Η Τεχνητή Νοημοσύνη και το Μέλλον της Ειδικής Φαρμακευτικής
ΜΑΣ. Pharm . 2025; 50 (1): 29-32.
ΠΕΡΙΛΗΨΗ: Η τεχνητή νοημοσύνη (AI) είναι ένας αναπτυσσόμενος τομέας τεχνολογίας που χρησιμοποιείται σε διάφορους τομείς της υγειονομικής περίθαλψης. Τεχνολογία AI για τον τομέα των φαρμακείων, αλλιώς γνωστή ως φαρμακοευφυΐας , μπορεί να βοηθήσει στον εξορθολογισμό των διαδικασιών για τους κλινικούς φαρμακοποιούς, συμπεριλαμβανομένης της λήψης πιο ακριβών και βασισμένων σε στοιχεία κλινικών αποφάσεων μέσω της ανάλυσης μεγάλου όγκου δεδομένων ασθενών, ιατρικών αρχείων, εργαστηρίων και προφίλ φαρμάκων. Ένας τομέας της φαρμακευτικής που μπορεί να ωφελήσει ιδιαίτερα η τεχνητή νοημοσύνη είναι η ανάπτυξη φαρμάκων. Η ανάπτυξη νέων φαρμάκων ήταν ιστορικά μια πολύ μακρά, πολύπλοκη και δαπανηρή διαδικασία. Ωστόσο, η χρήση της τεχνητής νοημοσύνης μπορεί να επιταχύνει τον ρυθμό ανακάλυψης αναλύοντας σύνολα δεδομένων, προσδιορίζοντας τις βέλτιστες ενώσεις και προβλέποντας την πιθανή αποτελεσματικότητά τους. Ταυτόχρονα, η αξιοποίηση της τεχνητής νοημοσύνης για την προώθηση του μέλλοντος της φαρμακευτικής προϋποθέτει την αποδοχή των πτυχών ακρίβειας και ασφάλειας της τεχνητής νοημοσύνης για τη χρήση της στην ανάπτυξη φαρμάκων.
Φαρμακευτική τεχνητή νοημοσύνη (AI), ή φαρμακοευφυΐας , αναφέρεται στην έξυπνη χρήση της πληροφορίας και της τεχνολογίας για τη βελτιστοποίηση των διαδικασιών που σχετίζονται με τα φάρμακα και την ενίσχυση της λήψης αποφάσεων σε ολόκληρο τον φαρμακευτικό τομέα. 1 Αυτό περιλαμβάνει την ανάπτυξη φαρμάκων, την παρασκευή, τη διανομή και τη φροντίδα των ασθενών. 1 Ένας τομέας ενδιαφέροντος όταν εξετάζεται η φαρμακοευφυΐα είναι η χρήση της στην ανακάλυψη και ανάπτυξη φαρμάκων. Η ανάπτυξη παραδοσιακών φαρμάκων είναι γνωστό ότι είναι μια πολύ μακρά, πολύπλοκη και δαπανηρή διαδικασία, με μέσο κόστος σχεδόν 2,6 δισεκατομμύρια δολάρια και χρειάζεται κατά μέσο όρο περίπου 12 χρόνια για να ολοκληρωθεί. Αυτό δημιουργεί χρόνο καθυστέρησης στην παροχή δυνητικά ασφαλέστερων, πιο αποτελεσματικών επιλογών θεραπείας για ασθενείς με σύνθετες καταστάσεις ασθένειας. 2
Η συνεχής ανάπτυξη φαρμάκων είναι απαραίτητη για την πρόοδο της περίθαλψης των ασθενών, ιδιαίτερα για την αντιμετώπιση ασαφών καταστάσεων ασθένειας που στερούνται αποτελεσματικών θεραπειών. Καθώς οι ασθένειες εξελίσσονται, μπορούν να προκύψουν νέες προκλήσεις, αυξάνοντας την ανάγκη για καινοτόμες θεραπείες για τη βελτίωση των αποτελεσμάτων των ασθενών με τη θεραπεία καταστάσεων σπάνιων ασθενειών που είτε ήταν προηγουμένως μη θεραπεύσιμες είτε είχαν περιορισμένες θεραπευτικές επιλογές θεραπείας. Ένα παράδειγμα αυτού είναι η ιδιοπαθής πνευμονική ίνωση (IPF), η οποία θα συζητηθεί αργότερα στο άρθρο. Η χρήση της φαρμακοευφυΐας για την επιτάχυνση αυτών των διαδικασιών στοχεύει τώρα στη βελτίωση της αποτελεσματικότητας και της ασφάλειας, παρέχοντας παράλληλα καινοτόμες θεραπευτικές επιλογές. Πριν διερευνήσουμε την εφαρμογή της φαρμακοευφυΐας στην ανάπτυξη φαρμάκων και τη χρήση της για την προώθηση του μέλλοντος της φαρμακευτικής, είναι απαραίτητο να κατανοήσουμε τους διαφορετικούς τύπους τεχνητής νοημοσύνης.
