Le malattie acute, di regola, differiscono da quelle croniche nel loro decorso rapido. Se rilevato
Le aziende farmaceutiche sono chiamate a giocare a questoruolo importante. Con l'aiuto dell'intelligenza artificiale (AI) e di altre tecnologie analitiche avanzate, possono accelerare lo sviluppo e la diffusione dei trattamenti necessari.
Fasi di sviluppo del vaccino
Lo stesso senso di urgenza cheassociato a malattie infettive acute, può accelerare il processo di ottenimento di un vaccino. La necessità di un'azione immediata unisce e spinge una serie di attori - da ricercatori e medici a regolatori e produttori - a sviluppare trattamenti efficaci per gli operatori sanitari il prima possibile.
Tuttavia, anche con instancabile e propositivoquesti team possono impiegare anni per completare un ciclo di sviluppo completo. Prima che il prodotto sia pronto per essere immesso sul mercato, è necessario passare attraverso diverse fasi. Vale a dire:
• Fase di ricerca:sviluppo di migliaia di potenziali formule per la selezione di candidati vaccini, nonché ricerca sulla risposta immunitaria.
•Fase preclinica:analisi di laboratorio per determinare gli antigeni appropriati per sviluppare il concetto e la struttura del vaccino.
•Test clinici:testare un vaccino su gruppi di prova con caratteristiche diverse.
•Controllo di conformità e certificazione:verificare la sicurezza dei vaccini e la conformità legale.
• Produzione e controllo qualità:produzione di medicinali per preparare la vaccinazione di massa.
Ogni passaggio è essenziale per garantire efficienza ela sicurezza del vaccino che viene prodotto, al fine di rilevare tutti gli effetti collaterali in modo tempestivo e che la produzione di massa del vaccino venga effettuata su base continuativa fino a ridurre al minimo la minaccia di malattia.
Complessità storica, regolamentazione e costociascuna di queste fasi ha rallentato la risposta ai problemi medici emergenti. Ora, grazie alle tecnologie di intelligenza artificiale, possiamo accelerare rapidamente il processo di ottenimento e introduzione di nuovi farmaci.
In che modo l'IA aiuta in questo processo?
Sebbene non ci si possa aspettare un successo immediato conAffrontando la sfida scoraggiante dello sviluppo di un vaccino, possiamo agire per superare una serie di vincoli e colli di bottiglia che ci impediscono di raggiungere l'obiettivo. I progressi nell'analisi automatizzata dei dati e nella visualizzazione passo dopo passo di tutte le fasi della ricerca del vaccino aiutano a rimuovere alcune di queste limitazioni, accelerando così il processo di sviluppo del vaccino e semplificando lo scale-up della produzione.
Ecco alcune delle sfide che l'IA può risolvere in ogni fase.
Fase di ricerca / preclinica
Le fasi iniziali dello sviluppo del farmaco sono spessoincludere un processo per la selezione dei vaccini candidati in base ai risultati di precedenti ricerche e trattamenti. I ricercatori possono utilizzare l'intelligenza artificiale per elaborare vaste librerie di dati digitali, ad esempio per analizzare le proprietà di migliaia di composti farmaceutici in un processo di selezione, con una precisione significativamente maggiore rispetto all'elaborazione manuale.
Così, a marzo, la Casa Bianca e un gruppo di ricercaistituti e aziende hanno invitato gli ingegneri di ML che lavorano con il riconoscimento del testo per analizzare un set di dati di 30.000 pubblicazioni scientifiche su COVID-19 per riassumere le informazioni necessarie che avrebbero aiutato lo sviluppo di vaccini e farmaci. DeepMind si è unito alla ricerca. Utilizzando un algoritmo addestrato su dati genomici di grandi dimensioni, sono stati in grado di riconoscere la struttura delle proteine associate al virus.
L'intelligenza artificiale può anche essere utilizzata in questi passaggi per sequenziare il DNA dai dati di un gran numero di persone, consentendo ai professionisti medici di eseguire test di corrispondenza genetica e risposta immunitaria.
Sviluppo clinico e sperimentazioni
Dopo aver trovato le connessioni adatte, iniziaprove in condizioni reali. Diversi pazienti risponderanno in modo diverso al farmaco a seconda di fattori come l'età e la storia medica. Pertanto, i test dovrebbero essere completi e coprire anche quei casi improbabili in cui il paziente potrebbe non accettare bene il farmaco.
Praticando algoritmi di apprendimento profondo,i ricercatori possono eseguire queste prove su una scala precedentemente impensabile, anche prima di applicare fisicamente il vaccino candidato ai pazienti in esame. Il gemello digitale del paziente può facilitare notevolmente le sperimentazioni cliniche. Inserendo un analogo digitale di un farmaco in un analogo digitale di un corpo umano, i ricercatori possono vedere come il farmaco interagirebbe con quell'organismo. Questi algoritmi possono essere utilizzati per identificare e selezionare gli anticorpi per combattere le malattie infettive, migliorando notevolmente velocità e costi. Inoltre, è possibile utilizzare analisi e visualizzazione avanzate della risposta umana a potenziali vaccini per accelerare i test, consentendo analisi più sofisticate e meno errori.
