Биотехнологичната компания Iambic Therapeutics представи модел за изкуствен интелект (AI), който може значително да намали времето и парите, необходими за разработката на нови лекарства, предава Ройтерс.
Нарастващ брой технологични стартъпи използват AI с цел напредък във фармацевтичните проучвания. Iambic, която преди време привлече инвестиция от Nvidia, публикува подробности за новия модел с изкуствен интелект за откриване на лекарства, наречен Enchant.
Enchant е обучена с масиви от предклинични данни, придобити чрез лабораторни тестове на лекарства преди да са тествани върху хора. Моделът е проектиран да прогнозира как даден медикамент ще се представи в най-ранния етап на разработка.
В документ, публикуван от Iambic, Enchant полазва висока степен на точност в прогнозиране колко добре човешкото тяло ще приеме определени лекарства, а резултатите се съпоставят с тези от реалния свят.
Компанията твърди, ще нейният модел поставя нов бенчмарк оценка от 0,74 на точността на прогнозите. За сравнение по-ранните модели постигаха едва 0,58.
Съоснователят и главен технологичен директор на Iambic Фред Манби коментира пред Ройтерс, че изследователите, ползващи Enchant, могат потенциално да намалят наполовина инвестициите, необходими за развитието на някои фармацевтични продукти, тъй като може да се види колко успешно може да е лекарството още в най-ранен етап.
"Често се посочва, че цената на достигането на продукта до пазара, е около 2 млрд. долара, а голяма част от нея не идва от разходите за програмата, а от провали при тестване. Разходите за процеса от създаване на продукт до предлаганото на пазара лекарство произтичат от големия шанс за неуспех в късен стадий", казва той.
„Ако направите 10% подобрение във всеки етап от клиничното развитие, вие всъщност ще намалите цената наполовина, защото се прилага кумулативно“, допълва Манби.
Франсис Арнолд, който спечели Нобеловата награда за химия през 2018 г. и е част от борда на директорите на Iambic, коментира пред Ройтерс, че разработката представлява голям напредък за използването на AI за създаването на лекарства.