Bolile acute, de regulă, diferă de cele cronice în cursul lor rapid. Dacă este detectat
Companiile farmaceutice sunt chemate să joace acest lucrurol important. Cu ajutorul inteligenței artificiale (AI) și a altor tehnologii analitice avansate, acestea pot accelera dezvoltarea și diseminarea tratamentelor necesare.
Etape de dezvoltare a vaccinului
Simțul urgenței pe careasociate cu boli infecțioase acute, pot accelera procesul de obținere a unui vaccin. Nevoia de acțiune imediată unește și determină o serie de actori - de la cercetători și clinicieni la autorități de reglementare și producători - pentru a dezvolta tratamente eficiente pentru profesioniștii din domeniul sănătății cât mai curând posibil.
Cu toate acestea, chiar și cu neobosit și intenționatpot dura ani de zile pentru ca aceste echipe să finalizeze un ciclu complet de dezvoltare. Înainte ca produsul să fie pregătit pentru a intra pe piață, trebuie parcurși mai mulți pași. Și anume:
• Etapa de cercetare:dezvoltarea a mii de formule potențiale pentru selecția candidatilor la vaccin, precum și cercetarea răspunsului imun.
•Etapa preclinică:analize de laborator pentru determinarea antigenelor adecvate pentru dezvoltarea conceptului și structurii vaccinului.
•Studii clinice:testarea unui vaccin pe grupuri de testare cu caracteristici diferite.
•Verificarea conformității și certificarea:verificarea siguranței vaccinurilor și a conformității legale.
• Producția și controlul calității:producerea de medicamente pentru pregătirea vaccinării în masă.
Fiecare pas este esențial pentru a asigura eficiența șisiguranța vaccinului fiind produsă, astfel încât toate efectele secundare să fie detectate în timp util și producția în masă a vaccinului să se desfășoare în mod continuu până la amenințarea bolii.
Complexitate istorică, reglementare și costfiecare dintre aceste etape a încetinit răspunsul la problemele medicale emergente. Acum, datorită tehnologiilor de inteligență artificială, putem accelera rapid procesul de obținere și introducere de noi medicamente.
Cum ajută AI în acest proces?
Deși nu ne putem aștepta la succes instantaneu cuAbordând provocarea descurajantă a dezvoltării unui vaccin, putem lua măsuri pentru a depăși o serie de constrângeri și blocaje care împiedică sarcina. Progresele în analiza automatizată a datelor și vizualizarea pas cu pas a tuturor etapelor de căutare a vaccinurilor ajută la eliminarea unora dintre aceste limitări, accelerând astfel procesul de dezvoltare a vaccinului și simplificând extinderea producției.
Iată câteva dintre provocările pe care AI le poate rezolva în fiecare etapă.
Cercetare / stadiul preclinic
Fazele inițiale ale dezvoltării medicamentelor sunt adeseainclude un proces de selectare a vaccinurilor candidate pe baza cercetărilor anterioare și a rezultatelor tratamentului. Cercetătorii pot folosi AI pentru a procesa mari biblioteci de date digitale - de exemplu, pentru a analiza proprietățile a mii de compuși farmaceutici într-un proces de selecție - cu o precizie semnificativ mai mare decât procesarea manuală.
Astfel, în martie, Casa Albă și un grup de cercetăriinstitutele și companiile au invitat inginerii ML care lucrează cu recunoașterea textului să analizeze un set de date de 30 de mii de publicații științifice pe COVID-19 pentru a rezuma informațiile necesare care ar ajuta la dezvoltarea vaccinurilor și medicamentelor. DeepMind s-a alăturat cercetării. Folosind un algoritm instruit pe date genomice mari, au reușit să recunoască structura proteinelor asociate cu virusul.
AI poate fi, de asemenea, utilizat în acești pași pentru a secvența ADN-ul din datele de la un număr mare de oameni, permițând profesioniștilor din domeniul medical să efectueze teste de potrivire genetică și de răspuns imun.
Dezvoltare clinică și studii
După ce găsiți conexiuni adecvate, începețiteste în condiții reale. Diferiti pacienti vor raspunde diferit la medicament in functie de factori precum varsta si istoricul medical. Prin urmare, testele trebuie să fie cuprinzătoare și să acopere chiar și acele cazuri improbabile în care pacientul poate să nu accepte bine medicamentul.
Prin practicarea algoritmilor de învățare profundă,cercetatorii pot efectua aceste studii pe o scara de neimaginat anterior, chiar inainte de a aplica fizic vaccinul candidat pentru a testa pacientii. Gemenul digital al pacientului poate facilita foarte mult studiile clinice. Prin plasarea unui analog digital al unui medicament într-un analog digital al unui corp uman, cercetătorii pot vedea cum ar interacționa medicamentul cu acel organism. Acești algoritmi pot fi utilizați pentru identificarea și selectarea anticorpilor pentru combaterea bolilor infecțioase, îmbunătățind dramatic viteza și costurile. În plus, analiza avansată și vizualizarea răspunsului uman la potențialele vaccinuri pot fi utilizate pentru a accelera testarea, permițând analize mai sofisticate și mai puține erori.
