Як партнерство Microsoft-Novartis прискорює виявлення ліків

Час іноді має тенденцію бути одним із найбільших ворогів вчених при створенні нових ліків. Лука Фінеллі, віце-президент Novartis і керівник відділу аналітики, стратегії та дизайну, порівняв цю боротьбу з приготуванням їжі, щоб пояснити, як цей виснажливий процес займає так багато часу та ресурсів.

«Як правило, дослідник, який займається розробкою рецептур, повинен вирішити: «Я візьму цю кількість цього інгредієнта А і деяку кількість цього інгредієнта Б». Потім вони пробують різні комбінації», – сказав Фінеллі.

Вченим потрібно знайти правильну комбінацію молекул для виробництва ліків. Проблема в тому, що кожна суміш повинна пройти серію тестів, щоб перевірити безпеку, ефективність та інші загальні показники препарату. Це займає роки, а перевірка даних на основі минулих експериментів лише робить речі більш напруженими для вчених.

«Зазвичай вони роблять це вручну, читаючи всі ці документи, щоб з’ясувати, що має відношення до питання, яке вони мають на увазі», – прокоментував Фінеллі.

Це, однак, змінилося для Novartis науковців із запровадженням стратегічного партнерства Microsoft-Novartis у 2019 році, яке заснувала лабораторію інновацій AI Novartis.

«Ми використовуємо наш досвід у сфері машинного навчання та наших великомасштабних обчислень. У фармацевтичному світі таких не існує. І Microsoft не може взяти це на себе (самостійно). Ми не фармацевтична компанія. Тому партнерство є абсолютно вирішальним», – сказав Кріс Бішоп, Microsoft Research Директор лабораторії Європи.

Це змінило гру для транснаціональної фармацевтичної компанії після отримання технологічних платформ, які прискорюють процес відкриття ліків. Тепер вчені Novartis можуть використовувати силу штучного інтелекту для перевірки результатів і даних попередніх експериментів. Завдяки машинному навчанню та алгоритму комп’ютери можуть знайти потрібну інформацію, що ховається у величезній кількості лабораторних даних і файлів Novartis.

«Тут AI може допомогти зробити це за кілька кліків і повернути відповідну інформацію користувачеві для подальшого використання, інформуючи його, як планувати майбутні експерименти, щоб знайти нові способи створення рецептури для нового препарату», — сказав Фінеллі. .

Це означає швидшу ідентифікацію відповідних молекул, які потрібні для виробництва правильної молекулярної комбінації та ліків. Це, звичайно, призводить до швидшого тестування ліків, а загальний процес займає максимум тижні. За словами Бішопа, ця технологія дозволяє вченим проводити «10,000 10,000 експериментів одночасно, отримувати результати, а потім використовувати їх для розробки наступних XNUMX XNUMX експериментів».

Шахрам Ебадоллахі, керівник відділу даних та штучного інтелекту Novartis, поділився, що це дозволило компанії надавати свої послуги багатьом своїм клієнтам. 

«Якщо ви подивитеся на кожен аспект трубопроводу – від раннього відкриття ліків і розробки ліків до клінічних випробувань, а потім до виробництва препарату у великих масштабах – лише в 2020 році наші ліки охопили майже 800 мільйонів пацієнтів у всьому світі», – сказав Ебадоллахі.

Завдяки цьому Novartis планує використовувати його у своїх майбутніх проектах для визначення молекулярних структур і визначення колишніх експериментів, які можуть надати цінні дані. Все це, на щастя, тепер буде виконано в набагато менший термін.