REKLAMA

Kategorie
Zaloguj się

Zarejestruj się

Proszę podać poprawny adres e-mail Hasło musi zawierać min. 3 znaki i max. 12 znaków
* - pole obowiązkowe
Przypomnij hasło
Witaj
Usuń konto
Aktualizacja danych
  Informacja
Twoje dane będą wykorzystywane do certyfikatów.

Sztuczna inteligencja przyspiesza powstanie leków

Sztuczna inteligencja przyspiesza powstanie leków
Sztuczna inteligencja przyspiesza powstanie leków
Shutterstock

REKLAMA

REKLAMA

Sztuczna inteligencja przyspiesza proces powstawania nowych leków. Rozwiązanie polskiej firmy pomaga szybciej tworzyć nowe związki chemiczne.

Średnio droga od odkrycia nowego leku do jego wejścia na rynek trwa 12 lat. W przypadku terapii genowej zajmuje to znacznie dłużej, nawet 30 lat. Jednocześnie tylko ok. 1 na 5 tys. nowych związków zostaje zatwierdzonych jako leki farmaceutyczne. Polska firma biotechnologiczna chce znacznie skrócić i ułatwić proces opracowywania nowych preparatów. Technologia opracowana przez Molecule.one umożliwia przewidywanie najlepszych możliwych ścieżek produkcji dowolnego związku chemicznego. Nowoczesne rozwiązania w zakresie planowania syntezy chemicznej z wykorzystaniem sztucznej inteligencji wspierają prace nad lekami na wczesnym etapie.

REKLAMA

Skrócenia procesu odkrywania leków dzięki AI

REKLAMA

– W procesie odkrywania leków zadajemy sobie dwa pytania. Po pierwsze, jaki związek chemiczny będzie dobrym lekiem. Po drugie, jak go zrobić. I my zajmujemy się tym pytaniem. Związki chemiczne trzeba zsyntetyzować. To proces, który można porównać do gotowania, czyli przelewamy rzeczy, zwiększamy temperaturę. Proponujemy naszym klientom oprogramowanie, które podpowiada, jak zrobić dany związek chemiczny – mówi agencji Newseria Biznes dr Stanisław Jastrzębski, dyrektor techniczny Molecule.one.

National Center for Biotechnology Information podaje, że od odkrycia leku do wprowadzenia go na rynek detaliczny mija zwykle ok. 10–12 lat.  Same badania kliniczne trwają średnio sześć–siedem lat. Centrum badań nad opracowywaniem leków Tufts wyliczyło, że opracowanie nowego leku kosztuje firmy farmaceutyczne 2,6 mld dol. Koszty te mogą być jednak zaniżone, zwłaszcza że nawet 80 proc. nowych związków w trakcie opracowywania okazuje się nieprzydatnych. Polska firma Molecule.one opracowuje nowoczesne rozwiązania w zakresie planowania syntezy chemicznej z wykorzystaniem sztucznej inteligencji i w ten sposób przyspiesza prace nad lekami.

– Nasze rozwiązanie przyczynia się do skrócenia procesu odkrywania leków poprzez automatyczne proponowanie planu syntezy, z użyciem sztucznej inteligencji. Obecnie standardem jest, że chemik organik w laboratorium dużej firmy ręcznie planuje syntezę. To proces, który dla danego związku może zająć godziny ciężkiej pracy. Zamiast tego, dzięki metodom sztucznej inteligencji, szczególnie uczenia głębokiego, taki plan syntezy jest proponowany w sekundy zamiast w godziny – tłumaczy Stanisław Jastrzębski.

Uczenie maszynowe pomaga chemikom

REKLAMA

Molecule.one stosuje technologie wykorzystujące uczenie maszynowe, aby pomóc chemikom szybciej i łatwiej projektować, wytwarzać i testować związki. Skraca to czas odkrywania nowych leków, szczególnie prace na wczesnym etapie, i umożliwia opracowanie nowych rozwiązań na rzadkie choroby. W sierpniu br. Molecule.one i CAS, oddział Amerykańskiego Towarzystwa Chemicznego, nawiązały strategiczną współpracę skupioną właśnie na wspólnym rozwoju technologii projektowania syntezy wspomaganej komputerowo.

