A medicina mudará em todos os sentidos no futuro próximo. As tecnologias informáticas estão penetrando cada vez mais profundamente na esfera
Desenvolvimento e Síntese de Fármacos
Criando um novo medicamento a partir de uma ideiaantes do início da produção em massa leva até dez anos. Além disso, também requer bilhões de dólares de investimento para o trabalho das equipes de pesquisa e o lançamento de testes em vários estágios. Em média, segundo as estatísticas, apenas 12% dos medicamentos criados recebem patente e permissão para fabricação, enquanto o restante não passa nos ensaios clínicos e o processo recomeça.
É por isso que o aprendizado de máquina e as redes neuraispassou a ser utilizado para simplificar o processo de criação de medicamentos. Hoje no mundo existem aproximadamente 30 projetos de grande porte utilizando inteligência artificial que atuam nessa direção.
FDA americanoA Food and Drug Administration lançou seu próprio projeto, cujo objetivo é reduzir o custo da pesquisa clínica em ordens de magnitude usando o aprendizado de máquina.
A IA do projeto é treinada com base nos últimos 20 anosensaios clínicos de medicamentos americanos. E, segundo especialistas, com sua ajuda você pode aumentar significativamente a probabilidade de conclusão bem-sucedida dos estudos: de 12% para 80%.
De acordo com estimativas preliminares, o uso de inteligência artificial e redes neurais ajudará a reduzir em quatro vezes os investimentos na criação de medicamentos e na metade o tempo de desenvolvimento.
Os ensaios clínicos exigem grandes investimentos e podem levar vários anos
Até agora, as corporações estão usando a IA apenas como uma ferramenta auxiliar para a síntese de medicamentos, conduzindo todas as etapas dos ensaios clínicos como de costume. Mas os projetos já apresentam bons resultados.
IA a serviço da nutrição
Avanços na criação de inteligência artificialas vacinas contra o coronavírus são conhecidas em todo o mundo. As tecnologias informáticas reduziram o tempo de desenvolvimento de uma vacina eficaz para apenas alguns meses, quando os métodos clássicos de investigação requerem pelo menos um ou dois anos.
Mas a pesquisa é realmente muito mais profunda do quepode ser imaginado. E dizem respeito não apenas à virologia, mas também à medicina preventiva e à nutrição, para as quais são analisados compostos orgânicos naturais. Existem dezenas de bilhões deles, então a pesquisa manual não é muito eficaz.
Ensaios clínicos exigem grandes investimentose pode durar vários anos. Para desenvolver um novo medicamento, é preciso testar dezenas e centenas de compostos químicos em culturas celulares, que futuramente precisarão ser testados em organismos vivos. Por causa disso, todas as fases dos ensaios clínicos podem levar vários anos.
O poder do computador pode ajudarpesquisadores, acelerando significativamente o processo de criação de novos medicamentos, bem como reduzindo significativamente o custo de ensaios clínicos caros. Por exemplo, a empresa anglo-irlandesa Nuritas está usando inteligência artificial para buscar compostos orgânicos ativos que, em teoria, podem ser usados para tratar e prevenir doenças.
Segundo especialistas da empresa, a tecnologia de análise de compostos químicos por meio de inteligência artificial é 600 vezes mais precisa e dez vezes mais rápida que os métodos padrão.
No entanto, ainda é impossível viver sem uma pessoa. Depois que a rede neural descobre um composto promissor, os bioquímicos realizam pesquisas aprofundadas.
Durante oito anos, os funcionários da empresaregistrou 65 patentes na indústria médica, a empresa agora está desenvolvendo ativamente medicamentos para recuperação muscular, normalização do metabolismo da glicose e desaceleração do envelhecimento celular.
Este é apenas um entre dezenas de projetosque estudam compostos químicos para o desenvolvimento de suplementos alimentares dietéticos e biológicos, bem como medicamentos. E o desenvolvimento da inteligência artificial no futuro acelerará ainda mais a pesquisa e melhorará sua eficácia.
Pesquisa de doenças raras usando redes neurais.
Hoje, 95% das doenças raras não possuem esquemas de tratamento padronizados e aceitos internacionalmente.
Segundo a Organização Mundial da Saúde, doenças com prevalência de 1 caso por 1.000 pessoas a 1 caso por 200.000 pessoas são consideradas raras.
As preocupações nem sempre investem emem busca de cura para tais doenças. Afinal, uma empresa gasta de US$ 200 milhões a US$ 2 bilhões na invenção de um medicamento. O tempo de retorno para essas pesquisas será de décadas, se algum dia compensarem.
