Lääkekehityksen vauhdittaminen tekoälyn avulla

Tutustu tekoälyratkaisujen etuihin ja haasteisiin lääketeollisuuden arvoketjussa.

Lääketeollisuuden tehokkuuden ja innovoinnin parantaminen tekoälyn avulla

Lue lisää tekoälystä lääkkeiden kehittämisessä sekä siitä, kuinka se auttaa vähentämään lääkekehityksen kustannuksia ja saamaan elämää pelastavia hoitoja potilaille nopeammin.

Keskeiset huomiot

Lääkealalla on meneillään merkittävä tekoälyn mahdollistama muutos.
Lääketeollisuuden yritysten on nopeutettava lääkkeiden kehittämistä sekä hallittava samalla kasvavia kustannuksia tukeakseen paremmin terveydenhuollon ammattilaisia ja heidän potilaitaan.
Tekoäly voi auttaa lääkkeiden kehittämisprosessin keskeisissä vaiheissa, mukaan lukien tautiproteiinien tunnistamisessa ja analysoimisessa, mitkä yhdisteet toimivat tehokkaimmin proteiinien kanssa.
Tekoäly myös tehostaa lääkekehitysprosessia analysoimalla valtavia tietomääriä, tunnistamalla kaavoja ja ennustamalla tuloksia.
Lääketeollisuuden yritysten, jotka ottavat käyttöön tekoälyn, on voitettava haasteita, kuten tietojen laadun ylläpito ja sellaisten työntekijöiden löytäminen, joilla on oikea yhdistelmä teknisiä ja tieteellisiä taitoja. Lue, miten tekoälyagentit uudistavat liiketoimintaprosesseja.
Lääketeollisuudessa tullaan näkemään tulevaisuudessa enemmän kumppanuuksia lääke- ja teknologiayritysten välillä sekä suurempia investointeja lääketieteelliseen teknologiaan ja tekoälyyn erikoistuneisiin startup-yrityksiin.

Uusien lääkkeiden kasvavat kustannukset

Tapa, jolla terveydenhuollon ammattilaiset hoitavat potilaita, on muuttumassa. He käyttävät yhä enemmän mukautettuja potilastietoja lääketieteellisten päätösten ohjaamiseen. Tällaisesta täsmälääketieteestä tulee entistä yleisempää, kun tutkijat pyrkivät ratkaisemaan monimutkaisia terveysongelmia ja lääketeollisuus yrittää vähentää parantavien lääkkeiden kehittämiseen kuluvaa aikaa ja kustannuksia.

Nykyisin uuden lääkkeen tuominen markkinoille on erittäin pitkä ja kallis prosessi lääketeollisuuden yrityksille. Taconic Biosciences -yhtiön viimeisimpien tietojen mukaan yhden lääkkeen kehittäminen vie noin 2,6 miljardia dollaria ja yli 10 vuotta. 88 % uusista lääkekandidaateista ei saa kuitenkaan FDA:n hyväksyntää.

Hyvää on se, että tekoälyllä on uskomattomat mahdollisuudet nopeuttaa lääkkeiden kehitysprosessia.

Kuinka tekoäly tehostaa lääkkeiden kehittämistä

Useimpien lääkkeiden luomisen ensimmäinen vaihe on sellaisen yhdisteen syntetisointi, joka voi kiinnittyä sairauteen liittyvään kohdemolekyyliin, yleensä proteiiniin, ja muuttaa sitä. Oikean yhdisteen löytämiseksi tutkijat tarkastelevat tuhansia mahdollisia ehdokkaita. Kun kohde on tunnistettu, tutkijat käyvät seulovat valtavia samantyyppisten yhdisteiden kirjastoja löytääkseen optimaalisen vuorovaikutuksen sairauteen liittyvät proteiinin kanssa.