Ο ευρύς όρος τεχνητή νοημοσύνη ορίζεται ως προσομοίωση διαδικασιών ανθρώπινης νοημοσύνης μέσω της χρήσης τεχνολογίας υπολογιστών. Αυτή η διαδικασία περιλαμβάνει την απόκτηση πληροφοριών, την ανάπτυξη κανόνων για τη χρήση των πληροφοριών, την εξαγωγή συμπερασμάτων και την αυτοδιόρθωση. 3
Το δεύτερο επίπεδο, ή υποπεδίο, του AI περιλαμβάνει μηχανική μάθηση (ML), το οποίο χρησιμοποιεί στατιστικές μεθόδους για την τεχνητή νοημοσύνη για να μάθει περισσότερα χωρίς να χρειάζεται να προγραμματιστεί ειδικά. Για να αναπτυχθεί και να αναπτυχθεί η ML, υπάρχουν δύο θεμελιώδεις προσεγγίσεις στις οποίες εκπαιδεύεται η τεχνητή νοημοσύνη: η εποπτευόμενη και η μη εποπτευόμενη μάθηση. Η εποπτευόμενη μάθηση περιλαμβάνει εκπαίδευση από επισημασμένα δεδομένα με αντίστοιχες ετικέτες εξόδου. Όσον αφορά την ανάπτυξη φαρμάκων, η εποπτευόμενη μάθηση θα περιλαμβάνει την εκπαίδευση για την πρόβλεψη της αποτελεσματικότητας των φαρμάκων με βάση τα διαθέσιμα δεδομένα με ετικέτα που απεικονίζουν τον τρόπο με τον οποίο έχουν χρησιμοποιηθεί με επιτυχία προηγούμενοι συνδυασμοί φαρμάκων για τη θεραπεία ασθενειών.
Από την άλλη πλευρά, η μάθηση χωρίς επίβλεψη περιλαμβάνει μάθηση χωρίς ρητά επισημασμένα δεδομένα, πράγμα που σημαίνει ότι η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να μάθει με βάση τον εντοπισμό προτύπων και σχέσεων μεταξύ φαινομενικά τυχαίων συνόλων δεδομένων. Χρησιμοποιώντας την ανάπτυξη φαρμάκων και τη φαρμακευτική ως άλλο παράδειγμα, η μάθηση χωρίς επίβλεψη θα μπορούσε να χρησιμοποιηθεί για την εύρεση δυνητικά άγνωστων προηγουμένως ταξινομήσεων ασθενειών με βάση μη αναγνωρισμένα δεδομένα ασθενών. 3 Με απλά λόγια, η μάθηση χωρίς επίβλεψη επιτρέπει μια πιο διερευνητική προσέγγιση για την εύρεση δυνητικά κρυφών πληροφοριών σε δεδομένα χωρίς ετικέτα.
