Kako Microsoft-Novartis partnerstvo ubrzava otkrivanje lijekova

Vrijeme ponekad ima tendenciju biti jedan od najvećih neprijatelja znanstvenika kada smišljaju nove lijekove. Luca Finelli, potpredsjednik Novartisa i voditelj odjela za uvide, strategiju i dizajn, usporedio je ovu borbu s kuhanjem kako bi objasnio kako ovaj zamoran proces oduzima toliko vremena i resursa.

“Obično, znanstvenik za formulaciju treba odlučiti: 'Uzet ću ovu količinu ovog sastojka A i neku količinu ovog sastojka B.' Zatim isprobavaju različite kombinacije”, rekao je Finelli.

Znanstvenici moraju pronaći pravu kombinaciju molekula za proizvodnju lijekova. Problem je u tome što će svaka mješavina morati proći niz testova kako bi se provjerila sigurnost, učinkovitost i druge ukupne performanse lijeka. To traje godinama, a provjera podataka temeljenih na prošlim eksperimentima samo čini stvari napornijima za znanstvenike.

“Obično to rade ručno, čitajući sve te dokumente kako bi saznali što je relevantno za pitanje koje imaju na umu”, komentirao je Finelli.

To se, međutim, promijenilo za Novartis znanstvenici uvođenjem strateškog partnerstva Microsoft-Novartis 2019., koje je osnovalo Novartis AI Innovation Lab.

“Donosimo našu stručnost u strojnom učenju i našem računanju velikih razmjera. Takvi ne postoje u farmaceutskom svijetu. A Microsoft to ne može preuzeti (neovisno). Mi nismo farmaceutska tvrtka. Stoga je partnerstvo apsolutno ključno,” rekao je Chris Bishop, Microsoft Research Direktor europskog laboratorija.

Promijenio je igru ​​multinacionalne farmaceutske tvrtke nakon što je dobio tehnološke platforme koje ubrzavaju proces otkrivanja lijekova. Sada Novartisovi znanstvenici mogu iskoristiti snagu AI za provjeru rezultata i podataka dobivenih prethodnim provedenim eksperimentima. Uz strojno učenje i algoritam, računala mogu pronaći potrebne informacije skrivene u ogromnim količinama Novartisovih laboratorijskih podataka i datoteka.

"Ovdje, AI zapravo može pomoći da se to učini u nekoliko klikova i vrati relevantne informacije korisniku za daljnju upotrebu, informirajući ih kako osmisliti buduće eksperimente kako bi pronašli nove načine za stvaranje formulacije za novi lijek", rekao je Finelli .

To znači bržu identifikaciju prikladnih molekula koje su im potrebne za proizvodnju prave molekularne kombinacije i lijeka. To, naravno, znači brže testiranje lijekova, pri čemu cjelokupni proces traje najviše tjedana. Prema Bishopu, ova tehnologija omogućuje znanstvenicima da izvedu "10,000 10,000 eksperimenata istovremeno, dobiju rezultate, a zatim ih koriste za dizajniranje sljedećih XNUMX XNUMX eksperimenata."

Shahram Ebadollahi, Novartisov glavni direktor za podatke i umjetnu inteligenciju, rekao je da je to omogućilo tvrtki da pruža svoje usluge mnogim svojim klijentima. 

"Ako pogledate svaki aspekt procesa - od ranog otkrivanja lijekova i razvoja lijekova do kliničkih ispitivanja i zatim do proizvodnje lijeka u velikim razmjerima - samo u 2020., naši lijekovi dosegnuli su gotovo 800 milijuna pacijenata diljem svijeta", rekao je Ebadollahi.

Time ga Novartis planira koristiti u svojim budućim projektima za identifikaciju molekularnih struktura i određivanje bivših eksperimenata koji bi mogli pridonijeti vrijednim podacima. Sve će to, srećom, sada biti izvedeno u znatno kraćem vremenu.