Big Pharma som bruker kunstig intelligens for å fremskynde nye medisinoppdagelser

Verdens ledende legemiddelfirmaer henvender seg til kunstig intelligens for å forbedre hit-and-miss-virksomheten med å finne nye medisiner, med GlaxoSmithKline som avslører en ny avtale på 43 millioner dollar i feltet på søndag.

Andre farmasøytiske giganter, inkludert Merck & Co, Johnson & Johnson og Sanofi, utforsker også potensialet med kunstig intelligens (AI) for å bidra til å effektivisere legemiddeloppdagelsesprosessen.

Målet er å utnytte moderne superdatamaskiner og maskinlæringssystemer for å forutsi hvordan molekyler vil oppføre seg og hvor sannsynlig de vil lage et nyttig stoff, og dermed spare tid og penger på unødvendige tester.

AI-systemer spiller allerede en sentral rolle på andre høyteknologiske områder som utvikling av førerløse biler og ansiktsgjenkjenningsprogramvare.

"Mange store farmasøytiske selskaper begynner å innse potensialet i denne tilnærmingen og hvordan den kan bidra til å forbedre effektiviteten," sa Andrew Hopkins, administrerende direktør i det privateide Exscientia, som kunngjorde den nye tilknytningen til GSK.

Hopkins, som pleide å jobbe hos Pfizer, sa at Exscientias AI-system kunne levere legemiddelkandidater omtrent en fjerdedel av tiden og til en fjerdedel av kostnadene ved tradisjonelle tilnærminger.

Det skottlandsbaserte selskapet, som også undertegnet en avtale med Sanofi i mai, er en av et økende antall nyetableringer på begge sider av Atlanterhavet som bruker AI på medisinforskning. Andre inkluderer amerikanske firmaer Berg, Numerate, twoXAR og Atomwise, samt Storbritannias BenevolentAI.

"I farmasøyets øyne er disse selskapene i hovedsak digitale bioteknologier som de kan inngå partnerskap med, og som hjelper til med å gi rørledningen," sa Nooman Haque, leder for biovitenskap ved Silicon Valley Bank i London.

"Hvis denne teknologien virkelig viser seg, kan du begynne å se M&A med pharma, og nærmere integrering av disse AI-motorene i pharma FoU."

STILL Å BEVISES

Det er ikke første gang stoffprodusenter henvender seg til høyteknologiske løsninger for å øke FoU-produktiviteten.

Innføringen av "screening med høy gjennomstrømning", ved bruk av roboter for raskt å teste millioner av forbindelser, genererte fjell av potensielle kunder på begynnelsen av 2000-tallet, men klarte ikke å løse ineffektivitet i forskningsprosessen.

Når det gjelder AI, trår big pharma med forsiktighet, i visshet om at teknologien ennå ikke har vist at den kan bringe et nytt molekyl fra dataskjerm til laboratorium til klinikk og til slutt til markedet.

"Det er fremdeles å bevise, men vi mener absolutt at vi burde gjøre eksperimentet," sa John Baldoni, GSKs sjef for plattformteknologi og vitenskap.

Baldoni øker også intern AI-investering hos narkotikaprodusenten ved å ansette noen uventede medarbeidere med passende databehandling og datahåndteringserfaring - inkludert astrofysikere.

Hans mål er å redusere tiden det tar fra å identifisere et mål for sykdomsinngrep til å finne et molekyl som virker mot det fra gjennomsnittlig 5.5 år i dag til bare ett år fremover.

“Det er en strekning. Men etter hvert som vi har lært mer om hva moderne superdatamaskiner kan gjøre, har vi fått mer selvtillit, sier Baldoni til Reuters. "Vi har en forpliktelse til å redusere kostnadene ved medisiner og redusere tiden det tar å få medisiner til pasienter."

Tidligere i år inngikk GSK også et samarbeid med det amerikanske energidepartementet og National Cancer Institute for å få fart på den pre-kliniske medikamentutviklingen ved bruk av avanserte beregningsteknologier.

Les hele historien her ...