– Spółka Molecule.one powstała w 2018 roku, w 2019 roku wprowadziliśmy jako pierwsi na rynek rozwiązania oparte o uczenie głębokie, poddziałka sztucznej inteligencji w kontekście właśnie planowania syntezy. Wtedy też rozpoczęliśmy komercjalizację naszego rozwiązania. Ostatni bardzo istotny etap naszego rozwoju polega na podpisaniu wyłącznego partnerstwa z dostarczycielem największych zbiorów danych reakcji chemicznych przeprowadzonych historycznie i rozpoczynamy teraz nowy etap komercjalizacji naszego głównego rozwiązania – zapowiada dyrektor techniczny Molecule.one.

Sztuczna inteligencja do odkrywania leków

Pierwsza wspólna oferta, M1 RetroScore, wykorzystuje modele uczenia maszynowego, aby przewidzieć prawdopodobieństwo syntezy nowych cząsteczek. Rozwiązanie zapewnia ocenę dostępności syntetycznej, która odpowiada kosztowi wyprodukowania danego związku, wraz z planem syntezy.

– Jednym z elementów naszej strategii jest stworzenie własnego wysoko zrobotyzowanego laboratorium. To unikalne laboratorium w skali regionu, w którym przeprowadzamy reakcje chemiczne na bardzo dużą skalę. W połączeniu z danymi uzyskanymi w wyłącznym partnerstwie z firmą CAS tworzymy teraz unikalny i niepowtarzalny zbiór danych na rynku biotechnologicznym dotyczący reakcji chemicznych – wyjaśnia dyrektor techniczny Molecule.one. – Liczymy, że w perspektywie lat będziemy się stawać coraz bardziej unikatową spółką pod względem dostępu do danych, a przez to, że mamy bardzo duże doświadczenie w sztucznej inteligencji, możemy połączyć te dwie przewagi.

Grand View Research podaje, że światowy rynek wykorzystania sztucznej inteligencji w odkrywaniu leków w 2022 roku był wart 1,1 mld dol.  W latach 2023–2030 będzie rósł w średnim tempie o 29,6 proc. rocznie.

Autopromocja

REKLAMA

Źródło: Newseria
Czy ten artykuł był przydatny?
tak
nie
Dziękujemy za powiadomienie - zapraszamy do subskrybcji naszego newslettera
Jeśli nie znalazłeś odpowiedzi na swoje pytania w tym artykule, powiedz jak możemy to poprawić.
UWAGA: Ten formularz nie służy wysyłaniu zgłoszeń . Wykorzystamy go aby poprawić artykuł.
Jeśli masz dodatkowe pytania prosimy o kontakt

REKLAMA

Komentarze(0)

Pokaż:

Uwaga, Twój komentarz może pojawić się z opóźnieniem do 10 minut. Zanim dodasz komentarz -zapoznaj się z zasadami komentowania artykułów.
    QR Code
    Sztuczna inteligencja (AI)
    Zapisz się na newsletter
    Zobacz przykładowy newsletter
    Zapisz się
    Wpisz poprawny e-mail
    Czy sztuczna inteligencja to przełom czy bańka inwestycyjna?

    Od udostępnienia szerokiemu gronu użytkowników narzędzia Chat GPT mija dokładnie rok. Jak można się domyślić, sztuczna inteligencja a swoich entuzjastów i przeciwników. Wielu ekspertów uważaj również AI za bańkę inwestycyjną, która prędzej czy później pęknie. Jak jest naprawdę? 

    Sztuczna inteligencja zmieni miejsca pracy, ale ich nie wyeliminuje

    W listopadzie 2023 r. w Brukseli odbyła się druga edycja Europejskiego Forum Zatrudnienia i Praw Socjalnych. Przedmiotem dyskusji był wpływ sztucznej inteligencji (AI) na rynek pracy i status prawny pracowników. Przedstawiciele UE stanowczo podkreślali, że: pracownicy muszą czerpać korzyści z przełomowych rozwiązań, takich jak ChatGPTP. Deliberowano też o przyszłości pracy platformowej.