Fabricarea și controlul calității
După aprobarea vaccinului de către organismul de reglementareîncepe procesul intens de dezvoltare și furnizare de medicamente către o rețea largă de spitale și clinici. În această etapă, producătorii de medicamente se confruntă cu astfel de factori semnificativi care necesită luarea rapidă a deciziilor, cum ar fi volumul disponibil de producție, calitatea medicamentului și deciziile optime de ambalare.
Combinând AI și tehnologii bazate pe aplicațiisenzori, producătorii pot utiliza date detaliate pentru a îmbunătăți eficiența lanțurilor de aprovizionare. Inteligența artificială ajută la prezicerea duratei ciclului de producție al unui anumit medicament și la construirea unui plan optim pentru încărcarea liniilor de producție. În plus, sarcinile AI includ identificarea zonelor critice de producție, găsirea produselor defecte, prezicerea timpilor de nefuncționare, defecțiunile echipamentelor și planificarea reparațiilor. Acest lucru poate duce la o mai bună optimizare a consumului de energie, reduce costurile de operare inutile, elimină dezechilibrul dintre cerere și ofertă în procesul de fabricație și reduce riscul de deteriorare a produsului în timpul vânzării.
Asistenți universali
AI nu ajută doar la dezvoltarea vaccinului.De exemplu, în timpul unei pandemii, platforma Botkin.AI a folosit AI pentru a detecta simptomele inițiale ale pneumoniei pe imaginile plămânilor. Datorită acestui fapt, pacienții ar putea primi tratamentul necesar într-un timp scurt în primele etape ale bolii și pot evita complicațiile.
În plus, tehnologiile moderne sunt pe scară largăsunt utilizate și în alte domenii ale medicinei. De exemplu, în producția de insulină, este necesar să se asigure o precizie ridicată a lucrului cu componentele, precum și curățenia ideală a liniilor de producție și a atelierelor. Pentru a îndeplini toate cerințele, Biopharmax a implementat controlere inteligente, care, împreună cu stațiile de lucru ale operatorilor și sistemele de control distribuite, au ajutat la realizarea vizualizării detaliate a proceselor de producție. Acest lucru permite în timp real să monitorizeze cu acuratețe toate etapele eliberării de insulină și să respecte criterii înalte de standarde sanitare și precizie.
O altă problemă care ajută la rezolvarea problemelortehnologii digitale, - o lungă așteptare la primirea tratamentului pentru pacienții cu cancer, de la examinare la terapie. Într-una din clinicile din Tennessee (SUA), vizitatorii secției de oncologie au trebuit să aștepte cinci ore pentru o examinare, iar în cazul unui diagnostic atât de grav precum cancerul, timpul este cea mai valoroasă resursă. Pentru a reduce condițiile de furnizare a serviciilor, organizația medicală a integrat software specializat. După analiza stării actuale, soluția a făcut recomandări pentru diverse proceduri și procese: întocmirea unui program optim, reorganizarea spațiului din clădire, angajarea de personal suplimentar pentru anumite poziții, investiții în echipamente noi pentru analiză. După implementarea tuturor acțiunilor, timpul de așteptare a fost redus cu 25%.
Tratament mai rapid în situații de urgență
Se poate crea un focar de infecție viralăprovocări neprevăzute pentru cei implicați în guvernarea sănătății publice, de la politicieni și autorități sanitare la medici și producători. În timp ce primii pot lua măsuri de urgență pentru a identifica infecția și pentru a localiza focarele identificate, acestea din urmă se găsesc adesea sub presiune crescută, cu cerința de a căuta rapid un tratament eficient. Trebuie doar să găsim o nouă modalitate eficientă de a dezvolta vaccinuri - și cum se va schimba imaginea tratamentului cazurilor detectate, sarcina pe infrastructura de sănătate va scădea și recuperarea va accelera.
Capacitățile tehnologiilor inovatoare permitcei implicați în dezvoltare lucrează mai repede în circumstanțe dificile. Tehnici precum învățarea profundă și vizualizarea avansată a datelor permit oamenilor de știință să se bazeze pe întregul corp de cercetări existente, depășind în același timp provocările de a găsi tratamente adecvate pentru noi viruși. Inteligența artificială poate procesa cantități uriașe de date, ceea ce permite medicilor să înceapă testarea cu cele mai promițătoare medicamente. De exemplu, în timp ce căuta un remediu pentru coronavirus, AI a sugerat medicamente cu inductori de apoptoză - substanțe care distrug celulele canceroase. IT este benefic în producția și distribuția medicamentelor, unde producătorii lucrează energic pentru a accelera adoptarea medicamentelor într-o pandemie provocatoare.
Vezi și:
Halo-ul Andromeda se apropie de galaxia noastră. Vă spunem de ce este important
Simptomele coronavirusului la copii. La ce ar trebui să acorde atenție?
Vedeți cele mai apropiate fotografii ale suprafeței Soarelui