マイクロソフトとノバルティスのパートナーシップが創薬を促進する方法

新薬を作るとき、時間は科学者の最大の敵のXNUMXつになる傾向があります。 Novartisの副社長兼Insights、Strategy＆Designの責任者であるLuca Finelliは、この面倒なプロセスに多くの時間とリソースがかかることを説明するために、この苦労を料理と比較しました。

「通常、製剤科学者は、「この成分Aのこの量とこの成分Bのいくらかの量を取ります」と決定する必要があります。 その後、さまざまな組み合わせを試します」とFinelli氏は述べています。

科学者は、医薬品を製造するための分子の適切な組み合わせを見つける必要があります。 問題は、各ブレンドが一連のテストを受けて、薬剤の安全性、効率、およびその他の全体的なパフォーマンスをチェックする必要があることです。 これには何年もかかり、過去の実験に基づいてデータをチェックすることは、科学者にとって物事をより困難にするだけです。

「通常、彼らはこれを手動で行い、これらすべての文書を読んで、彼らが考えている質問に関連するものを見つけます」とフィネリはコメントしました。

ただし、これは ノバルティス ノバルティスAIイノベーションラボを設立した2019年のマイクロソフトとノバルティスの戦略的パートナーシップを導入した科学者。

「私たちは機械学習と大規模コンピューティングの専門知識をもたらします。 それらは製薬業界には存在しません。 そして、マイクロソフトはこれを（独立して）引き受けることはできません。 私たちは製薬会社ではありません。 したがって、パートナーシップは絶対に重要です」とクリスビショップは述べています。 マイクロソフトリサーチ ヨーロッパラボディレクター。

創薬プロセスをスピードアップするテクノロジープラットフォームを受け取った後、多国籍製薬会社のゲームを変えました。 現在、ノバルティスの科学者はAIの力を利用して、以前に実行された実験によって生成された結果とデータを確認できます。 機械学習とアルゴリズムにより、コンピューターは大量のノバルティスの実験データとファイルに隠されている必要な情報を見つけることができます。

「ここで、AIは実際に数回クリックするだけでこれを実行し、関連情報をユーザーに戻してさらに使用できるようにし、新薬の製剤を作成する新しい方法を見つけるための将来の実験を設計する方法をユーザーに知らせます」とFinelli氏は述べています。 。

これは、適切な分子コンボと薬を製造するために必要な適切な分子をより迅速に特定することを意味します。 もちろん、これは薬物のより迅速な検査につながり、全体のプロセスは最大で数週間しかかかりません。 ビショップによると、この技術により、科学者は「10,000の実験を同時に実行し、結果を取得し、それらを使用して次の10,000の実験を設計する」ことができます。

NovartisのチーフデータおよびAIオフィサーであるShahramEbadollahiは、これにより同社が多くの顧客にサービスを提供できるようになったと語りました。 

「初期の創薬や医薬品開発から臨床試験、そして大規模な医薬品の製造に至るまで、パイプラインのあらゆる側面を見ると、2020年だけでも、私たちの医薬品は世界中で約800億人の患者に届きました」とEbadollahi氏は述べています。

これにより、ノバルティスは、分子構造を特定し、貴重なデータに貢献する可能性のある以前の実験を決定するために、将来のプロジェクトでそれを使用することを計画しています。 ありがたいことに、これらすべてがはるかに短い時間で実行されるようになります。