Microsoft-Novartis 파트너십이 신약 개발을 촉진하는 방법

시간은 때때로 새로운 약을 만들 때 과학자들의 가장 큰 적 중 하나가 되는 경향이 있습니다. Novartis의 부사장이자 전략 및 디자인의 인사이트 책임자인 Luca Finelli는 이 힘든 과정을 요리에 비유하여 이 지루한 과정에 많은 시간과 자원이 소요되는 방법을 설명했습니다.

“일반적으로 제형 과학자는 '이 양의 성분 A와 일정량의 성분 B를 섭취할 것입니다.'라고 결정해야 합니다. 그런 다음 다른 조합을 시도합니다.”라고 Finelli가 말했습니다.

과학자들은 의약품을 생산하기 위해 올바른 분자 조합을 찾아야 합니다. 문제는 각 혼합물이 약물의 안전성, 효율성 및 기타 전반적인 성능을 확인하기 위해 일련의 테스트를 거쳐야 한다는 것입니다. 이것은 몇 년이 걸리고 과거 실험을 기반으로 데이터를 확인하는 것은 과학자들에게 더 힘든 일을 만들 뿐입니다.

"일반적으로 그들은 수동으로 이 모든 문서를 읽고 그들이 염두에 두고 있는 질문과 관련된 것이 무엇인지 알아냅니다."라고 Finelli가 말했습니다.

그러나 이것은 다음을 위해 변경되었습니다. 노바티스 Novartis AI Innovation Lab을 설립한 2019 Microsoft-Novartis 전략적 파트너십의 도입과 함께 과학자들.

“우리는 기계 학습과 대규모 컴퓨팅에 대한 전문 지식을 제공합니다. 제약 업계에는 존재하지 않습니다. 그리고 Microsoft는 (독립적으로) 이 문제를 해결할 수 없습니다. 저희는 제약회사가 아닙니다. 따라서 파트너십이 절대적으로 중요합니다.”라고 Chris Bishop이 말했습니다. 마이크로 소프트 연구 유럽 ​​연구실 이사.

신약 개발 프로세스를 가속화하는 기술 플랫폼을 받은 후 다국적 제약 회사의 판도를 바꿨습니다. 이제 노바티스 과학자들은 AI의 힘을 활용하여 이전에 수행된 실험에서 생성된 결과와 데이터를 확인할 수 있습니다. 기계 학습 및 알고리즘을 통해 컴퓨터는 방대한 양의 Novartis 실험실 데이터 및 파일에 숨어 있는 필요한 정보를 찾을 수 있습니다.

Finelli는 "여기서 AI는 실제로 몇 번의 클릭만으로 이를 수행하고 추가 사용을 위해 관련 정보를 사용자에게 다시 제공하여 사용자에게 향후 실험을 설계하여 신약을 위한 제형을 만드는 새로운 방법을 찾는 방법을 알려줄 수 있습니다"라고 말했습니다. .

이는 올바른 분자 조합 및 의약품을 생산하는 데 필요한 적합한 분자를 더 빠르게 식별할 수 있음을 의미합니다. 물론 이는 전체 프로세스에 최대 몇 주가 소요되는 더 빠른 약물 테스트로 해석됩니다. Bishop에 따르면 이 기술을 통해 과학자들은 "10,000개의 실험을 동시에 수행하고 결과를 얻은 다음 이를 사용하여 다음 10,000개의 실험을 설계"할 수 있습니다.

Novartis 최고 데이터 및 AI 책임자인 Shahram Ebadollahi는 이를 통해 회사가 많은 고객에게 서비스를 제공할 수 있게 되었다고 말했습니다. 

Ebadollahi는 "초기 약물 발견 및 약물 개발에서 임상 시험, 대규모 약물 제조에 이르기까지 파이프라인의 모든 측면을 살펴보면 2020년에만 우리 의약품이 전 세계적으로 거의 800억 명의 환자에게 도달했습니다"라고 말했습니다.

이를 통해 Novartis는 분자 구조를 식별하고 귀중한 데이터에 기여할 수 있는 이전 실험을 결정하기 위해 향후 프로젝트에서 이를 사용할 계획입니다. 이 모든 것이 이제 훨씬 더 짧은 시간에 수행될 것입니다.