Kako partnerstvo Microsoft-Novartis pospešuje odkrivanje drog

Čas je včasih eden največjih sovražnikov znanstvenikov pri izdelavi novih zdravil. Luca Finelli, Novartisov podpredsednik in vodja vpogledov, strategije in oblikovanja, je ta boj primerjal s kuhanjem, da bi pojasnil, kako ta dolgočasen proces zahteva toliko časa in sredstev.

"Običajno se mora strokovnjak za formulacijo odločiti: 'Uzel bom to količino te sestavine A in nekaj te sestavine B.' Nato poskusijo različne kombinacije,« je dejal Finelli.

Znanstveniki morajo najti pravo kombinacijo molekul za proizvodnjo zdravil. Težava je v tem, da bo morala vsaka mešanica opraviti vrsto testov za preverjanje varnosti, učinkovitosti in druge splošne učinkovitosti zdravila. To traja leta, preverjanje podatkov, ki temeljijo na preteklih poskusih, pa le še dodatno zaostruje znanstvenike.

"Običajno to naredijo ročno in preberejo vse te dokumente, da ugotovijo, kaj je pomembno za vprašanje, ki si ga zastavijo," je komentiral Finelli.

To pa se je spremenilo za Novartis znanstveniki z uvedbo strateškega partnerstva Microsoft-Novartis 2019, ki je ustanovilo Novartis AI Innovation Lab.

»Prinašamo svoje strokovno znanje na področju strojnega učenja in našega obsežnega računalništva. Teh v svetu farmacije ni. In Microsoft tega ne more prevzeti (neodvisno). Nismo farmacevtsko podjetje. Zato je partnerstvo absolutno ključnega pomena,« je dejal Chris Bishop, Microsoft Research Direktor evropskega laboratorija.

To je spremenilo igro multinacionalnega farmacevtskega podjetja, potem ko je prejelo tehnološke platforme, ki pospešujejo proces odkrivanja zdravil. Zdaj lahko Novartisovi znanstveniki uporabijo moč umetne inteligence za preverjanje rezultatov in podatkov, pridobljenih s prejšnjimi opravljenimi poskusi. S strojnim učenjem in algoritmom lahko računalniki najdejo potrebne informacije, ki se skrivajo v ogromnih količinah Novartisovih laboratorijskih podatkov in datotek.

"Tu lahko umetna inteligenca dejansko pomaga narediti to v nekaj klikih in uporabniku vrne ustrezne informacije za nadaljnjo uporabo ter jih obvesti, kako oblikovati prihodnje poskuse, da bi našli nove načine za ustvarjanje formulacije za novo zdravilo," je dejal Finelli. .

To pomeni hitrejšo identifikacijo ustreznih molekul, ki jih potrebujejo za proizvodnjo prave molekularne kombinacije in zdravila. To seveda pomeni hitrejše testiranje zdravil, pri čemer celoten postopek traja največ tedne. Po besedah ​​Bishopa ta tehnologija omogoča znanstvenikom, da izvedejo "10,000 eksperimentov hkrati, dobijo rezultate in jih nato uporabijo za oblikovanje naslednjih 10,000 eksperimentov."

Shahram Ebadollahi, Novartisov vodja podatkov in umetne inteligence, je povedal, da je to podjetju omogočilo, da svoje storitve nudi številnim svojim strankam. 

»Če pogledate vse vidike cevovoda – od zgodnjega odkrivanja zdravil in razvoja zdravil do kliničnih preskušanj in nato do proizvodnje zdravila v velikem obsegu – so samo leta 2020 naša zdravila dosegla skoraj 800 milijonov bolnikov po vsem svetu,« je dejal Ebadollahi.

S tem ga namerava Novartis uporabiti v svojih prihodnjih projektih za identifikacijo molekularnih struktur in določitev prejšnjih poskusov, ki bi lahko prispevali dragocene podatke. Vse to bo zdaj na srečo izvedeno v precej krajšem času.