Biotechnicy stosują sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe do opracowywania leków, potencjalnie tworząc dziesiątki nowych leków i rynek o wartości 50 miliardów dolarów w ciągu następnej dekady.Oto, co to oznacza dla pacjentów i inwestorów.
Wprowadzenie:
Dla firm biotechnologicznych, większość tradycyjnego procesu odkrywania nowych leków to kosztowne domysły.pomaga firmom wykorzystywać ogromne zbiory danych w celu szybkiego identyfikowania markerów odpowiedzi pacjenta i opracowania opłacalnych celów leczenia w sposób tańszy i bardziej wydajny.
Wyniki mogą być przemienne nie tylko dla pracowników służby zdrowia i pacjentów cierpiących na choroby trudne do leczenia, ale także dla sektora biotechnologicznego: Morgan Stanley Research believes that modest improvements in early-stage drug development success rates enabled by the use of artificial intelligence and machine learning could lead to an additional 50 novel therapies over a 10-year period, co może przynieść ponad 50 miliardów dolarów.
"Predykcyjna diagnostyka, wzmocniona przez dane, stanowi znaczącą możliwość w najbliższym czasie dla przemysłu nauk o życiu" - mówi Tejas Savant.który zajmuje się narzędziami i diagnostyką w Morgan Stanley Research. ¢Możliwe jest również, że uzyska ona odbicie wśród płatników, ponieważ badania te mogą przynosić lepsze wyniki.Mogą one również zapewnić znaczne oszczędności kosztów, umożliwiając wcześniejsze zidentyfikowanie i leczenie pacjentów o wysokim ryzyku.??
CZY UŻYTKOWAĆ SIĄ w odkrywaniu narkotyków?
Głównym celem badań nad odkrywaniem leków jest zidentyfikowanie leków, które działają korzystnie na organizm, innymi słowy, mogą pomóc w zapobieganiu lub leczeniu określonej choroby.
Chociaż istnieje kilka różnych rodzajów leków, wiele z nich to małe syntetyzowane chemicznie cząsteczki, które mogą szczególnie wiązać się z molekułą docelową - zwykle białkiem - zaangażowaną w chorobę.
Aby znaleźć te cząsteczki, naukowcy tradycyjnie wykonują duże ekrany bibliotek cząsteczek, aby zidentyfikować jedną z potencjałem, aby stać się lekiem.Następnie przechodzą liczne testy, aby stworzyć obiecujący związek..
Ostatnio coraz częściej pojawiają się bardziej racjonalne podejścia do projektowania leków oparte na strukturze.W tym celu unika się wstępnych etapów badań przesiewowych, ale nadal wymagają od chemików tworzenia potencjalnych nowych leków poprzez projektowanie, syntezy i oceny licznych związków.
Ponieważ ogólnie nie wiadomo, które struktury chemiczne będą miały zarówno pożądane skutki biologiczne, jak i właściwości niezbędne, aby stać się skutecznym lekiem,proces rafinacji obiecującego związku w kandydata na lek może być kosztowny i czasochłonnyNajnowsze dane pokazują, że koszt wprowadzenia nowego leku na rynek wynosi obecnie średnio 2,6 mld USD.
Ponadto, nawet jeśli nowy kandydat na lek okaże się potencjalny w badaniach laboratoryjnych, nadal może się nie udać, gdy zostanie przeniesiony do badań klinicznych.mniej niż 10% kandydatów na lek trafi na rynek po badaniach fazy I.
Biorąc to pod uwagę, nie jest zaskakujące, że eksperci patrzą teraz na niezrównany potencjał przetwarzania danych systemów sztucznej inteligencji jako sposób na przyspieszenie i obniżenie kosztów odkrywania nowych leków.Według firmy badawczej Bekryl, sztuczna inteligencja może zapewnić oszczędności w wysokości ponad 70 mld USD w procesie odkrywania leków do 2028 r.
W jaki sposób sztuczna inteligencja może pomóc w odkrywaniu narkotyków?
The sheer size of the libraries used to screen for new drug candidates means it’s now practically impossible for individual researchers to review everything themselves - and that’s where AI and machine learning can help.
Te zaawansowane techniki pozwalają naukowcom wyodrębniać ukryte informacje z ogromnych zestawów danych.
To tylko niektóre z potencjalnych zalet, patrząc na wczesny koniec procesu odkrywania leków.
KS-V Peptide AI- wspomagane odkrywanie leków:
Przyłączenie peptydów do celu i ocena konformacji wiążących, zachowanie wyników z najlepszymi wynikami i dalsze poszukiwanie lepszych sekwencji w oparciu o poprzednie wyniki.Powtarzanie procesu do czasu, aż wynik nie zmieni się znaczącoPołączenie AI wspomaganego odkrywania leków z automatyzacją laboratorium, wysokiej przepustowości badań,W celu zwiększenia efektywności procesu odkrywania leków oraz zmniejszenia czasu i kosztów.