Το τελικό υποπεδίο του AI ονομάζεται βαθιά μάθηση (DL), το οποίο είναι ένα περαιτέρω υποσύνολο της ML, χρησιμοποιώντας βαθιά νευρωνικά δίκτυα που προσαρμόζονται και μαθαίνουν από πειραματικά δεδομένα. Το DL επιτρέπει στην τεχνητή νοημοσύνη να επιλύει πολύπλοκα προβλήματα πηγαίνοντας ένα βήμα πιο μακριά από την ML. Αντί να εξετάζει μη αναγνωρισμένα δεδομένα, το DL επιτρέπει τη βαθύτερη ανάλυση μη δομημένων δεδομένων, συμπεριλαμβανομένων εικόνων και ομιλίας, χωρίς την απαίτηση εξωτερικού προγραμματισμού για κάτι τέτοιο. Λαμβάνοντας υπόψη την ενσωμάτωση της DL στην ανάπτυξη φαρμάκων, αυτό το υποσύνολο της τεχνητής νοημοσύνης μπορεί να βοηθήσει στον εντοπισμό πιθανών προτύπων μεταξύ των χημικών δομών για να βοηθήσει στην πρόβλεψη της πιθανής επιτυχίας μιας νέας ένωσης. 3
Η Διαδικασία Ανάπτυξης Φαρμάκων και η ΤΝ
Η ανάπτυξη παραδοσιακών φαρμάκων μπορεί γενικά να χωριστεί σε τέσσερις μεγάλες κατηγορίες: επιλογή και επικύρωση στόχου, βελτιστοποίηση διαλογής σύνθετων και μολύβδου, προκλινικές μελέτες και, τέλος, κλινικές δοκιμές. 2 Η χρήση της τεχνητής νοημοσύνης σε κάθε στάδιο της διαδικασίας ανάπτυξης φαρμάκων επιτρέπει τη χρήση των διαφόρων τύπων μοντέλων μάθησης, συμπεριλαμβανομένων των ML και DL, για να ξεπεραστούν οι συνήθεις ανεπάρκειες της παραδοσιακής διαδικασίας.
Η επιλογή στόχου περιλαμβάνει τον εντοπισμό και την επικύρωση μιας πιθανής νόσου στόχου προς θεραπεία. Οι διεργασίες-στόχοι μπορεί να περιλαμβάνουν αδρανοποίηση ενζύμου ή αποκλεισμό υποδοχέα που μπορεί να βοηθήσει στην αλλαγή ή να σταματήσει την εξέλιξη της νόσου-στόχου. Για να βελτιωθεί η αποτελεσματικότητα, ένα μοντέλο AI μπορεί να χρησιμοποιηθεί για τον γρήγορο εντοπισμό διαφορετικών χαρακτηριστικών μεταξύ διαφορετικών μορίων και κυττάρων. 2 Αυτό μπορεί να επιτευχθεί χρησιμοποιώντας τόσο DL όσο και ML για τον χαρακτηρισμό οπτικών υφών, μια διαδικασία που ονομάζεται Χαρακτηριστικά υφής Tamura . Η λειτουργία υφής Tamura είναι ένας τρόπος ανασκόπησης της αδρότητας, της αντίθεσης ή της κατευθυντικότητας των εικόνων στον χώρο της τεχνητής νοημοσύνης για την εξαγωγή πολύτιμων δεδομένων πιθανών ενώσεων για ανάλυση μοτίβων μεταξύ των δεδομένων. 2 Μόλις επιλεγεί και επικυρωθεί ένας στόχος, η επιλεγμένη ένωση πρέπει στη συνέχεια να ελεγχθεί περαιτέρω και να βελτιστοποιηθεί.
Χρησιμοποιώντας τα δεδομένα που βρέθηκαν κατά την επιλογή στόχου, οι ερευνητές μπορούν στη συνέχεια να προσδιορίσουν μοριακούς στόχους που προκαλούν ή προοδεύουν καταστάσεις ασθένειας, με στόχο να εντοπίσουν ένα μόριο που μπορεί να διαμορφωθεί για μια συγκεκριμένη οδό ασθένειας. Χρησιμοποιώντας την τεχνητή νοημοσύνη, οι ερευνητές μπορούν να χρησιμοποιήσουν σε βιβλιοθήκες silico για να ολοκληρώσουν την επιλογή στόχων και τον έλεγχο των ενώσεων. Σε πυρίτιο είναι ένας όρος που χρησιμοποιείται για να ορίσει τη συλλογή εικονικών μοντέλων, προσομοιώσεων και προγνωστικών αποτελεσμάτων χημικών ενώσεων που βασίζεται σε υπολογιστή. Αυτές οι βιβλιοθήκες προσφέρουν τεράστιες εξελίξεις στην αποτελεσματικότητα και την ασφάλεια του προσυμπτωματικού ελέγχου φαρμάκων-στόχων, επειδή μόλις εντοπιστεί ένας στόχος, ο έλεγχος υψηλής απόδοσης μπορεί γρήγορα να δοκιμάσει χιλιάδες ενώσεις για βιολογική δραστηριότητα με στόχο την εύρεση ενός «χτύπημα» ή μιας ένωσης που βρίσκεται σε έχουν δραστηριότητα ενάντια στον επιθυμητό στόχο. Η χρήση αυτών των τεχνολογιών AI για τον εντοπισμό και τη διαλογή ενώσεων παρέχει σημαντικές προβλέψεις για την επιτυχία ενός επιλεγμένου μορίου, ενώ μειώνει το κόστος που σχετίζεται με μια αποτυχία δοκιμής σε έναν παραδοσιακό σχεδιασμό ανάπτυξης φαρμάκων. 23
Μόλις εντοπιστεί ένα «χτύπημα», τα μόρια χαρακτηρίζονται ως μόρια μολύβδου και βελτιστοποιούνται για περαιτέρω ιδιότητες. Αυτό περιλαμβάνει βελτίωση των ιδιοτήτων του φαρμάκου, συμπεριλαμβανομένης της επιλεκτικότητας, της ασφάλειας και της ισχύος των επιλεγμένων απαγωγών. Κατά τη διάρκεια αυτού του σταδίου γίνονται χημικές τροποποιήσεις για να ενισχυθεί η ικανότητα του μορίου να αλληλεπιδρά πιο αποτελεσματικά με τον επιλεγμένο βιολογικό στόχο ενδιαφέροντος.
