Штучний інтелект може точно передбачити реакцію людини на нові ліки
© pixabay.com
Цей метод може значно прискорити відкриття ліків та посилити медицину
Шлях від визначення потенційної лікувальної речовини до схвалення нових ліків Управлінням з санітарного нагляду за якістю харчових продуктів та медикаментів може зайняти у США понад десять років і коштуватиме понад мільярд доларів. Дослідницька група створила модель штучного інтелекту (ШІ), яка може значно підвищити точність та скоротити час та вартість процесу розробки ліків. Даний метод описаний у нещодавно опублікованій статті у журналі Nature Machine Intelligence.
Ця модель, названа CODE-AE, дозволяє проводити скринінг нових лікарських сполук для точного прогнозування їхньої ефективності у людей. У ході випробувань також теоретично вдалося визначити персоналізовані ліки для більш ніж 9000 пацієнтів, які б краще лікувати їх захворювання. Дослідники очікують, що цей метод значно прискорить відкриття ліків та прецизійну («високоточну») медицину.
Також читайте
Точне та надійне прогнозування реакції конкретного пацієнта на нову хімічну сполуку має вирішальне значення для відкриття безпечних та ефективних терапевтичних засобів, а також вибору існуючого препарату для конкретного пацієнта. Однак неетично та нездійсненно проводити раннє тестування ефективності ліків безпосередньо на людях. Клітинні або тканинні моделі часто використовуються як сурогат людського тіла для оцінки терапевтичного ефекту молекули ліків. На жаль, ефект препарату в моделі захворювання часто не корелює з ефективністю та токсичністю препарату у пацієнтів-людей. Ця прогалина у знаннях є основним фактором високої вартості та низької продуктивності розробки ліків.
У результаті CODE-AE значно підвищує точність і надійність порівняно з сучасними методами прогнозування специфічних реакцій пацієнтів на ліки виключно на основі скринінгу сполук клітинної лінії.
Наступним завданням дослідницької групи в просуванні використання технології для відкриття ліків є розробка способу для CODE-AE надійно передбачати вплив концентрації нових ліків та їх метаболізму в організмі людини. Дослідники також зауважили, що модель ШІ потенційно може бути налаштована для точного прогнозування побічних ефектів ліків у конкретної людини.