Produzione e controllo qualità
Dopo che il vaccino è stato approvato dall'organismo di regolamentazioneinizia l'intenso processo di sviluppo e fornitura di farmaci a un'ampia rete di ospedali e cliniche. In questa fase, i produttori di farmaci devono affrontare fattori così significativi che richiedono un rapido processo decisionale, come il volume disponibile di produzione, la qualità del prodotto e le decisioni di confezionamento ottimali.
Combinazione di intelligenza artificiale e tecnologie basate sulle applicazionisensori, i produttori possono utilizzare dati dettagliati per migliorare l'efficienza delle catene di approvvigionamento. L'intelligenza artificiale aiuta a prevedere la durata del ciclo di produzione di un particolare farmaco e costruire un piano ottimale per il caricamento delle linee di produzione. Inoltre, le attività di intelligenza artificiale includono l'identificazione delle aree di produzione critiche, la ricerca di prodotti difettosi, la previsione dei tempi di fermo, i guasti delle apparecchiature e la pianificazione delle riparazioni. Ciò può portare a una migliore ottimizzazione dei consumi energetici, ridurre i costi operativi non necessari, eliminare lo squilibrio tra domanda e offerta durante la produzione e ridurre il rischio di deterioramento del prodotto durante la vendita.
Aiutanti universali
L'intelligenza artificiale non aiuta solo lo sviluppo di vaccini.Ad esempio, durante una pandemia, la piattaforma Botkin.AI ha utilizzato l'IA per rilevare i sintomi iniziali della polmonite sulle immagini dei polmoni. Grazie a ciò, i pazienti potevano ricevere in breve tempo le cure necessarie nelle primissime fasi della malattia ed evitare complicazioni.
Inoltre, le moderne tecnologie sono ampiamentesono utilizzati anche in altri campi della medicina. Ad esempio, nella produzione di insulina, è necessario garantire un'elevata precisione del lavoro con i componenti, nonché una pulizia ideale delle linee di produzione e delle officine. Per soddisfare tutti i requisiti, Biopharmax ha implementato controller intelligenti che, insieme alle workstation degli operatori e ai sistemi di controllo distribuiti, hanno contribuito a ottenere una visualizzazione dettagliata dei processi di produzione. Ciò consente di controllare in tempo reale tutte le fasi del rilascio di insulina e di soddisfare elevati criteri di standard sanitari e accuratezza.
Un altro problema da affrontaretecnologie digitali, - una lunga attesa quando si ricevono cure per pazienti con cancro, dall'esame alla terapia. In una delle cliniche del Tennessee (USA), i visitatori del dipartimento di oncologia hanno dovuto attendere cinque ore per un esame e, nel caso di una diagnosi così grave come il cancro, il tempo è la risorsa più preziosa. Per ridurre i termini di servizio, l'organizzazione medica ha integrato un software specializzato. Dopo aver analizzato lo stato attuale, la soluzione ha fornito raccomandazioni per varie procedure e processi: elaborazione di un programma ottimale, riorganizzazione dello spazio nell'edificio, assunzione di personale aggiuntivo per determinate posizioni, investimento in nuove attrezzature per l'analisi. Dopo l'implementazione di tutte le azioni, il tempo di attesa è stato ridotto del 25%.
Trattamento più rapido in caso di emergenza
Può creare un focolaio di infezione viralesfide impreviste per coloro che sono coinvolti nella governance della salute pubblica, dai politici e le autorità sanitarie ai medici e ai produttori. Mentre i primi possono adottare misure di emergenza per identificare l'infezione e localizzare i focolai identificati, i secondi spesso si trovano sotto una maggiore pressione con la necessità di cercare rapidamente un trattamento efficace. Basta trovare un nuovo modo efficace per sviluppare vaccini - e come cambierà il quadro del trattamento dei casi rilevati, il carico sulle infrastrutture sanitarie diminuirà e il recupero accelererà.
Le capacità delle tecnologie innovative lo consentonocoloro che sono coinvolti nello sviluppo lavorano più velocemente in circostanze difficili. Tecniche come l'apprendimento profondo e la visualizzazione avanzata dei dati consentono agli scienziati di basarsi sull'intero corpus della ricerca esistente, superando le difficoltà di trovare trattamenti adeguati per nuovi virus. L'intelligenza artificiale può elaborare enormi quantità di dati, il che consente ai medici di iniziare i test con i farmaci più promettenti. Ad esempio, durante la ricerca di una cura per il coronavirus, l'IA ha suggerito farmaci con induttori dell'apoptosi, sostanze che uccidono le cellule tumorali. L'IT è vantaggioso nella produzione e distribuzione di farmaci in cui i produttori stanno lavorando vigorosamente per accelerare l'adozione di farmaci in una pandemia impegnativa.
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