Hogyan gyorsítja fel a Microsoft-Novartis partnerség a gyógyszerfelderítést?

Az idő néha a tudósok egyik legnagyobb ellensége új gyógyszerek kitalálásakor. Luca Finelli, a Novartis alelnöke, valamint az Insights, stratégiai és tervezési részleg vezetője ezt a küzdelmet a főzéshez hasonlította, hogy elmagyarázza, hogy ez az unalmas folyamat milyen sok időt és erőforrást igényel.

"Általában a készítményt készítő tudósnak kell eldöntenie, hogy "ezt a mennyiséget beveszem ebből az A összetevőből és bizonyos mennyiségű B összetevőből." Ezután különféle kombinációkat próbálnak ki” – mondta Finelli.

A tudósoknak meg kell találniuk a molekulák megfelelő kombinációját a gyógyszerek előállításához. A probléma az, hogy minden keveréknek egy sor tesztet kell alávetni a gyógyszer biztonságosságának, hatékonyságának és egyéb általános teljesítményének ellenőrzésére. Ez éveket vesz igénybe, és a múltbeli kísérleteken alapuló adatok ellenőrzése csak megerőltetőbbé teszi a tudósokat.

„Általában ezt manuálisan teszik, végigolvasva az összes dokumentumot, hogy megtudják, mi a lényeges a feltett kérdésben” – kommentálta Finelli.

Ez azonban megváltozott a Novartis tudósok a 2019-es Microsoft-Novartis stratégiai partnerség bevezetésével, amely megalapította a Novartis AI Innovation Labot.

„A gépi tanulás terén szerzett szakértelmünket és nagyszabású számításainkat hozzuk létre. Ilyenek nem léteznek a gyógyszervilágban. A Microsoft pedig ezt (önállóan) nem tudja vállalni. Nem vagyunk gyógyszergyártó cég. Tehát a partnerség rendkívül fontos” – mondta Chris Bishop. Microsoft Research Europe Lab igazgatója.

Megváltoztatta a multinacionális gyógyszergyártó cég játékát, miután megkapta a gyógyszerkutatási folyamatot felgyorsító technológiai platformokat. A Novartis tudósai most kihasználhatják az AI erejét, hogy ellenőrizzék a korábbi kísérletek eredményeit és adatait. A gépi tanulás és az algoritmus segítségével a számítógépek megtalálhatják a szükséges információkat, hatalmas mennyiségű Novartis laboratóriumi adatban és fájlban.

"Itt az MI valóban segíthet ebben néhány kattintással, és visszahozza a releváns információkat a felhasználónak további felhasználásra, tájékoztatva őket arról, hogyan tervezzenek meg jövőbeli kísérleteket, hogy új módszereket találjanak egy új gyógyszer készítményének létrehozására" - mondta Finelli. .

Ez azt jelenti, hogy gyorsabban azonosítják a megfelelő molekulákat, amelyekre szükségük van a megfelelő molekuláris kombináció és gyógyszer előállításához. Ez természetesen a gyógyszerek gyorsabb tesztelését jelenti, és a teljes folyamat legfeljebb heteket vesz igénybe. Bishop szerint ez a technológia lehetővé teszi a tudósok számára, hogy „10,000 10,000 kísérletet hajtsanak végre egyidejűleg, megkapják az eredményeket, majd felhasználják azokat a következő XNUMX XNUMX kísérlet megtervezéséhez”.

Shahram Ebadollahi, a Novartis adat- és mesterséges intelligencia igazgatója megosztotta azzal, hogy ez lehetővé tette a vállalat számára, hogy szolgáltatásait sok ügyfelének nyújtsa. 

„Ha megvizsgáljuk a folyamat minden aspektusát – a korai gyógyszerfelfedezéstől és a gyógyszerfejlesztéstől a klinikai vizsgálatokig, majd a gyógyszer nagyszabású gyártásáig –, csak 2020-ban gyógyszereink csaknem 800 millió beteghez jutottak el világszerte” – mondta Ebadollahi.

Ezzel a Novartis azt tervezi, hogy a jövőbeni projektjei során felhasználja molekuláris szerkezetek azonosítására, valamint olyan korábbi kísérletek meghatározására, amelyek értékes adatokkal szolgálhatnak. Mindezt szerencsére most sokkal rövidebb időn belül adják elő.