Cómo la inteligencia artificial está ayudando en la búsqueda de nuevos medicamentos

La inteligencia artificial está siendo utilizada por las empresas para acelerar el proceso de descubrimiento de fármacos.

Cómo la inteligencia artificial está ayudando en la búsqueda de nuevos medicamentos
La inteligencia artificial está siendo utilizada por las compañías para acelerar el proceso de descubrimiento de fármacos.

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Karen Roby de TechRepublic habló con el Dr. Krishnan Nandabalan de InveniAI sobre las formas en que la inteligencia artificial (IA) está ayudando a las empresas a descubrir nuevos medicamentos. La siguiente es una transcripción editada de su entrevista.

Krishnan Nandabalan: AI podría considerarse como un multiplicador de fuerza. Si observa la cantidad de datos que el mundo ha estado recopilando durante los últimos años, se duplica cada dos años, y si toma el campo de la medicina, especialmente a diario, se están agregando más de 5,000 publicaciones. . Es humanamente imposible hacer un seguimiento de todas estas cosas y ver cuáles son relevantes para usted en su área específica de investigación de investigación, y cuáles no. Y lo que se hacía manualmente hasta hace unos cinco años ya no se puede hacer manualmente. Hay demasiados datos e información que fluyen a través del sistema. Por lo tanto, puede pensar en la IA como una forma de analizar exhaustivamente todos los datos disponibles para usted, ya sea datos clínicos, datos científicos, datos registrados por el paciente, datos de hospitales, atención administrada y todos estos tener un impacto en el proceso de descubrimiento y desarrollo de fármacos.

Para entrar en un poco más de detalle , ¿derecho? Por lo tanto, puede pensar en nuevos mecanismos o nuevas entidades químicas y nuevas entidades biológicas que pueden diseñarse para abordar ciertas enfermedades donde no existen curas. O aún más, incluso para medicamentos aprobados, puede comenzar a seguir el rendimiento en el mundo real. Si los pacientes están cumpliendo con los medicamentos que se les han recetado o cómo responden realmente? ¿Están respondiendo de manera eficaz y segura? Debido a que los ensayos clínicos, no importa cuán bien diseñados estén, en realidad no reflejan el mundo real. Y ahora, con cosas como wearables, estoy hablando de instrumentos como el Apple Watch o el Fitbit, podemos monitorear la frecuencia cardíaca, el pulso y pronto habrá más instrumentos. Incluso puedo controlar el azúcar en la sangre y cosas así, y los patrones de sueño.

Todo esto realmente nos ayudará a comprender cómo el cuerpo humano responde en un estado de enfermedad a ciertas drogas y no responde a otras drogas de manera segura. Y esto nos permitirá diseñar medicamentos más seguros y mejores. Incluso si la mejora es incremental, esa mejora incremental puede tener un gran impacto en la atención médica, especialmente los costos de atención médica. Por ejemplo, si podemos reducir las visitas al hospital incluso en un tercio, eso tendrá un gran impacto en los costos. Estamos viendo un impacto directo de la inteligencia artificial en todo el sistema de salud.

Krishnan Nandabalan: Una excelente pregunta. Comenzamos a usar algoritmos para comparar esencialmente un medicamento con otro en una situación de enfermedad determinada en 2006. Si piensa en cualquier área de la enfermedad, los médicos ya siguen ciertos paradigmas al recetar ciertos medicamentos en función del rendimiento del medicamento. ¿Cuál es el estándar de atención? ¿Cuál es la respuesta esperada a un medicamento en particular? Y así. Ves esto en el control del colesterol en la sangre, ves esto en el asma, y ​​ves esto en varios tratamientos de primera o segunda línea en cánceres, etc. Hemos estado haciendo esto desde 2005, y en algún momento alrededor de 2011 nos dimos cuenta de que no podíamos mantenernos al día con la cantidad de datos que fluían a través del sistema. Entonces, esencialmente fuimos a la IA y al aprendizaje automático como una solución para lidiar con la cantidad de datos, y realmente ver si podemos automatizar cosas que deberían automatizarse porque los seres humanos no están diseñados para hacer las mismas cosas una y otra vez, y que no necesita nuestra intuición o experiencia o experiencia. Y entonces la IA realmente es útil allí.

Si quieres pensar en la IA de la manera más benigna, es una forma de hacer las cosas con la ayuda de las máquinas. Lo que los seres humanos ya han dominado, ¿verdad? Entonces, cualquier proceso que esté bien definido y conozca el resultado del mismo, entonces debería poder automatizarlo y debería tener un sistema artificial para ejecutarlo. Y si puede hacer esto de una manera medida donde puede medir la precisión y controlar la eficiencia, esa es la mejor manera de hacerlo. Esto se hace en fabricación, esto se hace en control de calidad. Ahora lo hemos llevado al siguiente nivel y también lo hemos aplicado al proceso de descubrimiento. Lo que la IA no puede hacer ahora es replicar la intuición y los saltos imaginativos que la mente humana puede hacer. Y es por eso que todavía necesitamos científicos y artistas, y así sucesivamente, no tenemos computadoras que hagan lo mismo.

Al menos en términos de descubrimiento de fármacos, la IA nos permite optimizar los datos. [AI] nos permite ser esencialmente integrales y no gastar demasiado tiempo simplemente procesando los datos, sino realmente mirando los datos limpiados para hacer el análisis y la investigación de modo que podamos encontrar mejores soluciones. Hicimos este movimiento en 2015, y desde entonces hemos estado implementando IA en todos los ámbitos, no solo en el descubrimiento de nuevas moléculas sino también en el diseño y la observación de ensayos clínicos, en términos de análisis de los resultados también. Y diría que vería la mayoría de nuestras aplicaciones en enfermedades raras y huérfanas y en cánceres, así como en trastornos del sistema nervioso central.

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