A principal dificuldade no tratamento de doenças raras não está na síntese de medicamentos e exames laboratoriais, mas na falta de dados clínicos.
Portanto, a empresa Healx usando redes neuraiscria um banco de dados completo de informações de 7.000 doenças raras, no qual coleta todas as informações de materiais científicos, bancos de dados de pacientes e estudos de medicamentos.
O banco de dados criado ajudou no desenvolvimento do medicamentoda síndrome de Martin-Bell. Em 18 meses, a equipe conseguiu criar um medicamento que já passou com sucesso por duas fases de testes clínicos. Em comparação, em condições normais, o desenvolvimento e teste de um medicamento leva de cinco a dez anos. Ao mesmo tempo, os custos de sua criação são simplesmente ordens de grandeza menores que os clássicos.
Em termos de busca de informações e sua classificaçãoas redes neurais apresentam excelentes resultados. Eles são capazes de vasculhar a Internet com relativa rapidez em todos os idiomas existentes, coletando dados relacionados a um tópico específico. Alcançar tal eficiência ao trabalhar manualmente não funcionará.
Inteligência artificial e medicina personalizada
Para a maioria dos mais comunsdoenças, foram desenvolvidos esquemas terapêuticos para tomar medicamentos. Para o tratamento de certas doenças (por exemplo, tuberculose ou oncologia), substâncias bastante tóxicas são os únicos medicamentos eficazes. Devido à baixa seletividade, tais drogas têm efeitos colaterais, afetam adversamente o fígado, os rins e o sistema cardiovascular. E se antes não havia alternativas e o uso de drogas agressivas era considerado aceitável com prejuízos à saúde no decorrer do tratamento, agora a metodologia está mudando. O desenvolvimento da medicina e da química medicinal permite trabalhar não apenas na busca de medicamentos fundamentalmente novos, mas também na seleção de regimes de tratamento ideais usando métodos já conhecidos.
Dosagem individual de medicamentos que possuemfortes efeitos colaterais poderiam reduzir o impacto negativo nos pacientes, mas a complexidade dos cálculos não permite que sejam realizados em larga escala. Além disso, eles precisam ser realizados várias vezes ao dia.
As redes neurais são capazes de realizar tais cálculos rapidamente.e qualidade. Assim, em 2018, cientistas da Universidade Nacional de Cingapura desenvolveram o inovador sistema CURATE.AI para terapia combinada de pacientes com câncer usando inteligência artificial.
Já durante os primeiros testes do sistemamostrou sua eficácia. Para um paciente com câncer de próstata avançado, o sistema calculou uma combinação individual de medicamentos durante todo o tratamento.
Como resultado, o tumor cresce significativamentedesacelerou e então a doença entrou completamente em remissão. Ao mesmo tempo, as dosagens dos medicamentos eram quase duas vezes menores do que as do tratamento padrão desses casos.
Personalizar a terapia abre possibilidades inimagináveisoportunidades para a medicina. Se houver uma quantidade suficiente de dados, as redes neurais e outros métodos de aprendizado de máquina podem ajudar não apenas a resolver rapidamente o problema de otimização da dose, mas também a selecionar combinações de medicamentos para aumentar a eficácia do tratamento, determinar as táticas de tratamento mais eficazes e prevenir problemas críticos. condições do paciente nos estágios iniciais.
Sistemas semelhantes já estão em uso para controlarcondições do paciente e coleta de dados médicos de longo prazo, mas com o tempo eles serão cada vez mais integrados ao setor de saúde. É importante observar que, nos últimos anos, métodos de prevenção e diagnóstico precoce de doenças têm atraído cada vez mais atenção.
A inteligência artificial é uma ferramenta poderosao que pode beneficiar muitas indústrias e áreas da medicina. As redes neurais e outros métodos de aprendizado de máquina já estão ajudando a criar novos medicamentos, estudar doenças e monitorar a condição dos pacientes. Até agora, eles estão sendo implementados apenas por grandes centros de pesquisa e pelas clínicas mais avançadas, mas seu impacto na medicina já é enorme.
Agora há um desenvolvimento ativo de redes neurais emmedicina - muito mais rápido do que você pode imaginar. A maioria dos projetos e estudos não chega ao conhecimento do grande público e aparece apenas em revistas especializadas. No entanto, eles estão gradativamente, passo a passo, transformando a medicina de hoje na medicina do futuro. E logo veremos com nossos próprios olhos.
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