Μια σημαντική πτυχή της βελτιστοποίησης μολύβδου περιλαμβάνει μια ανάλυση σχέσης δομικής δραστηριότητας (SAR), όπου η μοριακή δομή της ένωσης μεταβάλλεται για να δει πώς οι αλλαγές μπορούν να επηρεάσουν τη βιολογική δραστηριότητα. Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να επιταχύνει σημαντικά αυτή τη διαδικασία, καθώς η ML μπορεί να αναλύσει γρήγορα τεράστιες ποσότητες δεδομένων SAR για να προβλέψει πώς οι δομικές αλλαγές θα επηρεάσουν τη δραστηριότητα. Αυτό καθιστά πιο γρήγορο και ευκολότερο για τους ερευνητές να επικεντρωθούν στις πιο υποσχόμενες πιθανές τροποποιήσεις, μειώνοντας τον αριθμό των μη βέλτιστων ενώσεων που μεταβιβάζονται σε in vitro ή in vivo μελέτες και αυξάνοντας τη συνολική αποτελεσματικότητα επιταχύνοντας παράλληλα τη διαδικασία ανάπτυξης. 3
Ρόλος στον προσδιορισμό των ιδιοτήτων ADMET
Εκτός από τη δραστηριότητα του SAR, οι ιδιότητες απορρόφησης, κατανομής, μεταβολισμού, απέκκρισης και τοξικότητας (ADMET) πρέπει να αξιολογηθούν για να προσδιοριστεί το πιο αποτελεσματικό σύστημα χορήγησης της ένωσης μολύβδου στο σώμα. Το AI μπορεί επίσης να χρησιμοποιηθεί για την πρόβλεψη των ιδιοτήτων ADMET, χρησιμοποιώντας τόσο το ML όσο και το DL για την εξαγωγή συμπερασμάτων με βάση τόσο αναγνωρισμένα όσο και μη αναγνωρισμένα δεδομένα για την ταχύτερη ανακάλυψη σημαντικών πληροφοριών. 23
Μετά την ολοκλήρωση της βελτιστοποίησης του μολύβδου, η ανεπτυγμένη ένωση περνά σε in vitro και in vivo μελέτες για περαιτέρω έρευνα και έγκριση. Η τεχνητή νοημοσύνη αξιοποιείται επίσης στη διαδικασία των κλινικών δοκιμών βοηθώντας στην επιλογή των συμμετεχόντων για τις δοκιμές. Πριν από την τεχνητή νοημοσύνη, η στρατολόγηση συμμετεχόντων που θεωρούνταν κατάλληλοι για δοκιμές θα μπορούσε να είναι μια χρονοβόρα διαδικασία, καθώς χιλιάδες ασθενείς εξετάστηκαν μεμονωμένα για να διασφαλιστεί ότι πληρούσαν τα κριτήρια ένταξης για μια μελέτη. Η χρήση της προσέγγισης AI στη στρατολόγηση επιτρέπει στην τεχνητή νοημοσύνη να εντοπίζει και να προβλέπει βιοδείκτες σχετικούς με τον άνθρωπο ασθενειών που μελετώνται και διευκολύνει τη στρατολόγηση ενός συγκεκριμένου πληθυσμού ασθενών σε κλινικές δοκιμές φάσης II και φάσης III. 3 Η ικανότητα ταχείας ανασκόπησης πιθανών συμμετεχόντων χρησιμοποιώντας AI συμβάλλει στην αύξηση του ποσοστού επιτυχίας στις κλινικές δοκιμές αυξάνοντας την πιθανότητα επιλογής ατόμων που θα ανταποκριθούν καλά στην επιλεγμένη θεραπεία.