Tällä hetkellä tähän pisteeseen pääseminen vaatii yli kymmenen vuotta ja satoja miljoonia dollareita. Terveysteknologia, joka hyödyntää tekoälyä ja koneoppimista, voi kuitenkin yksinkertaistaa prosessia sekä lyhentää aikaa ja pienentää kustannuksia, joita lääketeollisuudelta kuluu uuden lääkkeen julkaisemiseen. Nämä teknologiat voivat esimerkiksi auttaa seuraavissa:

Molekyylikirjastojen haravointi

Molekyyliehdokkaiden seulomiseen käytettävät kirjastot ovat niin suuria, että ihmistutkijoille on lähes mahdotonta käydä läpi kaikkea. Tekoäly taas voi nopeasti tunnistaa mahdolliset kohdeyhdisteet valtavista tietojoukoista, mikä säästää tutkijoilta satoja tunteja laboratorioaikaa.

Yhdisteiden ominaisuuksien ennakoiminen

Perinteiden lääkkeiden keksimisen prosessi sisältä aikaa vievää yrittämistä ja erehtymistä. Tekoälyyn ja koneoppimiseen yhdistetyt terveysteknologian ratkaisut voivat auttaa nopeuttamaan prosessia ennakoimalla mahdollisten yhdisteiden ominaisuuksia ja varmistamalla, että vain rakenteeltaan halutut yhdisteet valitaan synteesiä varten. Tämän ansiosta tutkijoiden ei tarvitse työskennellä sellaisten yhdisteiden parissa, joiden tehokkuus on epätodennäköistä.

Uusien yhdisteiden keksiminen

Kun seulonta tuottaa vain harvoja lupaavia tuloksia, tekoäly voi myös luoda ideoita täysin uusista yhdisteistä, jotka sopivat haluttuihin parametreihin ja joilla on suurempi mahdollisuus onnistua.

Kuinka tekoäly auttaa tutkijoita

Kuvittele, miten tutkijat voivat käyttää tekoälyratkaisuja tukemaan lääkkeiden kehitysprosessin keskeisiä vaiheita.

Tutkijat suorittavat seuraavat vaiheet:

Vaihe 1: Lääkehoidon kohteena olevan molekyylin paikantaminen.
Vaihe 2: Testien avulla varmistetaan, että kohde liittyy taudin etenemiseen.
Vaihe 3: Kohteen kanssa vuorovaikutuksessa olevan yhdisteen tunnistaminen tai luominen.
Vaihe 4: Valitun yhdisteen tehokkuuden ja turvallisuuden optimointi.

Tekoälyn avulla he voivat:

Vaihe 1: Muiden mahdollisten kohteiden etsiminen.
Vaihe 2: Testien onnistumisprosentin nostaminen.
Vaihe 3: Sellaisten yhdisteiden sulkeminen pois, jotka eivät todennäköisesti ole vuorovaikutuksessa kohteen kanssa.
Vaihe 4: Prosessin nopeuttaminen älykkäällä analyysilla.

Miten tekoälyä käytetään kliinisissä tutkimuksissa

Taconic Biosciences -yhtiön mukaan sääntelyviranomaiset hyväksyvät vain 12 prosenttia kliiniseen koevaiheeseen etenevistä lääke-ehdokkaista. Kliiniset kokeet ovat lääkkeen luomisen pisin ja kallein vaihe, ja ne sisältävät monia ihmiskoevaiheita, joista jokaiseen kuuluu satoja tai tuhansia osallistujia.

Perinteinen satunnaistettujen kontrolloitujen tutkimusten (RCT) lineaarinen prosessi ei ole muuttunut vuosikymmeniin. Siitä puuttuu joustavuutta, nopeutta ja analyyttistä tehoa, jota tarvitaan tarkan lääkintämallin menestymiseen. Yrityksille on haastavaa löytää oikeat osallistujat sekä värvätä ja säilyttää heidät sekä hallinnoida heitä tehokkaasti. Prosessin tehottomuus on suuri syy lääkkeiden keksimisen ja kehityksen nouseviin kustannuksiin ja myös pieneen hyväksymisprosenttiin. Se myös estää innovaatioita.

