تحولی در داروسازی با هوش مصنوعی: رویکردهای تحول‌آفرین در کشف دارو و آزمایشات بالینی
کنفرانس اخیر با عنوان “هوش مصنوعی برای داروسازی” به بررسی پیشرفت‌های چشمگیر هوش مصنوعی در صنعت داروسازی پرداخت. متخصصان برجسته از سراسر جهان، کاربردهای نوآورانه هوش مصنوعی در تسریع فرآیند کشف دارو، بهبود دقت آزمایش‌های بالینی و ارتقای تصمیم‌گیری‌های مبتنی بر داده را به نمایش گذاشتند.
بحث‌ها طیف وسیعی از موضوعات را پوشش داد، از بهبود طراحی مولکولی و مهندسی آنتی‌بادی تا بهینه‌سازی فرآیندهای آزمایشات بالینی و کشف اهداف درمانی جدید. این پیشرفت‌ها با همکاری جهانی و تکنولوژی‌های نوآورانه هوش مصنوعی، نویدبخش انقلابی در کارایی، دقت و نتایج تحقیقات و توسعه دارویی هستند.
بهبود دقت و سرعت کشف دارو با هوش مصنوعی:
دکتر دیت توضیح داد که چگونه هوش مصنوعی و روش‌های یادگیری عمیق فرآیند کشف دارو را تسریع می‌کنند. با خودکارسازی وظایفی که به طور سنتی در آزمایشگاه‌های مرطوب انجام می‌شدند، هوش مصنوعی طراحی مولکولی و مهندسی آنتی‌بادی را سرعت می‌بخشد. ادغام الگوریتم‌های یادگیری ماشینی و یک پلتفرم IT FAIR به کاهش زمان و هزینه‌ها کمک می‌کند در حالی که کیفیت و تنوع مولکول‌های کاندید را بهبود می‌بخشد. هدف نهایی طراحی جدید بیولوژیک‌ها با اپیتوپ‌های جدید و ماژول‌های آنتی‌بادی plug-and-play برای سنتز سریع است.
باز کردن پتانسیل هوش مصنوعی برای کشف داروهای ایمونوتراپی با توان بالا از طریق پیرایش RNA
دکتر مارتین آکرمن، هم‌بنیان‌گذار و مدیر فناوری Envisagenics، درباره استفاده از هوش مصنوعی برای شناسایی درمان‌های جدید از طریق پیرایش RNA صحبت کرد. Envisagenics بر پیرایش جایگزین در سرطان تمرکز دارد، جایی که اشتباهات پیرایش، RNAها و اپیتوپ‌های جدیدی را کدگذاری می‌کنند که برای توسعه داروهای آنتی‌بادی-دارویی (ADC) مفید هستند. با استفاده از یک رویکرد اگزون-محور، Envisagenics فضای جستجوی بزرگی از رویدادهای پیرایش تولید می‌کند و احتمال کشف اهداف دارویی جدید را افزایش می‌دهد. این رویکرد به‌ویژه در سرطان‌هایی با تنظیم نادرست پیرایش بالا، مانند سرطان پستان و AML، مؤثر است.
ارتقاء کشف دارو با رزونانس مغناطیسی هسته‌ای و هوش مصنوعی
دکتر توماس اوانجلی‌دیس، بنیان‌گذار، مدیر عامل و مدیر فناوری AIffinity، ادغام رزونانس مغناطیسی هسته‌ای (NMR) با هوش مصنوعی برای بهبود کشف دارو را برجسته کرد. NMR یک تکنیک قوی برای مطالعه ساختار پروتئین و تعاملات مولکولی است اما پیچیده و منابع‌بر است. AIffinity این چالش‌ها را با استفاده از هوش مصنوعی و شیمی‌انفورماتیک مرتفع می‌کند. پلتفرم آنها شامل Deep Heat Miner و Deep Scaffold برای کشف ضربه و بهینه‌سازی لید است. جزء پیشرفته، ۴D Graphs، برای تعیین ساختار پروتئین استفاده می‌شود و از طیف‌های با ابعاد بالاتر برای بهبود پیش‌بینی‌ها بهره می‌برد.