Εάν ένα φάρμακο αποτύχει κατά τη διάρκεια κλινικών δοκιμών για την αρχική προβλεπόμενη χρήση του, η τεχνητή νοημοσύνη παρέχει την ευκαιρία να επαναχρησιμοποιηθεί το φάρμακο για άλλες πιθανές θεραπευτικές χρήσεις. Κατά τη διάρκεια κλινικών δοκιμών, η φαρμακευτική αγωγή μπορεί να αποτύχει για διάφορους λόγους, συμπεριλαμβανομένων απροσδόκητων ανεπιθύμητων ενεργειών ή έλλειψης θεραπευτικής αποτελεσματικότητας. Παρά την αρχική αποτυχία, η τεχνητή νοημοσύνη επιτρέπει την εφαρμογή του επιλεγμένου φαρμάκου σε μια νέα κατάσταση ασθένειας, η οποία είναι πλεονεκτική για τους προγραμματιστές φαρμάκων, καθώς το φάρμακο εξακολουθεί να είναι κατάλληλο να μεταβεί απευθείας σε δοκιμές φάσης ΙΙ για μια νέα ένδειξη - επιταχύνοντας τη διαδικασία ανάπτυξης φαρμάκων ως καθώς και μείωση του κόστους. 3
AI σε δράση
Ένα τρέχον παράδειγμα χρήσης της τεχνητής νοημοσύνης στην ανάπτυξη φαρμάκων για τη θεραπεία ασαφών ή σπάνιων καταστάσεων ασθένειας είναι ένα μόριο γνωστό ως INS018_055, ένας αντιινωτικός αναστολέας μικρών μορίων για τη θεραπεία της IPF. Η IPF είναι μια κατάσταση ασθένειας που έχει επί του παρόντος περιορισμένες επιλογές θεραπείας εγκεκριμένες από την FDA, καθιστώντας την ιδανικό στόχο για έρευνα και ανάπτυξη φαρμάκων. Το INS018_055 προέκυψε από την ενσωμάτωση της πλατφόρμας AI Pharma.AI. Το Pharma.AI χρησιμεύει ως η θεμελιώδης πλατφόρμα για το PandaOmics, το Chemistry42 και μια ποικιλία άλλων πρωτοβουλιών AI. 4
Το PandaOmics διαθέτει ένα προηγμένο σύστημα δημιουργίας υποθέσεων με γνώμονα την τεχνητή νοημοσύνη που επιτρέπει στους ερευνητές να εισάγουν συγκεκριμένες καταστάσεις ασθένειας και να αποκτούν μια ταξινομημένη λίστα σχετικών γονιδίων. Μετά από αυτή την αρχική ανάλυση, το σύστημα προχωρά στην επικύρωση στόχων, αναλύοντας μοριακούς στόχους για τις δυνατότητές τους στην ανάπτυξη φαρμάκων. Αυτή η διαδικασία περιλαμβάνει τη διερεύνηση των συνδέσεων μεταξύ αυτών των μοριακών στόχων και της νόσου, που υποστηρίζεται από σχετικά στοιχεία. 5 Σε όλο το πρόγραμμα, η PandaOmics χρησιμοποιεί DL και ML για να βελτιώσει τις αναλύσεις και τις προβλέψεις της, συμπεριλαμβανομένης της αξιολόγησης της πιθανότητας μοριακών στόχων να προχωρήσουν σε κλινικές δοκιμές φάσης Ι εντός των επόμενων 5 ετών και εκτιμώντας τις πιθανότητες επιτυχούς μετάβασης μέσω επακόλουθων δοκιμαστικών φάσεων προσαρμοσμένων στη νόσο . 9 Συμπληρώνοντας αυτό, το Chemistry42 διαδραματίζει κρίσιμο ρόλο στα μεταγενέστερα στάδια της ανακάλυψης φαρμάκων, συμπεριλαμβανομένης της αναγνώρισης επιτυχιών, της εξέλιξης από το hit-to-lead και της βελτιστοποίησης μολύβδου. 10 Το Chemistry42 χρησιμοποιεί τεχνικές DL και ML. 4 Μαζί, αυτά τα καινοτόμα συστήματα ενισχύουν την αποτελεσματικότητα της ανακάλυψης και ανάπτυξης φαρμάκων, διευκολύνοντας στοχευμένες θεραπευτικές παρεμβάσεις.
