3 KI-Trends in der Wirkstoffforschung, die 2022 aufgefallen sind

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Es besteht kein Zweifel, dass 2022 eine Welle von KI-Innovationen und Anwendungsfällen für Unternehmen in vielen Branchen erlebt hat. KI hat sich über Marketing, Kundenzufriedenheit und Mitarbeiterbindung hinaus ausgeweitet. Einer der Bereiche, in denen sie große Durchbrüche erzielt hat, ist Medizin, Biotechnologie und Pharmakologie, wo sie die Entdeckung und Entwicklung von Arzneimitteln transformiert.

Die Kosten für die Entdeckung und Entwicklung von Arzneimitteln belaufen sich laut einem PubMed-Artikel auf durchschnittlich 1,3 Milliarden US-Dollar, und „es dauert 12 bis 15 Jahre, bis es auf den Markt kommt“. Es ist daher nicht verwunderlich, dass die Arzneimittelforschungsbranche einen deutlichen Anstieg von KI-basierten Technologien verzeichnet. Ein Beispiel dafür ist ein Artikel in Nature, in dem festgestellt wird, dass die Integration von KI in die Arzneimittelforschungs- und -entwicklungspipeline jährlich um fast 40 % zugenommen hat.

Laut den Healthcare-Investoren Tzvi Bessler und Morris Laster, Ph.D., „nutzen Arzneimittelforschungsunternehmen KI auf vielfältige Weise, z. B. durch die Verwendung von Lernalgorithmen, um potenzielle Arzneimittelkandidaten zu identifizieren, ihre Wirksamkeit und Sicherheit vorherzusagen, und optimieren ihr Design Beispielsweise verwenden sie KI, um große Datensätze biologischer und chemischer Informationen zu analysieren, um Muster und Beziehungen zu identifizieren, die für die Arzneimittelforschung relevant sein könnten."

Dies, so sagten sie, hilft Unternehmen, "vielversprechende Hinweise zu identifizieren und den Arzneimittelentdeckungsprozess zu beschleunigen."

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Während sich das Jahr der KI dem Ende zuneigt, sprach VentureBeat mit mehreren Experten über die überzeugendsten KI-Trends 2022 in der Arzneimittelforschung. Hier sind drei Trends, die aufgefallen sind:

1. Mehr Effizienz bei der biologischen Modellierung und der Entdeckung von Wirkstoffzielen

James Handler, Professor am Rensselaer Polytechnic Institute und Vorsitzender des Association for Computing Machinery Technology Policy Council, sprach mit VentureBeat über zwei Anwendungen, bei denen KI in der Arzneimittelforschung vielversprechend ist: Verringerung der Anzahl potenzieller Kandidaten für Studien und Bereitstellung Mögliche Erklärungen für sekundären Drogenkonsum, d. h. warum ein Medikament bei einer Erkrankung wirksam ist, für deren Behandlung es ursprünglich nicht vorgesehen war.

In beiden Fällen, bemerkte er, ist der Schlüssel, dass "KI die Anzahl der Möglichkeiten reduzieren kann, die mit traditionellen Mitteln erforscht werden müssen". Dies erleichtert die biologische Modellierung und die Entdeckung von Wirkstoffzielen. "Allerdings", fügte er hinzu, "ist ein wichtiger Aspekt dabei, dass KI-Systeme in der Lage sind, Menschen ihre Vorhersagen zu erklären, ein Ziel der aktuellen Forschung. Dies ermöglicht es Menschen, die endgültigen Entscheidungen [über] Analysen und Tests mit KI dramatisch zu treffen." Senkung der Kosten für die Markteinführung wirksamer Medikamente.“

Die Entdeckung und Entwicklung von Arzneimitteln beginnt typischerweise mit der Identifizierung eines biologischen Ziels: beispielsweise eines Gens, Proteins, Rezeptors oder Enzyms. Proteine ​​sind die meisten