    Raport Future of Work 2024: sztuczna inteligencja zwiększa produktywność pracowników o 30%

    Raport Future of Work 2024: sztuczna inteligencja zwiększa produktywność pracowników o 30%. Według danych zawartych w najnowszym raporcie Talent Alpha „The World of Work AI-ed” ponad 90% wiodących dostawców usług, a także jedna trzecia wszystkich pracowników już korzysta z rozwiązań sztucznej inteligencji (ang. Artificial Intelligence – AI). Dzięki temu część firm doświadczyła dużego wzrostu produktywności.

    Jak sztuczna inteligencja może przydać się w administracji rządowej? Jak może pomóc obywatelom?

    Jak wykorzystać sztuczną inteligencję w biznesie i sektorze publicznym? Z jakimi wyzwaniami się to wiąże? Jak wyedukować pracowników do współpracy z AI? raport pt. „Współpraca Człowieka z AI: Perspektywy dla polskiego sektora publicznego” bierze pod lupę te kwestie. 

    REKLAMA

    Inteligentne systemy transportowe. Co zmienia nowa dyrektywa?

    Rada UE przyjęła nowe przepisy zmieniające dyrektywę z 2010 r. dotyczącą wdrażania inteligentnych systemów transportowych. Aktualizacja rozwiązań sprzed trzynastu lat była konieczna, aby dostosować jej zapisy do aktualnych standardów technologicznych, przyspieszyć transformację cyfrową i wesprzeć europejską mobilność. 

    Projekt AI Act – co przyniosą unijne przepisy dotycząca sztucznej inteligencji?

    AI Act to projekt regulacji dotyczącej sztucznej inteligencji, która we wszystkich państwach członkowskich Unii Europejskiej wprowadzi jednolite prawo związane z tym obszarem. Celem jest stworzenie takich ram prawnych, aby rozwiązania bazujące na mechanizmach sztucznej inteligencji były godne zaufania i zgodne z wartościami oraz prawami obowiązującymi w UE. Co szczególnie istotne, rozporządzenie ma też chronić zdrowie oraz bezpieczeństwo obywateli.

    Uwaga na teksty, które opracowuje nasz zleceniobiorca przy pomocy AI. Na co zwrócić uwagę w umowie z twórcą?

    W przestrzeni internetowej coraz więcej pojawia się tekstów, które są tworzone przy użyciu sztucznej inteligencji (AI). Sporo twórców internetowych korzysta z technologii, którą daje nam np. ChatGPT. Na co należy zwrócić uwagę, podpisując umowę na określone teksty?

    7 wyzwań biznesowych, które może rozwiązać AI (z niewielkim wsparciem ludzi)

    Początki sztucznej inteligencji (AI) sięgają lat 50. XX wieku. W porównaniu do technologii takich jak telefon, komputery czy Internet, ewolucja AI przebiegała dotąd stosunkowo wolno. Wydaje się jednak, że nadszedł moment, w którym AI jest dostępna dla prawie każdego, a branża technologiczna wkracza w nowy rozdział. Wszyscy musimy zastanowić się nad tym, jak sztuczna inteligencja może pomóc nam robić więcej za mniej. Zastosowanie AI w pisaniu, tworzeniu obrazów czy produkcji muzyki to przełomowy moment w budowaniu świadomości społecznej związanej z możliwościami tej technologii.

    REKLAMA

    Badanie: Niemal co trzecia firma zwolniła w ostatnim roku minimum jedną osobę w wyniku automatyzacji oraz AI

    Większość firm uważa, że automatyzacja i AI przyczynią się do redukcji etatów (57 proc.). Pracownicy zaczynają tego doświadczać. Niemal co trzeci przedsiębiorca w ostatnim roku zwolnił co najmniej jedną osobę na rzecz robota lub sztucznej inteligencji – wynika z najnowszego „Barometru Polskiego Rynku Pracy” Personnel Service. 

    Sztuczna inteligencja pomoże w leczeniu niepłodności. Wybierze zarodek, który da największą szansę na ciążę

    Naukowcy z kliniki Gyncentrum opracowali własny algorytm do oceny zarodków, który na podstawie 12 różnych parametrów w kilka minut identyfikuje najlepiej rozwijające się zarodki. Nowy algorytm oparty na sztucznej inteligencji ma stać się codzienną pomocą w pracy embriologów.

    REKLAMA