Για την ανάπτυξη του INS018_055, η PandaOmics προσδιόρισε τον στόχο για το μόριο και στη συνέχεια χρησιμοποιήθηκε το Chemistry42 για τον σχεδιασμό της μοριακής δομής. 4 Τα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης που χρησιμοποιούνται σε αυτήν την εξέλιξη απεικονίζουν περαιτέρω τις προόδους που μπορεί να προσφέρει η ML σχετικά με την ικανότητα της τεχνητής νοημοσύνης να μαθαίνει με βάση την αναγνώριση προτύπων και τα μη καταχωρημένα δεδομένα.
Τον Φεβρουάριο του 2022, η Insilico Medicine ανέφερε σημαντική πρόοδο στην πρόοδο από την αρχική ανάπτυξη στις κλινικές δοκιμές φάσης Ι σε λιγότερο από 30 μήνες, επιτυγχάνοντας αυτό το ορόσημο με σημαντικά χαμηλότερο κόστος από τις παραδοσιακές μεθόδους ανακάλυψης φαρμάκων—σε μεγάλο βαθμό λόγω των δυνατοτήτων των πλατφορμών της Pharma.AI. 11 Στη δοκιμή φάσης I του INS018_055 συμμετείχαν 80 υγιείς εθελοντές και σχεδιάστηκε ως κλινική δοκιμή χρυσού προτύπου: διπλά τυφλή και ελεγχόμενη με εικονικό φάρμακο. Αυτή η μελέτη ενσωμάτωσε πρωτόκολλα εφάπαξ και πολλαπλών αύξουσας δόσης με στόχο την αξιολόγηση της ασφάλειας, της ανεκτικότητας και της φαρμακοκινητικής της ένωσης, ενώ παράλληλα προσδιορίζει τη μέγιστη ανεκτή δόση σε υγιή άτομα. Οι λεπτομέρειες των διαστημάτων και των πρωτοκόλλων δοσολογίας δεν έχουν ακόμη δημοσιοποιηθεί. 6 Παρόλα αυτά, τα αποτελέσματα της δοκιμής φάσης Ι έδειξαν ότι το INS018_055 ήταν γενικά ασφαλές και καλά ανεκτό, χωρίς να αναφέρθηκαν θάνατοι ή σημαντικές ανεπιθύμητες ενέργειες σε όλη τη μελέτη. 12,13 Αυτό οδήγησε τον FDA να παράσχει στο INS018_055 την ονομασία ορφανού φαρμάκου το 2023. 4.6 Από τον Οκτώβριο του 2024, οι εγγραφές για τη δοκιμαστική φάση II ήταν σε εξέλιξη σε εννέα τοποθεσίες στις Ηνωμένες Πολιτείες, με αναμενόμενη ημερομηνία ολοκλήρωσης τις 28 Φεβρουαρίου 2026. 7
Ηθικές Θεωρήσεις
Παρά τις μεγάλες προόδους που μπορεί να φέρει η φαρμακοευφυΐα στον τομέα της φαρμακευτικής, είναι επίσης σημαντικό να διερευνηθούν οι περιορισμοί της χρήσης της. Ορισμένες βασικές ανησυχίες περιλαμβάνουν την έλλειψη ενσυναίσθησης, την ακρίβεια και το απόρρητο των δεδομένων, τη λογοδοσία και την πιθανή προκατάληψη. Όπως αναφέρθηκε προηγουμένως, όταν η φαρμακοευφυΐα χρησιμοποιείται στη διαδικασία ανάπτυξης φαρμάκων, βασίζεται σε δεδομένα ασθενών που μπορούν να περιλαμβάνουν εργαστηριακές εξετάσεις, φάρμακα, προηγούμενα ιατρικά ιστορικά και άλλες πληροφορίες για να γίνουν πιο στοχευμένες προβλέψεις σχετικά με την επιτυχία ενός πιθανού στόχου. 8 Η διασφάλιση του ασφαλούς και εμπιστευτικού χειρισμού των πληροφοριών είναι υψίστης σημασίας για την προστασία του απορρήτου του ασθενούς και τη συμμόρφωση με τις οδηγίες HIPAA.
