Гострі захворювання, як правило, відрізняються від хронічних своїм стрімким перебігом. Якщо виявляється
Фармацевтичні компанії покликані зіграти в цьомуважливу роль. За допомогою штучного інтелекту (ІІ) та інших передових аналітичних технологій вони можуть прискорити процес розробки і поширення необхідних методів лікування.
Етапи розробки вакцини
Само по собі відчуття невідкладності, якепов'язане з гострими інфекційними захворюваннями, може прискорити процес отримання вакцини. Необхідність негайних дій об'єднує і стимулює цілий ряд структур - від дослідників і клінічних фахівців до регулюючих органів і виробників - в прагненні якомога швидше розробити для медичних працівників ефективний засіб лікування.
Однак навіть при невтомній і цілеспрямованійроботі цих груп на повний цикл розробки можуть піти роки. До того, як засіб буде готово до виходу на ринок, потрібно пройти кілька етапів. А саме:
• Дослідницька стадія:опрацювання тисяч потенційних формул для відбору вакцин-кандидатів, а також дослідження імунної відповіді.
•Доклінічна стадія:лабораторний аналіз для визначення відповідних антигенів для вироблення концепції та структури вакцини.
•Клінічні випробування:випробування вакцини на тестових групах із різними характеристиками.
•Перевірка відповідності нормативам і сертифікація:перевірка безпеки вакцини та дотримання законодавчих норм.
• Виробництво та контроль якості:виготовлення лікарських засобів для підготовки до масової вакцинації.
Кожен етап важливий для забезпечення ефективності табезпеки виробленої вакцини, щоб своєчасно виявити всі побічні ефекти і щоб масове виробництво вакцини здійснювалося на постійній основі до тих пір, поки загроза захворювання не буде зведено до мінімуму.
Історично складність, регулювання і вартістькожного з цих етапів сповільнювали реагування на виникаючі медичні проблеми. Тепер же завдяки технологіям штучного інтелекту ми можемо оперативно прискорювати процес отримання та впровадження нових ліків.
Яким чином ІІ допомагає в цьому процесі?
Хоча і не можна очікувати моментального успіху прирішенні такої складної проблеми, як розробка вакцини, ми можемо вжити заходів щодо подолання ряду обмежень і вузьких місць, що заважають виконанню завдання. Досягнення в області автоматизації аналізу даних і покрокової візуалізації всіх етапів пошуку вакцини допомагають усунути деякі з цих обмежень, тим самим прискорюючи процес розробки вакцини і спрощуючи нарощування виробництва.
Ось деякі завдання, які ІІ може вирішувати на кожному з етапів.
Дослідницька / доклінічна стадія
Початкові фази розробки препарату частовключають процес відбору вакцин-кандидатів, виходячи з результатів попередніх досліджень і лікування. Дослідники можуть використовувати ІІ для обробки великих бібліотек цифрових даних (наприклад, для аналізу властивостей тисяч фармацевтичних сполук при відборі) зі значно більшою точністю, ніж при ручній обробці.
Так, в березні Білий дім і група досліднихінститутів і компаній запропонували ML-інженерам, які працюють з розпізнаванням тексту, проаналізувати датасета з 30 тис. наукових публікацій про COVID-19 для узагальнення необхідної інформації, яка допомогла б розробці вакцини і ліків. До досліджень приєдналася DeepMind. Використавши алгоритм, навчений на великих геномних даних, їм вдалося розпізнати структуру білків, пов'язаних з вірусом.
Також ІІ може використовуватися на цих етапах для секвенування ДНК на основі даних великої кількості людей, що дозволяє медикам виконувати тести на генетичне відповідність і імунну відповідь.
Клінічна розробка і випробування
Після знаходження відповідних з'єднань починаютьсявипробування в реальних умовах. Різні пацієнти будуть по-різному реагувати на препарат в залежності від таких факторів, як вік і історія хвороби. Тому тести повинні бути комплексними і охоплювати навіть ті малоймовірні випадки, коли пацієнт може погано сприймати препарат.
Відпрацьовуючи алгоритми глибокого навчання,дослідники можуть виконувати ці випробування в неймовірній раніше масштабі, ще до фізичного застосування вакцини-кандидата на випробовуваних пацієнтах. Цифровий двійник пацієнта може значно полегшити клінічні випробування. Помістивши цифровий аналог препарату в цифровий аналог організму людини, дослідники зможуть побачити, як взаємодіяв б препарат з даним організмом. Ці алгоритми можуть використовуватися при виявленні і відборі антитіл для боротьби з інфекційними захворюваннями, різко поліпшуючи показники швидкості і вартості. Крім того, для прискорення тестування можна використовувати розширену аналітику і візуалізацію даних про реакцію людини на потенційні вакцини, що дозволяє виконувати більш складний аналіз і знизити ймовірність помилок.