ادغام هوش مصنوعی در طراحی و کشف تخریب‌کننده‌های پروتئینی جدید
دکتر شو جن چن، مدیر علمی AnHorn Medicines، درباره ادغام هوش مصنوعی در طراحی و کشف تخریب‌کننده‌های پروتئینی صحبت کرد. تخریب‌کننده‌های پروتئینی از سیستم یوبی‌کویتین-پروتئازوم برای تخریب پروتئین‌های ناخواسته استفاده می‌کنند و مزایایی در قدرت و کاربردهای درمانی دارند. AnHorn از هوش مصنوعی برای انتخاب هدف و لیگاز E3، پیش‌بینی ساختار، تولید لیگاند و شبیه‌سازی دینامیک مولکولی استفاده می‌کند. این رویکرد جامع کشف و بهینه‌سازی تخریب‌کننده‌های پروتئینی را سرعت می‌بخشد و به توسعه ترکیبات درمانی جدید منجر می‌شود.
تصمیمات هوشمند و مبتنی بر داده‌ها با استفاده از هوش مصنوعی در برنامه‌های توسعه بالینی
دکتر نا هیون کیم، متخصص فروش راه‌حل‌ها در Medidata، درباره چگونگی استفاده از هوش مصنوعی برای تصمیم‌گیری‌های هوشمند و مبتنی بر داده‌ها در برنامه‌های توسعه بالینی صحبت کرد. هوش مصنوعی به بهینه‌سازی طراحی مطالعه، انتخاب شرکت‌کنندگان و نظارت بر سایت‌ها کمک می‌کند و به چالش‌هایی مانند تاخیر در جذب و عملکرد ضعیف پاسخ می‌دهد. پلتفرم Medidata داده‌های عملیاتی و بالینی را یکپارچه می‌کند و مدل‌های پیش‌بینی و سناریوهای پیش‌بینی برای بهبود نتایج آزمایش‌ها ارائه می‌دهد. داده‌های مصنوعی مبتنی بر هوش مصنوعی نیز به تحلیل‌های اکتشافی کمک می‌کنند در حالی که حریم خصوصی داده‌ها را حفظ می‌کنند.
پنل گفتگو
جلسه با یک پنل گفتگو به میزبانی دکتر چینگ یونگ لین، مدیر عامل Graphen Drugomics به پایان رسید. پنلیست‌ها شامل دکتر مارتین آکرمن، دکتر توماس اوانجلی‌دیس، دکتر شو جن چن و دکتر نا هیون کیم بودند. بحث‌ها بر نقش حیاتی هوش مصنوعی در کشف دارو و آزمایشات بالینی، تأثیر احتمالی آینده هوش مصنوعی و ادغام هوش مصنوعی چندوجهی که داده‌های ژنومی، پروتئومی و بالینی را ترکیب می‌کند تا تصمیم‌گیری‌های بهتری در داروسازی را هدایت کند، متمرکز بود. پنل گفتگوی پایانی، بر اهمیت همکاری‌های بین‌المللی و ادغام چندین منبع داده برای استفاده مؤثر از هوش مصنوعی در داروسازی تأکید کرد.
نتیجه‌گیری کلی:
هوش مصنوعی در حال متحول کردن صنعت داروسازی است. با استفاده از هوش مصنوعی، می‌توانیم انتظار داشته باشیم که داروهای جدید با سرعت بیشتر، هزینه کمتر و اثربخشی بالاتر توسعه یابند. همچنین، هوش مصنوعی می‌تواند به ما کمک کند تا بیماری‌های پیچیده را بهتر درک کرده و درمان‌های شخصی‌سازی شده‌تری را ارائه دهیم.