Badanie przypadków odkrywania leków przy pomocy sztucznej inteligencji peptydu KS-V:
Biotechnicy stosują sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe do opracowywania leków, potencjalnie tworząc dziesiątki nowych leków i rynek o wartości 50 miliardów dolarów w ciągu następnej dekady.Oto, co to oznacza dla pacjentów i inwestorów.
Wprowadzenie:
Dla firm biotechnologicznych, większość tradycyjnego procesu odkrywania nowych leków to kosztowne domysły.pomaga firmom wykorzystywać ogromne zbiory danych w celu szybkiego identyfikowania markerów odpowiedzi pacjenta i opracowania opłacalnych celów leczenia w sposób tańszy i bardziej wydajny.
Wyniki mogą być przemienne nie tylko dla pracowników służby zdrowia i pacjentów cierpiących na choroby trudne do leczenia, ale także dla sektora biotechnologicznego: Morgan Stanley Research believes that modest improvements in early-stage drug development success rates enabled by the use of artificial intelligence and machine learning could lead to an additional 50 novel therapies over a 10-year period, co może przynieść ponad 50 miliardów dolarów.
"Predykcyjna diagnostyka, wzmocniona przez dane, stanowi znaczącą możliwość w najbliższym czasie dla przemysłu nauk o życiu" - mówi Tejas Savant.który zajmuje się narzędziami i diagnostyką w Morgan Stanley Research. ¢Możliwe jest również, że uzyska ona odbicie wśród płatników, ponieważ badania te mogą przynosić lepsze wyniki.Mogą one również zapewnić znaczne oszczędności kosztów, umożliwiając wcześniejsze zidentyfikowanie i leczenie pacjentów o wysokim ryzyku.??
CZY UŻYTKOWAĆ SIĄ w odkrywaniu narkotyków?
Głównym celem badań nad odkrywaniem leków jest zidentyfikowanie leków, które działają korzystnie na organizm, innymi słowy, mogą pomóc w zapobieganiu lub leczeniu określonej choroby.
Chociaż istnieje kilka różnych rodzajów leków, wiele z nich to małe syntetyzowane chemicznie cząsteczki, które mogą szczególnie wiązać się z molekułą docelową - zwykle białkiem - zaangażowaną w chorobę.
Aby znaleźć te cząsteczki, naukowcy tradycyjnie wykonują duże ekrany bibliotek cząsteczek, aby zidentyfikować jedną z potencjałem, aby stać się lekiem.Następnie przechodzą liczne testy, aby stworzyć obiecujący związek..
Ostatnio coraz częściej pojawiają się bardziej racjonalne podejścia do projektowania leków oparte na strukturze.W tym celu unika się wstępnych etapów badań przesiewowych, ale nadal wymagają od chemików tworzenia potencjalnych nowych leków poprzez projektowanie, syntezy i oceny licznych związków.
Ponieważ ogólnie nie wiadomo, które struktury chemiczne będą miały zarówno pożądane skutki biologiczne, jak i właściwości niezbędne, aby stać się skutecznym lekiem,proces rafinacji obiecującego związku w kandydata na lek może być kosztowny i czasochłonnyNajnowsze dane pokazują, że koszt wprowadzenia nowego leku na rynek wynosi obecnie średnio 2,6 mld USD.
Ponadto, nawet jeśli nowy kandydat na lek okaże się potencjalny w badaniach laboratoryjnych, nadal może się nie udać, gdy zostanie przeniesiony do badań klinicznych.mniej niż 10% kandydatów na lek trafi na rynek po badaniach fazy I.
Biorąc to pod uwagę, nie jest zaskakujące, że eksperci patrzą teraz na niezrównany potencjał przetwarzania danych systemów sztucznej inteligencji jako sposób na przyspieszenie i obniżenie kosztów odkrywania nowych leków.Według firmy badawczej Bekryl, sztuczna inteligencja może zapewnić oszczędności w wysokości ponad 70 mld USD w procesie odkrywania leków do 2028 r.
W jaki sposób sztuczna inteligencja może pomóc w odkrywaniu narkotyków?
The sheer size of the libraries used to screen for new drug candidates means it’s now practically impossible for individual researchers to review everything themselves - and that’s where AI and machine learning can help.
Te zaawansowane techniki pozwalają naukowcom wyodrębniać ukryte informacje z ogromnych zestawów danych.
To tylko niektóre z potencjalnych zalet, patrząc na wczesny koniec procesu odkrywania leków.
KS-V Peptide AI- wspomagane odkrywanie leków:
Przyłączenie peptydów do celu i ocena konformacji wiążących, zachowanie wyników z najlepszymi wynikami i dalsze poszukiwanie lepszych sekwencji w oparciu o poprzednie wyniki.Powtarzanie procesu do czasu, aż wynik nie zmieni się znaczącoPołączenie AI wspomaganego odkrywania leków z automatyzacją laboratorium, wysokiej przepustowości badań,W celu zwiększenia efektywności procesu odkrywania leków oraz zmniejszenia czasu i kosztów.
Badanie przypadków odkrywania leków przy pomocy sztucznej inteligencji peptydu KS-V:
