tähden törmäyksestä vuonna 1181
Blazar, joka löydettiin 20 vuotta sitten, osoittautui äärimmäiseksi esineeksi