Η ακρίβεια των δεδομένων που παρέχονται από την τεχνητή νοημοσύνη προκαλεί επίσης ανησυχία. Οι συστάσεις και οι συμβουλές που παρέχονται από την τεχνητή νοημοσύνη είναι τόσο ακριβείς όσο και τα δεδομένα με τα οποία έχει προγραμματιστεί. Υπάρχει πάντα η πιθανότητα οι πληροφορίες που παρέχονται στην τεχνητή νοημοσύνη να είναι ελλιπείς, εσφαλμένες ή προκατειλημμένες, πιθανώς να παραμορφώνουν τις συστάσεις που κάνει η τεχνητή νοημοσύνη. Αυτό θα μπορούσε να οδηγήσει σε ανισότητες μεταξύ της διαδικασίας ανάπτυξης φαρμάκων, όπως η υποεκπροσώπηση ορισμένων πληθυσμών ή οι υποδείξεις θεραπείας που δεν είναι βέλτιστες. 8
Τέλος, υπάρχει πάντα ανησυχία σχετικά με τη λογοδοσία των αποφάσεων που λαμβάνονται μέσω της φαρμακοκατασκοπίας. Εάν προκύψουν σοβαρά ή σοβαρά ανεπιθύμητα συμβάντα λόγω μιας σύστασης της AI, τότε το ερώτημα είναι ποιος θα λογοδοτήσει για αυτές τις αποφάσεις. 14.15 Ανεξάρτητα από κάθε περιορισμό που συζητήθηκε, είναι σημαντικό να λαμβάνετε πάντα υπόψη τις επιπτώσεις που μπορεί να έχει η απουσία ανθρώπινης επαφής σε οποιαδήποτε διαδικασία βοηθά το AI και τις επιπτώσεις που μπορεί να προκύψουν ως αποτέλεσμα.
Σύναψη
Είναι προφανές ότι η ενσωμάτωση της τεχνητής νοημοσύνης στον τομέα της φαρμακευτικής, και ιδιαίτερα στη σφαίρα της ανάπτυξης φαρμάκων, προσφέρει μεγάλες δυνατότητες στη μετατροπή της ταχύτητας με την οποία οι ερευνητές μπορούν να ανακαλύψουν επιτυχώς νέες και αποτελεσματικές θεραπείες τόσο για σπάνιες όσο και για κοινές ασθένειες (όπως παρατηρήθηκε στις τρέχουσες μελέτες με INS018_055). Η Pharmacointelligence προσφέρει μεγάλες προόδους στην αποτελεσματικότητα, με την ικανότητα να μειώνει το συνολικό κόστος και να βελτιώνει τα ποσοστά επιτυχίας των πιθανών υποψηφίων φαρμάκων. Παρά την υπόσχεση της τεχνητής νοημοσύνης, με τις μεγάλες προόδους έρχεται και μεγάλη ευθύνη και πρέπει επίσης να ληφθεί υπόψη η λογοδοσία για τις ενέργειες της τεχνητής νοημοσύνης. Μια ισορροπημένη προσέγγιση είναι ζωτικής σημασίας για τη διασφάλιση της προσεκτικής πλοήγησης των ηθικών κριτηρίων για την προστασία του απορρήτου και της ακεραιότητας των δεδομένων των ασθενών, ενώ παράλληλα συνεχίζεται ο μετασχηματισμός της φαρμακευτικής βιομηχανίας.
ΑΝΑΦΟΡΕΣ
1. Chalasani SH, Syed J, Ramesh Μ, et αϊ. Τεχνητή νοημοσύνη στον τομέα της φαρμακευτικής πρακτικής: ανασκόπηση βιβλιογραφίας. Εξερευνήστε την Res Clin Soc Pharm . 2023; 12:100346.
2. Chan HCS, Shan Η, Dahoun Τ, et αϊ. Προοδευτική ανακάλυψη φαρμάκων μέσω τεχνητής νοημοσύνης [δημοσιευμένη διόρθωση εμφανίζεται στο Trends Pharmacol Sci . 2019; 40 (10): 8011. Trends Pharmacol Sci . 2019; 40 (8): 592-604.
