Γιατί χρειαζόμαστε την τεχνητή νοημοσύνη στην ανάπτυξη φαρμάκων

Σύμφωνα με τον Νόμο του Moore, η υπολογιστική ισχύς διπλασιάζεται κάθε δύο χρόνια, ενώ το κόστος μειώνεται. Αντίθετα, ο Νόμος του Eroom διαπιστώνει ότι η ανακάλυψη φαρμάκων γίνεται όλο και πιο αργή και εκθετικά ακριβότερη, παρά τις τεχνολογικές προόδους. Για την αντιστροφή αυτής της τάσης, έχουν επενδυθεί σημαντικοί πόροι στη βελτίωση της αποδοτικότητας της ανάπτυξης φαρμάκων.

Η τεχνητή νοημοσύνη (AI) αποτελεί ένα από τα πιο υποσχόμενα εργαλεία για τη μείωση του κόστους και την αύξηση της παραγωγικότητας στη διαδικασία ανακάλυψης και ανάπτυξης φαρμάκων. Ήδη χρησιμοποιείται για την ταυτοποίηση στόχων, τον εικονικό έλεγχο, τη βελτιστοποίηση φαρμακευτικών ενώσεων, την πρόβλεψη της απόκρισης των φαρμάκων και την παρακολούθηση ανεπιθύμητων ενεργειών μετά την κυκλοφορία στην αγορά.

Πρόσφατα, το AI έχει εφαρμοστεί σε έναν κρίσιμο παράγοντα λήψης αποφάσεων στην ανάπτυξη φαρμάκων: την πρόβλεψη της πιθανότητας τεχνικής και ρυθμιστικής επιτυχίας (PTRS).

ΤΙ ΕΙΝΑΙ ΤΟ PTRS ΚΑΙ ΓΙΑΤΙ ΕΙΝΑΙ ΣΗΜΑΝΤΙΚΟ;

Το PTRS αποτελεί ποσοτική εκτίμηση του εγγενούς κινδύνου ενός κλινικού προγράμματος ανάπτυξης φαρμάκων. Υπολογίζει την πιθανότητα ένα φαρμακευτικό προϊόν να ικανοποιήσει τις επιστημονικές, κλινικές και ρυθμιστικές απαιτήσεις από τη φάση της ανάπτυξης μέχρι την έγκριση κυκλοφορίας. Οι εκτιμήσεις PTRS πραγματοποιούνται σε διάφορα στάδια για να υποστηρίξουν τη λήψη κρίσιμων αποφάσεων. Το PTRS διαδραματίζει βασικό ρόλο στις επενδυτικές αποφάσεις. Η ανάπτυξη φαρμάκων είναι εξαιρετικά δαπανηρή και η κατανομή πόρων σε έναν μη επιτυχημένο υποψήφιο μπορεί να οδηγήσει σε απώλειες εκατομμυρίων δολαρίων.

Από την άλλη, η πρόωρη διακοπή της ανάπτυξης ενός πολλά υποσχόμενου φαρμάκου μπορεί να σημαίνει την απώλεια μιας σημαντικής θεραπευτικής ανακάλυψης. Μια ακριβής αξιολόγηση του PTRS επιτρέπει πιο τεκμηριωμένη λήψη αποφάσεων, βελτιώνοντας την αποδοτικότητα και αυξάνοντας την πιθανότητα επιτυχούς κυκλοφορίας νέων θεραπειών.

ΠΑΡΑΔΟΣΙΑΚΕΣ ΠΡΟΣΕΓΓΙΣΕΙΣ ΓΙΑ ΤΟΝ ΥΠΟΛΟΓΙΣΜΟ ΤΟΥ PTRS

Οι φαρμακευτικές εταιρείες προσπαθούν εδώ και χρόνια να εκτιμήσουν την πιθανότητα επιτυχίας νέων φαρμάκων. Οι παραδοσιακές προσεγγίσεις βασίζονται σε σημεία αναφοράς της φαρμακευτικής βιομηχανίας, γνώμες ειδικών και στατιστικές αναλύσεις.

Ωστόσο, αυτές οι μέθοδοι έχουν σημαντικούς περιορισμούς:

· Τα σημεία αναφοράς της φαρμακευτικής βιομηχανίας συχνά στερούνται συνοχής και δεν περιλαμβάνουν επαρκή χαρακτηριστικά για συγκεκριμένα κλινικά προγράμματα.

· Οι αξιολογήσεις από ειδικούς μπορεί να είναι προκατειλημμένες λόγω γνωστικών και ψυχολογικών τάσεων, οδηγώντας σε υπερεκτιμήσεις ή υποτιμήσεις της πιθανότητας επιτυχίας.

· Τα στατιστικά μοντέλα περιορίζονται από στατικά σύνολα δεδομένων, καθιστώντας δύσκολη την ενσωμάτωση νέων πληροφοριών σε πραγματικό χρόνο.

