מחלות חריפות, ככלל, שונות מהכרוניות במסלולן המהיר. אם זוהה
חברות תרופות נקראות לשחק בזהתפקיד חשוב. בעזרת בינה מלאכותית (AI) וטכנולוגיות אנליטיות מתקדמות אחרות, הם יכולים להאיץ את הפיתוח וההפצה של טיפולים נדרשים.
שלבי התפתחות חיסון
עצם תחושת הדחיפות שהקשורים למחלות זיהומיות חריפות, יכולים להאיץ את תהליך קבלת החיסון. הצורך בפעולה מיידית מאחד ומניע מגוון שחקנים - החל מחוקרים וקלינאים ועד רגולטורים ויצרנים - לפתח טיפולים יעילים עבור אנשי מקצוע בתחום הבריאות בהקדם האפשרי.
עם זאת, אפילו עם בלתי נלאה ותכליתיתצוותים אלה יכולים לקחת שנים עד להשלמת מחזור פיתוח מלא. לפני שהמוצר מוכן לצאת לשוק, עליכם לעבור מספר שלבים. כלומר:
• שלב המחקר:פיתוח של אלפי פורמולות פוטנציאליות לבחירת מועמדים לחיסון, כמו גם מחקר של התגובה החיסונית.
•שלב פרה-קליני:ניתוח מעבדה לקביעת האנטיגנים המתאימים לפיתוח הרעיון והמבנה של החיסון.
•ניסויים קליניים:בדיקת חיסון על קבוצות בדיקה בעלות מאפיינים שונים.
•בדיקת תאימות ואישור:בדיקת בטיחות החיסונים וציות לחוק.
• ייצור ובקרת איכות:ייצור תרופות להכנה לחיסון המוני.
כל שלב חיוני בכדי להבטיח יעילות ואת בטיחות החיסון המיוצר, כך שכל תופעות הלוואי יתגלו במועד ובכך שהייצור ההמוני של החיסון מתבצע באופן שוטף עד למינימום סכנת המחלה.
מורכבות היסטורית, רגולציה ועלותכל אחד מהשלבים הללו האט את התגובה לבעיות רפואיות מתעוררות. כעת, הודות לטכנולוגיות הבינה המלאכותית, אנו יכולים להאיץ במהירות את תהליך השגת והכנסת תרופות חדשות.
כיצד AI מסייע בתהליך זה?
למרות שאי אפשר לצפות להצלחה מיידית עםעל ידי התמודדות עם האתגר המרתיע של פיתוח חיסון, אנו יכולים לנקוט פעולה בכדי להתגבר על מספר אילוצים וצווארי בקבוק שמונעים מאיתנו להשיג את המטרה. ההתקדמות באוטומציה של ניתוח נתונים והדמיה שלב אחר שלב של כל שלבי חיפוש החיסונים עוזרות להסיר חלק מהמגבלות הללו, ובכך להאיץ את תהליך פיתוח החיסונים ולפשט את הגדלת הייצור.
להלן כמה אתגרים ש- AI יכול לפתור בכל שלב.
שלב מחקר / פרה-קליני
השלבים הראשוניים של התפתחות התרופות הם לעתים קרובותלכלול תהליך לבחירת חיסונים מועמדים על בסיס תוצאות מחקר וטיפול קודמות. חוקרים יכולים להשתמש ב- AI כדי לעבד ספריות עצומות של נתונים דיגיטליים - למשל, לנתח את המאפיינים של אלפי תרכובות תרופות בתהליך בחירה - בדיוק רב יותר באופן משמעותי מאשר עיבוד ידני.
כך, בחודש מרץ, הבית הלבן וקבוצת מחקרמכונים וחברות הזמינו מהנדסי ML שעבדו עם זיהוי טקסט לנתח מערך של 30 אלף פרסומים מדעיים ב- COVID-19 לסיכום המידע הדרוש שיעזור לפיתוח חיסונים ותרופות. DeepMind הצטרף למחקר. באמצעות אלגוריתם שהוכשר על נתונים גנומיים גדולים הם הצליחו לזהות את מבנה החלבונים הקשורים לנגיף.
ניתן להשתמש ב- AI בצעדים אלה כדי לרצף DNA ממספר רב של אנשים, ומאפשר לאנשי מקצוע רפואיים לבצע בדיקות התאמה גנטית ותגובה חיסונית.
התפתחות קלינית וניסויים
לאחר מציאת חיבורים מתאימים, התחלמבחנים בתנאים אמיתיים. מטופלים שונים יגיבו באופן שונה לתרופה בהתאם לגורמים כמו גיל והיסטוריה רפואית. לכן, הבדיקות צריכות להיות מקיפות ולכסות גם את המקרים הלא סבירים שבהם המטופל לא יכול לקבל את התרופה היטב.
על ידי תרגול אלגוריתמים של למידה עמוקה,החוקרים יכולים לבצע ניסויים אלה בקנה מידה שלא היה מתקבל על הדעת, עוד לפני שמיישמים פיזית את חיסון המועמד על חולי הבדיקה. התאום הדיגיטלי של המטופל יכול להקל מאוד על ניסויים קליניים. על ידי הצבת אנלוגי דיגיטלי של תרופה באנלוג דיגיטלי של גוף אנושי, החוקרים יכולים לראות כיצד התרופה תתקיים עם אותו אורגניזם. ניתן להשתמש באלגוריתמים אלה לזיהוי ובחירת נוגדנים למלחמה במחלות זיהומיות, תוך שיפור דרמטי במהירות ובעלות. בנוסף, ניתן להשתמש בניתוחים מתקדמים והדמיה של התגובה האנושית לחיסונים פוטנציאליים כדי להאיץ את הבדיקות, מה שמאפשר ניתוח מתוחכם יותר ופחות טעויות.
