La medicina cambierà in ogni modo nel prossimo futuro. Le tecnologie informatiche penetrano sempre più in profondità nel settore
Sviluppo e sintesi di farmaci
Creazione di un nuovo farmaco da un'ideaprima dell'inizio della produzione di massa ci vogliono fino a dieci anni. Richiede inoltre investimenti per miliardi di dollari per il lavoro dei gruppi di ricerca e il lancio di test in più fasi. In media, secondo le statistiche, solo il 12% dei farmaci creati riceve un brevetto e l'autorizzazione alla produzione, mentre il resto non supera i test clinici e il processo ricomincia.
Ecco perché l’apprendimento automatico e le reti neuralicominciò ad essere utilizzato per semplificare il processo di creazione di farmaci. Oggi nel mondo sono circa 30 i progetti su larga scala che utilizzano l'intelligenza artificiale che lavorano in questa direzione.
FDA americanaLa Food and Drug Administration ha lanciato il proprio progetto, il cui obiettivo è ridurre il costo della ricerca clinica di ordini di grandezza utilizzando l'apprendimento automatico.
L'intelligenza artificiale del progetto viene addestrata sulla base degli ultimi 20 annisperimentazioni cliniche di farmaci americani. E, secondo gli esperti, con il suo aiuto puoi aumentare significativamente la probabilità di completare con successo gli studi: dal 12% all'80%.
Secondo le prime stime, l’uso dell’intelligenza artificiale e delle reti neurali aiuterà a ridurre di quattro volte gli investimenti nella creazione di farmaci e della metà i tempi di sviluppo.
Gli studi clinici richiedono grandi investimenti e possono richiedere diversi anni
Finora, le preoccupazioni utilizzano l'intelligenza artificiale solo come strumento ausiliario per la sintesi di farmaci, conducendo come al solito tutte le fasi degli studi clinici. Ma i progetti stanno già dando buoni risultati.
L'IA al servizio della nutrizione
Progressi nella creazione di intelligenza artificialeI vaccini contro il coronavirus sono conosciuti in tutto il mondo. Le tecnologie informatiche hanno ridotto il tempo necessario per sviluppare un vaccino efficace a pochi mesi, quando i metodi di ricerca classici richiedono almeno un anno o due.
Ma la ricerca è in realtà molto più profonda disi può immaginare. E riguardano non solo la virologia, ma anche la medicina preventiva e la nutrizione, per le quali vengono analizzati i composti organici naturali. Ce ne sono decine di miliardi, quindi la ricerca manuale non è molto efficace.
Gli studi clinici richiedono grandi investimentie può durare diversi anni. Per sviluppare un nuovo farmaco è necessario testare decine e centinaia di composti chimici in colture cellulari, che in futuro dovranno essere testati su organismi viventi. Per questo motivo, tutte le fasi degli studi clinici possono richiedere diversi anni.
La potenza del computer può aiutarericercatori, accelerando significativamente il processo di creazione di nuovi farmaci, oltre a ridurre significativamente il costo di costosi studi clinici. Ad esempio, la società anglo-irlandese Nuritas utilizza l'intelligenza artificiale per cercare composti organici attivi che, in teoria, possono essere utilizzati per curare e prevenire le malattie.
Secondo gli esperti dell'azienda, la tecnologia per analizzare i composti chimici utilizzando l'intelligenza artificiale è 600 volte più precisa e dieci volte più veloce rispetto ai metodi standard.
Tuttavia, è ancora impossibile fare a meno di una persona. Dopo che la rete neurale scopre un composto promettente, i biochimici intraprendono una ricerca approfondita.
Per otto anni dipendenti dell'aziendaregistrato 65 brevetti nel settore medico, l'azienda sta ora sviluppando attivamente farmaci per il recupero muscolare, la normalizzazione del metabolismo del glucosio e il rallentamento dell'invecchiamento cellulare.
Questo è solo uno delle decine di progettiche studiano composti chimici per lo sviluppo di integratori alimentari dietetici e biologici, nonché farmaci. E lo sviluppo dell'intelligenza artificiale in futuro accelererà ulteriormente la ricerca e ne migliorerà l'efficacia.
La ricerca sulle malattie rare utilizzando le reti neurali
Oggi, il 95% delle malattie rare non dispone di regimi terapeutici standardizzati e accettati a livello internazionale.
Secondo l'Organizzazione Mondiale della Sanità, le malattie con una prevalenza da 1 caso ogni 1.000 persone a 1 caso ogni 200.000 persone sono considerate rare.
Le preoccupazioni spesso non investonoalla ricerca di cure per tali malattie. Dopo tutto, un'azienda spende dai 200 milioni ai 2 miliardi di dollari per l'invenzione di un farmaco e il tempo di recupero dell'investimento per tale ricerca sarà di decenni, se mai riuscirà a dare i suoi frutti.
