Akūtas slimības, kā likums, atšķiras no hroniskām ar savu straujo gaitu. Ja tiek atklāts
Farmācijas uzņēmumi tiek aicināti to spēlētsvarīga loma. Ar mākslīgā intelekta (AI) un citu modernu analītisko tehnoloģiju palīdzību tie var paātrināt nepieciešamo ārstniecības līdzekļu izstrādi un izplatīšanu.
Vakcīnas izstrādes posmi
Pati steidzamības sajūta, kakas saistītas ar akūtām infekcijas slimībām, var paātrināt vakcīnas iegūšanas procesu. Nepieciešamība nekavējoties rīkoties apvieno un mudina virkni dalībnieku - sākot no pētniekiem un klīniskajiem speciālistiem līdz regulatoriem un ražotājiem - pēc iespējas ātrāk izstrādāt efektīvu ārstēšanu veselības aprūpes speciālistiem.
Tomēr pat ar nenogurstošu un mērķtiecīgušīm komandām var paiet gadi, lai pabeigtu pilnīgu attīstības ciklu. Pirms produkts ir gatavs nonākšanai tirgū, jums jāiziet vairāki posmi. Proti:
• Pētījuma posms:tūkstošiem potenciālu formulu izstrāde vakcīnas kandidātu atlasei, kā arī imūnās atbildes izpēte.
•Preklīniskā stadija:laboratorijas analīze, lai noteiktu atbilstošos antigēnus vakcīnas koncepcijas un struktūras izstrādei.
•Klīniskie pētījumi:vakcīnas testēšana testa grupām ar atšķirīgām īpašībām.
•Atbilstības pārbaude un sertifikācija:Vakcīnas drošības un tiesiskās atbilstības pārbaude.
• Ražošana un kvalitātes kontrole:zāļu ražošana, lai sagatavotos masveida vakcinācijai.
Katrs solis ir būtisks, lai nodrošinātu efektivitāti unražotās vakcīnas drošība, lai savlaicīgi atklātu visas blakusparādības un vakcīnas masveida ražošana tiktu veikta nepārtraukti, līdz tiek samazināti slimības draudi
Vēsturiskā sarežģītība, regulējums un izmaksaskatrs no šiem posmiem palēnināja reakciju uz jaunām medicīniskām problēmām. Tagad, pateicoties mākslīgā intelekta tehnoloģijām, mēs varam ātri paātrināt jaunu zāļu iegūšanas un ieviešanas procesu.
Kā AI palīdz šajā procesā?
Lai gan nevar gaidīt tūlītējus panākumus arRisinot vakcīnas izstrādes biedējošo problēmu, mēs varam rīkoties, lai pārvarētu vairākus ierobežojumus un vājās vietas, kas kavē uzdevumu. Datu analīzes automatizācija un visu vakcīnas meklēšanas posmu pakāpeniska vizualizācija palīdz novērst dažus no šiem ierobežojumiem, tādējādi paātrinot vakcīnas izstrādes procesu un vienkāršojot ražošanas apjoma palielināšanu.
Šeit ir daži no izaicinājumiem, kurus AI var atrisināt katrā posmā.
Pētījuma / preklīnikas stadija
Sākotnējie zāļu attīstības posmi bieži iriekļaut vakcīnu kandidātu atlases procesu, pamatojoties uz iepriekšējiem pētījumiem un ārstēšanas rezultātiem. Pētnieki var izmantot AI, lai ar daudz lielāku precizitāti nekā manuāla apstrāde manipulētu ar plašām digitālo datu bibliotēkām (piemēram, lai skrīningā analizētu tūkstošiem farmaceitisko savienojumu īpašības).
Tādējādi martā Baltais nams un pētījumu grupainstitūti un uzņēmumi uzaicināja ML inženierus, kas strādā ar teksta atpazīšanu, analizēt 30 000 zinātnisko publikāciju datu kopu par COVID-19, lai apkopotu nepieciešamo informāciju, kas palīdzētu izstrādāt vakcīnas un zāles. DeepMind pievienojās pētījumam. Izmantojot algoritmu, kas apmācīts uz lieliem genoma datiem, viņi spēja atpazīt ar vīrusu saistīto olbaltumvielu struktūru.
AI šajās darbībās var izmantot arī DNS sekvencēšanai, pamatojoties uz datiem no liela skaita cilvēku, ļaujot ārstiem veikt ģenētiskās saskaņošanas un imūnās atbildes testus.
Klīniskā attīstība un izmēģinājumi
Pēc piemērotu savienojumu atrašanas sācietpārbaudes reālos apstākļos. Dažādi pacienti reaģēs uz zālēm atšķirīgi atkarībā no tādiem faktoriem kā vecums un slimības vēsture. Tāpēc testiem jābūt visaptverošiem un jāaptver pat tie maz ticamie gadījumi, kad pacients, iespējams, labi nezina zāles.
Praktizējot dziļas mācīšanās algoritmus,pētnieki var veikt šos izmēģinājumus iepriekš neiedomājamā mērogā, pat pirms vakcīnas kandidāta fiziskas piemērošanas testa pacientiem. Pacienta digitālais dvīnis var ievērojami atvieglot klīniskos izmēģinājumus. Ievietojot zāļu digitālo analogu cilvēka ķermeņa digitālajā analogā, pētnieki var redzēt, kā zāles mijiedarbosies ar šo organismu. Šos algoritmus var izmantot, lai identificētu un atlasītu antivielas cīņai ar infekcijas slimībām, ievērojami uzlabojot ātrumu un izmaksas. Turklāt, lai paātrinātu testēšanu, var izmantot uzlabotu analīzi un cilvēka reakcijas uz iespējamām vakcīnām vizualizāciju, ļaujot veikt sarežģītāku analīzi un mazāk kļūdu.
