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应用人工智能药物开发的所有阶段

电脑芯片与文本“人工智能”
信贷:iStock

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你最近似乎不能在网上看任何地方没有看到有关人工智能(AI)是如何革新世界我们知道它以惊人的速度。


一个行业将受益于人工智能和机器学习的兴起是药物发现。然而,这些技术并非仅适用于在实验室设计药物的生化性质——人工智能时也可以利用在临床试验来确定参与者并确保结果可以应用于各种各样的人群。


为了了解更多,188金宝搏备用采访了博士。元王UCB的研究分析,所以发现人工智能是如何被应用到药物开发的所有阶段,从药物设计临床试验,做一个真正的影响病人的生命。


莎拉·惠兰(SW):什么是主要的AI在药物发现中的应用,以及如何协助创新在这个空间吗?


元王(YW):人工智能是指认知算法等技术,利用机器学习和机器人过程自动化。在其核心,AI允许电脑和机器模拟人类认知,包括学习、决策和行为能力。


在医药领域,人工智能了非凡的可能性从理解疾病病理设计更精良的临床试验。例如,我们可以每一个氨基酸序列在每个蛋白质,由个体的DNA编码,而序列预测蛋白质结构也使与人工智能模型。根据这一点,我们可以提高抗体的稳定性和有效性对致病蛋白质序列。艾未未的能力来解释单个细胞的健康使我们加深理解疾病的生物学和病理学,以及发现潜在的药物干预。


科学界,我们现在有大量的数据访问。通过利用病人电子健康记录的数据,研究人员可以识别复杂的模式与特定疾病有关。利用人工智能的功能分析大量的数据和机器学习算法,我们可以更好地利用信息,我们已经从之前的临床试验。这种学习可以告诉未来的试验和确定病人服务有前途的解决方案。


西南:这种技术被用于临床试验,以及如何转化为改变了病人吗?


YW:高级人工智能可以发挥关键作用在临床试验中通过提高治疗时间表,审判招聘医生和数据的可访问性。目前,只有5%符合条件的患者目前参与临床研究。AI工具可以帮助发挥重要作用在应对这一挑战,加快寻找合格的参与者的过程,分析医疗记录和提醒医护人员和患者对临床试验的机会。


低比例的资格参与临床试验也能导致缺乏多样性和潜在的限制为特定的子组开发药物的有效性。以确保我们开发的解决方案将在现实世界的人口是有效的,我们必须确保我们设计的试验反映的病人,我们服务的社区。bet188真人利用人工智能的功能,可以识别合格的参与者,优化试验设计,利用真实的数据,研究人员与病人相关的招聘可以克服挑战,加强多样性和包容性,整体改善临床试验。人工智能技术的集成在临床试验中拥有巨大的潜力推动医学研究和为病人提供更好的医疗成果。


西南:AI在药物设计面临的主要挑战是什么?


YW:虽然AI在药物设计提供了重要的机遇,也带来挑战。生物系统是高度复杂的,我们理解的复杂性仍在不断发展。人工智能模型在药物设计需要考虑这种复杂性,考虑到多个目标之间的相互作用,途径和生理反应。将这种复杂性纳入人工智能算法和准确地代表不同的生物过程仍具有挑战性,我们目前没有这些算法的所有信息可以利用学习这些过程的表征。出于这个原因,人工智能应该用于通知研究者在药物发现过程中,而不是取代它们。在联合,我们继续致力于将强,协作团队专门研究人员我们的使命推动创新的中心。


西南:你认为最有前途的或令人兴奋的方面是什么?


YW:利用人工智能的力量我们有可能转变为一个更精确的方法,药物设计和发现也会导致更多的个性化药物。


了解疾病的复杂性使我们能够设计最合适的分子治疗。然而,这个过程耗时是由于大量的数据和分子分析。加快和加强我们的药物发现和开发能力,我们已经与微软密切合作。


这种合作将结合微软的强度计算服务,UCB的专长领域的发展有意义的病人解决自动化广泛知识图表的创建。这个雄心勃勃的伙伴关系旨在建立一个全面的360°数据功能的患者群体,使我们能够发现和开发药物更快为个人患有严重疾病。这种合作潜力凸显了人工智能技术与数据科学家和专家协同工作,发现新的相关性和模式推动创新的关键。


利用人工智能能给病人带来不可否认的价值,因为它促进了高效的基因数据分析,疾病通路和基因序列。这使研究人员和卫生保健提供者准确地识别患者个体的特殊需要,高度个性化和有针对性的治疗铺平了道路。利用人工智能的力量在我们的药物发现的努力令人兴奋的潜力提高病人的严重疾病的治疗结果和改变着景观加速药物发现和开发更个性化的方法。FormBottom形式


西南:你有任何最近的案例研究和成功的故事,你想强调吗?


YW:我们的方法改善病人预后的最前沿,我们开发了Bonebot,伺机一个基于ai的裂缝识别技术,屏幕椎骨折为其他目的而进行CT扫描。


骨质疏松性骨折椎脆弱性骨折,最普遍,往往缺乏明显的症状,可以提高髋部骨折的风险。与Bonebot先进的预测能力,我们现在可以帮助识别裂缝,否则可能会被忽视。因此,患者可能受益于更有效的临床干预,可能减少相关并发症与骨质疏松症。


这种基于ai技术利用图像没有专门评估脊柱,比如胸部x光检查。最大化这个项目的潜力,还有与ImageBiposy实验室合作,将与现有集成BoneBot ImageBiopsy实验室动物园MSK的平台将解决临床实践和为病人和健康的生态系统创建一个积极的影响。

西南:AI允许审讯的庞大的数据集在庞大的人口。这帮助我们怎样才能使药物和适用于不同人群推广普及呢?


YW:人工智能种族或地理可以帮助消除壁垒通过授予访问和了解巨大的数据集。利用人工智能,临床试验可以实现更大的多样性和包容性。


数据收集的景观近年来经历了重大的进步,提供有价值的见解疾病临床和社会观点。通过全面了解关于疾病流行病学和集成数据和信息,长期研究和现实世界的数据,我们可以构建一个整体的疾病和确定治疗目标地区。


从历史上看,特定的人群,如少数民族或老年人,已经充分的临床试验。人工智能可以帮助解决这个问题通过识别差距表示和暗示策略以确保多样的参与。包括更广泛的个人在临床试验中,研究人员可以获得洞察不同人群的药物的有效性和安全性。


西南:你认为未来的人工智能药物发现空间?你认为什么进步将前进?


YW:与人工智能的功能演变以前所未有的速度无法预知未来的人工智能在药物发现可能导致空间。以及缩短时间从实验室到病人,改善临床试验多样性和医学更个性化的方向移动,我们希望看到AI通知药品安全性和毒性预测。通过利用计算模型,人工智能算法可以帮助评估潜在的风险和副作用的药物候选人,有助于减少意外的不良反应在临床试验的可能性。这可以提高患者安全,增加药物开发过程的效率。


人工智能也有潜力协助优化联合疗法,包括使用多个药物在一起。通过分析不同数据集和不同特点,人工智能算法可以预测不同药物组合的协同效果,确定最佳剂量方案。这可能导致更有效的治疗策略的发展,尤其是在复杂的疾病,如癌症。


博士元王是莎拉·惠兰博士说,科学技术网络作家。188金宝搏备用

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