La principale difficoltà nel trattamento delle malattie rare non sta nella sintesi dei farmaci e nei test di laboratorio, ma nella mancanza di dati clinici.
Pertanto, la società Healx utilizza reti neuralicrea un database informativo completo di 7.000 malattie rare, in cui raccoglie tutte le informazioni provenienti da materiali scientifici, database di pazienti e studi sui farmaci.
Il database creato ha contribuito allo sviluppo del farmacodalla sindrome di Martin-Bell. In 18 mesi, il team è riuscito a creare un farmaco che ha già superato con successo due fasi di sperimentazione clinica. In confronto, in condizioni normali, lo sviluppo e la sperimentazione di un farmaco richiedono dai cinque ai dieci anni. Allo stesso tempo, i costi della sua creazione sono semplicemente ordini di grandezza inferiori a quelli classici.
In termini di ricerca di informazioni e sua classificazionele reti neurali mostrano ottimi risultati. Sono in grado di scansionare Internet in tempi relativamente brevi in tutte le lingue esistenti, raccogliendo dati relativi a un argomento specifico. Raggiungere tale efficienza quando si lavora manualmente non funzionerà.
Intelligenza artificiale e medicina personalizzata
Per la maggior parte dei più comunimalattie, sono stati sviluppati schemi terapeutici per l'assunzione di farmaci. Per il trattamento di alcune malattie (ad esempio tubercolosi o oncologia), le sostanze piuttosto tossiche sono gli unici farmaci efficaci. A causa della bassa selettività, tali farmaci hanno effetti collaterali, influenzano negativamente il fegato, i reni e il sistema cardiovascolare. E se prima non c'erano alternative e l'uso di farmaci aggressivi era considerato accettabile con danni alla salute durante il trattamento, ora la metodologia sta cambiando. Lo sviluppo della medicina e della chimica medicinale consente di lavorare non solo sulla ricerca di farmaci fondamentalmente nuovi, ma anche sulla selezione di regimi terapeutici ottimali utilizzando metodi già noti.
Dosaggio individuale di farmaci che hannoforti effetti collaterali potrebbero ridurre l'impatto negativo sui pazienti, ma la complessità dei calcoli non ne consente l'esecuzione su larga scala. Inoltre, devono essere eseguiti più volte al giorno.
Le reti neurali sono in grado di eseguire rapidamente tali calcoli.e qualità. Così, nel 2018, gli scienziati della National University of Singapore hanno sviluppato l'innovativo sistema CURATE.AI per la terapia combinata dei malati di cancro utilizzando l'intelligenza artificiale.
Già durante il primo test del sistemaha dimostrato la sua efficacia. Per un paziente con cancro alla prostata avanzato, il sistema ha calcolato una combinazione individuale di farmaci durante l'intero ciclo di trattamento.
Di conseguenza, il tumore cresce in modo significativorallentò e poi la malattia andò completamente in remissione. Allo stesso tempo, i dosaggi dei farmaci erano quasi due volte inferiori rispetto al trattamento standard di questi casi.
La personalizzazione della terapia apre possibilità inimmaginabiliopportunità per la medicina. Se è disponibile una quantità sufficiente di dati, le reti neurali e altri metodi di apprendimento automatico possono aiutare non solo a risolvere rapidamente il problema dell'ottimizzazione della dose, ma anche a selezionare combinazioni di farmaci per aumentare l'efficacia del trattamento, determinare le tattiche terapeutiche più efficaci e prevenire situazioni critiche. condizioni del paziente nelle prime fasi.
Sistemi simili sono già in uso per il controllocondizioni dei pazienti e raccolta di dati medici a lungo termine, ma nel tempo saranno sempre più integrati nel settore sanitario. È importante notare che negli ultimi anni i metodi di prevenzione e diagnosi precoce delle malattie hanno attirato sempre più attenzione.
L'intelligenza artificiale è uno strumento potente che può essere utile in molti settori e aree della medicina.Le reti neurali e altri metodi di apprendimento automatico stanno già aiutando a creare nuovi farmaci, studiare malattie e monitorare le condizioni dei pazienti.Finora solo i grandi centri di ricerca e le cliniche più avanzate li stanno implementando, ma il loro impatto sulla medicina è già enorme.
Ora c'è uno sviluppo attivo delle reti neurali inmedicina - molto più velocemente di quanto tu possa immaginare. La maggior parte dei progetti e degli studi non diventa nota al grande pubblico e appare solo su riviste specializzate. Tuttavia, stanno gradualmente, passo dopo passo, trasformando la medicina di oggi nella medicina del futuro. E presto lo vedremo con i nostri occhi.
Leggi di più:
Il brillamento di classe X più forte si è verificato sul Sole
Guarda le conseguenze della collisione nel 1181 di due stelle
Blazar, che è stato trovato 20 anni fa, si è rivelato essere un oggetto estremo