ייצור ובקרת איכות
לאחר אישור החיסון על ידי הגוף הרגולטורימתחיל בתהליך האינטנסיבי של פיתוח ואספקת תרופות לרשת רחבה של בתי חולים ומרפאות. בשלב זה, מול יצרני התרופות עומדים גורמים כה משמעותיים הדורשים קבלת החלטות מהירה, כמו נפח ייצור זמין, איכות המוצר והחלטות אריזה מיטביות.
שילוב AI וטכנולוגיות מבוססות יישומיםחיישנים, יצרנים יכולים להשתמש בנתונים מפורטים כדי לשפר את היעילות של רשתות האספקה. בינה מלאכותית עוזרת לחזות את משך מחזור הייצור של תרופה מסוימת ולבנות תוכנית אופטימלית להעמסת קווי ייצור. בנוסף, משימות ה- AI כוללות זיהוי אזורי ייצור קריטיים, איתור מוצרים פגומים, חיזוי זמן השבתה, תקלות בציוד ותכנון תיקונים. זה יכול להוביל לאופטימיזציה טובה יותר של צריכת האנרגיה, להפחתת עלויות תפעול מיותרות, לבטל את חוסר האיזון בין ההיצע והביקוש בתהליך הייצור, ולהפחית את הסיכון לקלקול מוצרים במהלך המכירה.
עוזרים אוניברסליים
AI אינו עוזר רק בפיתוח חיסונים.לדוגמא, במהלך מגיפה, פלטפורמת Botkin.AI השתמשה ב- AI כדי לזהות את הסימפטומים הראשוניים של דלקת ריאות על תמונות הריאות. הודות לכך, חולים יכלו לקבל את הטיפול הדרוש בזמן קצר בשלבים הראשונים של המחלה ולהימנע מסיבוכים.
בנוסף, הטכנולוגיות המודרניות הן רחבותמשמשים גם בתחומי רפואה אחרים. לדוגמא, בייצור אינסולין יש צורך להבטיח דיוק גבוה בעבודה עם רכיבים, כמו גם ניקיון אידיאלי של קווי ייצור וסדנאות. כדי לעמוד בכל הדרישות, ביופארמקס יישמה בקרים חכמים, אשר יחד עם תחנות עבודה של מפעילים ומערכות בקרה מבוזרות, סייעו להדמיה מפורטת של תהליכי הייצור. זה מאפשר בזמן אמת לשלוט במדויק בכל שלבי שחרור האינסולין ולעמוד בקריטריונים גבוהים של תקנים סניטריים ודיוק.
בעיה נוספת שעוזרת להתמודדטכנולוגיות דיגיטליות, - המתנה ארוכה בעת קבלת טיפול בחולי סרטן, מבדיקה ועד טיפול. באחת המרפאות בטנסי (ארה"ב) נאלצו המבקרים במחלקה האונקולוגית להמתין חמש שעות לבדיקה, ובמקרה של אבחנה כה חמורה כמו סרטן, זמן הוא המשאב היקר ביותר. כדי להפחית את תנאי השירות, הארגון הרפואי שילב תוכנה מיוחדת. לאחר ניתוח המצב הנוכחי, הפיתרון המליץ על נהלים ותהליכים שונים: עריכת לוח זמנים מיטבי, ארגון מחדש של החלל בבניין, העסקת כוח אדם נוסף לתפקידים מסוימים, השקעה בציוד חדש לניתוח. לאחר ביצוע כל הפעולות, זמן ההמתנה הוקטן ב -25%.
טיפול מהיר יותר במקרי חירום
התפרצות של זיהום נגיפי יכולה ליצוראתגרים בלתי צפויים לעוסקים בממשל לבריאות הציבור, החל מפוליטיקאים ורשויות בריאות וכלה ברופאים ויצרנים. בעוד שהראשונים יכולים לנקוט באמצעי חירום כדי לזהות את הזיהום ולמקם את המוקדים שזוהו, לעתים קרובות אלה מוצאים את עצמם בלחץ מוגבר עם הדרישה לחפש במהירות טיפול יעיל. צריך רק למצוא דרך יעילה חדשה לפיתוח חיסונים - וכיצד תמונת הטיפול במקרים שזוהו תשתנה, העומס על תשתיות הבריאות יפחת וההחלמה תאיץ.
היכולות של טכנולוגיות חדשניות מאפשרותהעוסקים בפיתוח עובדים מהר יותר בנסיבות קשות. טכניקות כמו למידה מעמיקה והדמיית נתונים מתקדמת מאפשרות למדענים לבנות על מלוא המחקר הקיים תוך התגברות על האתגרים במציאת טיפולים מתאימים לנגיפים חדשים. בינה מלאכותית יכולה לעבד כמויות עצומות של נתונים, מה שמאפשר לרופאים להתחיל לבדוק את התרופות המבטיחות ביותר. לדוגמא, בעת חיפוש אחר תרופה לנגיף הכלילי, AI הציע תרופות עם אינדוקציות של אפופטוזיס - חומרים ההורגים תאים סרטניים. ה- IT מועיל בייצור והפצה של תרופות, שם היצרנים פועלים במרץ להאצת אימוץ התרופות במגיפה מאתגרת.
ראה גם:
הילה אנדרומדה מתקרב לגלקסיה שלנו. אנו אומרים לך מדוע זה חשוב
תסמינים של נגיף קורונה אצל ילדים. למה כדאי לשים לב?
ראה את הצילומים הקרובים ביותר על פני השמש