3. Mak KK, Pichika MR. Τεχνητή νοημοσύνη στην ανάπτυξη φαρμάκων: παρούσα κατάσταση και μελλοντικές προοπτικές. Drug Discov Today . 2019; 24 (3): 773-780.
4. Buntz B. Ανακάλυψη φαρμάκων με γνώμονα την AI: Η Insilico Medicine προχωρά στη φάση 2. Ανακάλυψη και ανάπτυξη φαρμάκων . 2023. www.drugdiscoverytrends.com/ai-driven-drug-discovery-insilico-ins018_055/. Accessed October 23, 2024.
5. Pharma.ai. 2024. https://pharma.ai/. Accessed December 11, 2024.
6. Μια μελέτη φάσης 1 για την αξιολόγηση της ασφάλειας, της ανεκτικότητας και της φαρμακοκινητικής του INS018_055 σε υγιή άτομα. Clinicaltrials.gov. 2024. https://clinicaltrials.gov/study/NCT05154240?term=INS018-055&rank=1&a=4. Accessed October 23, 2024.
7. Μελέτη αξιολόγησης του INS018_055 που χορηγήθηκε από το στόμα σε άτομα με ιδιοπαθή πνευμονική ίνωση. Clinicaltrials.gov. Δημοσιεύθηκε το 2024. https://clinicaltrials.gov/study/NCT05975983?cond=IPF&term=INS018-055&rank=2. Accessed October 11, 2024.
8. Khan Ο, Parvez Μ, Kumari Ρ, et αϊ. Το μέλλον της φαρμακευτικής: πώς η τεχνητή νοημοσύνη φέρνει επανάσταση στη βιομηχανία. Intel Pharm . 2023; 1 (1): 32-40.
9. Kamya P, Ozerov IV, Pun FW, et al. PandaOmics: μια πλατφόρμα βασισμένη στην τεχνητή νοημοσύνη για ανακάλυψη θεραπευτικών στόχων και βιοδεικτών. J Chem Inf Model. 2024; 64:3961-3969.
10. Ivanenkov YA, Polykovskiy D, Bezrukov D, et al. Chemistry42: μια πλατφόρμα βασισμένη σε AI για μοριακό σχεδιασμό και βελτιστοποίηση. J Chem Inf Model. 2023;63(3):695-701.
11. IPF–Φάση 1. Insilico Medicine. 10 Ιανουαρίου 2023. https://insilico.com/blog/ipf-phase1. Accessed October 24, 2024.
12. Ren F, Aliper Α, Chen J, et αϊ. Ένας μικρομοριακός αναστολέας TNIK στοχεύει την ίνωση σε προκλινικά και κλινικά μοντέλα. Nat Biotechnol . 8 Μαρτίου 2024: 1-13. www.nature.com/articles/s41587-024-02143-0. Accessed October 24, 2024.
13. Pun F. Δημιουργική τεχνητή νοημοσύνη για ανακάλυψη φαρμάκων: πώς το πρώτο φάρμακο που ανακαλύφθηκε και σχεδιάστηκε από AI προχώρησε στη φάση 2 κλινική δοκιμή. Springer Nature and Research Communities. 13 Μαρτίου 2024. https://communities.springernature.com/posts/draft-9b0556ab-aa4d-49fd-bf3c-9c1a621defff. Accessed October 24, 2024.
14. Habli I, Lawton T, Porter Z. Τεχνητή νοημοσύνη στην υγειονομική περίθαλψη: λογοδοσία και ασφάλεια. Παγκόσμιο όργανο υγείας ταύρου. 2020; 98 (4): 251-256.
15. Παγκόσμιος Οργανισμός Υγείας. Οφέλη και κίνδυνοι από τη χρήση τεχνητής νοημοσύνης για φαρμακευτική ανάπτυξη και παράδοση. 2024. www.who.int/publications/i/item/9789240088108. Accessed December 19, 2024.
Το περιεχόμενο που περιέχεται σε αυτό το άρθρο είναι μόνο για ενημερωτικούς σκοπούς. Το περιεχόμενο δεν προορίζεται να υποκαταστήσει επαγγελματικές συμβουλές. Η εμπιστοσύνη σε οποιεσδήποτε πληροφορίες παρέχονται σε αυτό το άρθρο γίνεται αποκλειστικά με δική σας ευθύνη.