Λόγω αυτών των ελλείψεων, η φαρμακευτική βιομηχανία χρειάζεται μια πιο αντικειμενική, βασισμένη σε δεδομένα μεθοδολογία, ικανή να αναλύει τεράστιους όγκους δεδομένων και να ενημερώνεται διαρκώς με νέα ευρήματα.

ΠΩΣ ΤΟ AI ΒΕΛΤΙΩΝΕΙ ΤΙΣ ΑΞΙΟΛΟΓΗΣΕΙΣ PTRS

Το AI, και ειδικότερα η μηχανική μάθηση (ML), έχει αποδείξει την υπεροχή του στην αξιολόγηση της πιθανότητας επιτυχίας στην ανάπτυξη φαρμάκων. Οι αλγόριθμοι ML μπορούν να επεξεργάζονται τεράστια, πολύπλοκα σύνολα δεδομένων, να αναγνωρίζουν λεπτές συσχετίσεις και να βελτιώνουν συνεχώς τις προβλέψεις τους καθώς νέα δεδομένα γίνονται διαθέσιμα. Τα μοντέλα PTRS με γνώμονα το AI προσφέρουν πολλά πλεονεκτήματα:

· Ενσωμάτωση μεγάλων και ποικιλόμορφων συνόλων δεδομένων: Το AI μπορεί να αναλύσει τόσο δομημένα όσο και μη δομημένα δεδομένα από πολλαπλές πηγές, δημιουργώντας ένα ολοκληρωμένο πλαίσιο αξιολόγησης.

· Αντικειμενική και βασισμένη σε δεδομένα λήψη αποφάσεων: Σε αντίθεση με τους ανθρώπους ειδικούς, οι αλγόριθμοι AI αποφεύγουν γνωστικές προκαταλήψεις και βασίζονται αποκλειστικά σε εμπειρικά δεδομένα.

· Δυναμική προσαρμογή σε πραγματικό χρόνο: Τα μοντέλα AI μπορούν να ενημερώνονται συνεχώς καθώς προκύπτουν νέα δεδομένα, διασφαλίζοντας ότι οι προβλέψεις παραμένουν ακριβείς και επίκαιρες.

· Αναγνώριση προτύπων πέρα από τις ανθρώπινες δυνατότητες: Η ML μπορεί να εντοπίσει συσχετίσεις και τάσεις που οι παραδοσιακές μέθοδοι μπορεί να παραβλέψουν.

Αξιοποιώντας αυτές τις δυνατότητες, το AI βελτιώνει την ακρίβεια και την αξιοπιστία των εκτιμήσεων PTRS, επιτρέποντας στις εταιρείες να λαμβάνουν πιο αποτελεσματικές αποφάσεις.

ΟΦΕΛΗ ΤΩΝ PTRS ΜΕ ΓΝΩΜΟΝΑ ΤΟ AI ΣΤΗΝ ΚΛΙΝΙΚΨ ΑΝΑΠΤΥΞΗ

Η ενσωμάτωση του AI στις εκτιμήσεις PTRS επηρεάζει σημαντικά την ανάπτυξη φαρμάκων:

Βελτιωμένη αποδοτικότητα: Το AI βοηθά τις εταιρείες να δώσουν προτεραιότητα σε θεραπευτικά κλινικά προγράμματα με υψηλότερες πιθανότητες επιτυχίας, μειώνοντας την επένδυση σε μη βιώσιμους υποψηφίους.

Έγκαιρη αναγνώριση αποτυχιών: Τα φάρμακα με χαμηλό PTRS μπορούν να διακόπτονται νωρίς, εξοικονομώντας εκατομμύρια δολάρια σε άσκοπα έξοδα ανάπτυξης.

Βελτιστοποιημένη κατανομή πόρων: Οι πληροφορίες που παρέχει το AI στηρίζουν καλύτερο οικονομικό σχεδιασμό και στρατηγικές αποφάσεις.

Βελτίωση των επιχειρηματικών αποφάσεων: Οι εταιρείες μπορούν να αξιολογήσουν με μεγαλύτερη ακρίβεια την αξία πιθανών εξαγορών και συνεργασιών.

ΤΟ ΜΕΛΛΟΝ ΤΟΥ AI ΣΤΗΝ ΑΝΑΠΤΥΞΗ ΦΑΡΜΑΚΩΝ

Η φαρμακευτική βιομηχανία πρέπει να ξεπεράσει τον Νόμο του Eroom υιοθετώντας τις μεθόδους που βασίζονται στο AI. Το AI παρέχει τα απαραίτητα εργαλεία για τη βελτίωση της λήψης αποφάσεων σε κρίσιμα σημεία, οδηγώντας σε πιο αποδοτική και οικονομικά βιώσιμη ανάπτυξη φαρμάκων. Η εφαρμογή του στην αξιολόγηση του PTRS θα ωφελήσει όχι μόνο τις φαρμακευτικές εταιρείες αλλά κυρίως τους ασθενείς που περιμένουν καινοτόμες θεραπείες.

Πηγή: Φαρμακευτικός Κόσμος #203