Виробництво і контроль якості
Після схвалення вакцини регулюючим органомпочинається напружений процес розробки і постачання ліків в широку мережу лікарень і клінік. На цьому етапі виробники препаратів стикаються з такими значними факторами, які вимагають швидкого прийняття рішень, як доступний обсяг виробництва, якість препарату і оптимальні рішення по упаковці.
Поєднуючи ІІ і технології, засновані на застосуваннідатчиків, виробники можуть використовувати докладні дані для підвищення ефективності логістичних ланцюжків. Штучний інтелект допомагає прогнозувати тривалість циклу виробництва конкретного препарату і вибудовувати оптимальний план завантаження виробничих ліній. Крім того, в завдання ІІ входить визначення критичних виробничих ділянок, пошук бракованої продукції, прогноз простоїв, поломок устаткування, планування ремонтів. Завдяки цьому можна добитися кращої оптимізації енергоспоживання, скоротити непотрібні експлуатаційні витрати, усунути дисбаланс між попитом і пропозицією в процесі виробництва і знизити ризик псування препаратів при реалізації.
універсальні помічники
ІІ допомагає не тільки в розробці вакцин.Так, наприклад, в період пандемії платформа Botkin.AI використовувала ІІ для виявлення початкових симптомів пневмонії на знімках легенів. Завдяки цьому пацієнти могли в короткі отримати необхідне лікування на ранніх етапах захворювання і уникнути ускладнень.
Крім того, сучасні технології широкозастосовуються і в інших областях медицини. Наприклад, при виробництві інсуліну необхідно забезпечити високу точність роботи з компонентами, а також ідеальну чистоту виробничих ліній і цехів. Для відповідності всім вимогам компанія Biopharmax впровадила інтелектуальні контролери, які в сукупності з робочими станціями для операторів і розподіленими системами управління допомогли досягти докладної візуалізації виробничих процесів. Це дозволяє в режимі реального часу чітко контролювати всі етапи випуску інсуліну і дотримуватися високі критерії санітарних норм і точності.
Ще одна проблема, впоратися з якою допомагаютьцифрові технології, - довге очікування при отриманні лікування пацієнтами з раковими захворюваннями, починаючи від обстеження і закінчуючи терапією. В одній з клінік штату Теннесі (США) відвідувачам онкологічного відділення доводилося чекати обстеження по п'ять годин, а у випадку з таким серйозним діагнозом, як рак, час - найцінніший ресурс. Для зменшення термінів обслуговування медична організація інтегрувала спеціалізоване ПО. Після аналізу поточного стану рішення склало рекомендації для різних процедур і процесів: складання оптимального розкладу, реорганізація простору в будівлі, наймання додаткових кадрів на певні позиції, інвестиції в нове обладнання для аналізів. Після реалізації всіх дій час очікування скоротилося на 25%.
Більш швидке лікування в екстрених випадках
Спалах вірусної інфекції може створитинепередбачені проблеми для тих, хто бере участь в управлінні громадським охороною здоров'я, від політиків і органів охорони здоров'я до лікарів і виробників. Якщо перші можуть вживати екстрених заходів по виявленню інфекції та локалізації виявлених вогнищ, то другі часто виявляються під збільшеним тиском з вимогою швидкого пошуку ефективного лікування. Варто тільки знайти новий ефективний спосіб розробки вакцин - і як зміниться картина лікування виявлених випадків, знизиться навантаження на інфраструктуру охорони здоров'я і прискориться одужання.
Можливості інноваційних технологій дозволяютьякі беруть участь в розробці швидше працювати в складних обставинах. Такі методи, як глибоке навчання і розширена візуалізація даних, дозволяють вченим спиратися на весь обсяг існуючих досліджень, долаючи труднощі, пов'язані з пошуком відповідних методів лікування нових вірусів. Штучний інтелект може обробляти величезні масиви даних, що дозволяє медикам починати тестування з найбільш перспективних препаратів. Наприклад, під час пошуків ліків від коронавируса, ІІ підказав ліки з індукторами апоптозу - речовинами, які вбивають ракові клітини. ІТ приносить користь у виробництві і розповсюдженні ліків там, де виробники енергійно працюють над прискоренням впровадження цих ліків в складних умовах пандемії.
Читайте також:
Ореол Андромеди наближається до нашої галактики. Розповідаємо, чому це важливо
Симптоми коронавируса у дітей. На що варто звернути увагу?
Подивіться на найближчі знімки поверхні Сонця