Ražošana un kvalitātes kontrole
Pēc tam, kad vakcīnu ir apstiprinājusi pārvaldes iestādesākas intensīvs zāļu izstrādes un piegādes process plašā slimnīcu un klīniku tīklā. Šajā posmā zāļu ražotāji saskaras ar nozīmīgiem faktoriem, kuriem nepieciešama ātra lēmumu pieņemšana, piemēram, pieejamais ražošanas apjoms, zāļu kvalitāte un optimālie lēmumi par iesaiņošanu.
Apvienojot AI un uz lietojumprogrammām balstītas tehnoloģijassensori, ražotāji var izmantot detalizētus datus, lai uzlabotu piegādes ķēžu efektivitāti. Mākslīgais intelekts palīdz prognozēt konkrētas zāles ražošanas cikla ilgumu un izveidot optimālu plānu ražošanas līniju iekraušanai. Turklāt AI uzdevumos ietilpst kritisko ražošanas apgabalu noteikšana, produktu ar trūkumiem meklēšana, dīkstāves prognozēšana, iekārtu bojājumi un remonta plānošana. Tas var uzlabot enerģijas patēriņa optimizāciju, samazināt nevajadzīgas ekspluatācijas izmaksas, novērst nelīdzsvarotību starp piedāvājumu un pieprasījumu ražošanas procesā un samazināt produkta sabojāšanas risku pārdošanas laikā.
Universālie palīgi
AI palīdz ne tikai vakcīnu izstrādē. Piemēram, pandēmijas laikā platforma Botkin.AI izmantoja AI, lai uz plaušu attēliem atklātu sākotnējos pneimonijas simptomus. Pateicoties tam, pacienti varēja saņemt nepieciešamo ārstēšanu īsā laikā agrīnākajās slimības stadijās un izvairīties no komplikācijām.
Turklāt mūsdienu tehnoloģijas ir plaši izplatītaslieto citās medicīnas jomās. Piemēram, insulīna ražošanā ir jānodrošina augsta darba precizitāte darbā ar sastāvdaļām, kā arī ideāla ražošanas līniju un darbnīcu tīrība. Lai izpildītu visas prasības, Biopharmax ieviesa viedos kontrolierus, kas kopā ar operatora darbstacijām un izplatītajām vadības sistēmām palīdzēja panākt detalizētu ražošanas procesu vizualizāciju. Tas ļauj reāllaikā precīzi uzraudzīt visus insulīna izdalīšanās posmus un ievērot augstos sanitāro standartu un precizitātes kritērijus.
Vēl viena problēma, ar kuru jārisinadigitālās tehnoloģijas, - ilgi jāgaida, ārstējot vēža slimniekus, sākot no izmeklēšanas līdz terapijai. Vienā no Tenesī (ASV) klīnikām onkoloģijas nodaļas apmeklētājiem uz pārbaudi bija jāgaida piecas stundas, un tik nopietnas diagnozes kā vēzis gadījumā laiks ir visvērtīgākais resurss. Lai samazinātu pakalpojumu sniegšanas noteikumus, medicīnas organizācija ir integrējusi specializētu programmatūru. Pēc pašreizējā stāvokļa analīzes risinājums sniedza ieteikumus dažādām procedūrām un procesiem: optimāla grafika sastādīšanai, telpas reorganizēšanai ēkā, papildu personāla algošanai noteiktās pozīcijās, ieguldījumiem jaunās analīzes iekārtās. Pēc visu darbību īstenošanas gaidīšanas laiks tika samazināts par 25%.
Ātrāka ārstēšana ārkārtas gadījumos
Var rasties vīrusu infekcijas uzliesmojumsneparedzēti izaicinājumi sabiedrības veselības pārvaldībā iesaistītajiem, sākot no politiķiem un veselības aizsardzības iestādēm līdz ārstiem un ražotājiem. Kamēr pirmie var veikt ārkārtas pasākumus, lai identificētu infekciju un lokalizētu identificētos perēkļus, pēdējie bieži cieš no paaugstināta spiediena ar prasību ātri atrast efektīvu ārstēšanu. Ir tikai jāatrod jauns efektīvs veids, kā izstrādāt vakcīnas - un kā mainīsies attēls par atklāto gadījumu ārstēšanu, samazināsies slogs veselības infrastruktūrai un paātrināsies atveseļošanās.
Novatorisko tehnoloģiju iespējas ļaujattīstībā iesaistītie grūtos apstākļos strādā ātrāk. Tādas metodes kā dziļa mācīšanās un uzlabota datu vizualizācija ļauj zinātniekiem balstīties uz visu esošo pētījumu kopumu, vienlaikus pārvarot problēmas, kas saistītas ar piemērotu jaunu vīrusu ārstēšanas veidu atrašanu. Mākslīgais intelekts var apstrādāt milzīgu daudzumu datu, ļaujot ārstiem sākt testēšanu ar daudzsološākajām zālēm. Piemēram, meklējot zāles koronavīrusa ārstēšanai, AI ieteica zāles ar apoptozes induktoriem - vielām, kas iznīcina vēža šūnas. IT ir izdevīga zāļu ražošanā un izplatīšanā, kur ražotāji enerģiski strādā, lai paātrinātu šo zāļu pieņemšanu sarežģītā pandēmijā.
Skatiet arī:
Andromedas oreols tuvojas mūsu galaktikai. Mēs jums sakām, kāpēc tas ir svarīgi
Koronavīrusa simptomi bērniem. Kas jums vajadzētu pievērst uzmanību?
Skatiet tuvākos Saules virsmas kadrus