Lääketeollisuuden yritykset voivat käyttää ennakoivia tekoälymalleja lääkekehityksen koko kliinisen koevaiheen ajan suunnittelusta tietojen analysointiin, mikä auttaa

sopivien potilaiden tunnistamisessa julkisesti saatavilla olevien sisältöjen louhinnan avulla
koepaikan tehokkuuden reaaliaikaisessa arvioinnissa
tietojen jakamisen automatisoinnissa eri ympäristöissä
tietojen tuottamisessa loppuraportteja varten.

Algoritmien kytkeminen tehokkaaseen teknologiainfrastruktuuriin varmistaa, että kliinisten tietojen jatkuva virta puhdistetaan, koostetaan, tallennetaan ja hallinnoidaan tehokkaasti. Siten tutkijat voivat tavallista paremmin ymmärtää lääkkeen turvallisuuden ja tehokkuuden ilman kokeiden luomien valtavien tietojoukkojen manuaalisen kokoamisen ja analysoinnin tarvetta.

Tekoälyn käyttöönoton esteet lääketeollisuudessa

Vaikka tekoälyn käyttö yleistyy lääkkeiden kehitysprosesseissa, käyttöönotolle on edelleen esteitä. Tässä on joitakin yritysten usein kohtaamia haasteita:

Tietojen laatu

Usein mainittu haaste monilla toimialoilla on se, että huonolaatuiset tiedot voivat itse asiassa vähentää tekoälyn ja koneoppimisen hyödyllisyyttä. Lääketutkijoille huonolaatuiset tiedot merkitsevät, että terveysteknologiasta tulee epäluotettavaa, eikä se enää ole täsmällisempää, hyödyllisempää eikä vähemmän aikaa vievää kuin perinteiset menetelmät.

Ymmärtäminen

Useimmilla toimialoilla on vallalla virheellinen käsitys, että teknologia korvaa ajan myötä ihmistyöntekijät kokonaan. Lääketeollisuus ei ole poikkeus. Vaikka tekoäly voikin analysoida suuria tietojoukkoja nopeammin kuin ihmiset, se ei korvaa taitavia tutkijoita ja kliinikoita.

Osaamisvaje

Terveysteknologian sisällyttäminen lääkkeiden keksimisen prosessiin vaatii erikoisosaamista. Tietojen pitäminen puhtaana ja tekoälyn pitäminen tehokkaana edellyttää, että yritysten työntekijöillä on tarvittava tekninen osaaminen ja että he myös ymmärtävät prosessin tieteellisen puolen, kuten lääkkeiden suunnittelun, biologian ja kemian. Näitä vaatimuksia yritysten on vaikea täyttää.

Tekoälyn tulevaisuus lääketeollisuudessa

Tekoälyn avulla tutkijat voivat olla innovatiivisempia, kliinikot voivat paremmin vastata tarkkuuslääketieteen vaatimuksiin ja lääkeyritykset voivat tuoda mullistavia lääkkeitä markkinoille nopeammin.

Nykyiset suuntaukset osoittavat, että lääketeollisuudessa tapahtuva tekoälypohjainen uudistuminen jatkuu pitkälle tulevaisuuteen. Esimerkiksi joka vuosi syntyy uusia lääke- ja teknologiayritysten välisiä kumppanuuksia ja tehdään valtavia investointeja terveysteknologian ja tekoälyn startup-yrityksiin.

Suuret lääkeyritykset jakavat myös yhä enemmän dataa. MELLODDY (Machine Learning Ledger Orchestration for Drug Discovery) on yhteenliittymä, joka mahdollistaa tietojen jakamisen sen kymmenien jäsenten välillä. MELLODDY käyttää lohkoketjuun perustuvaa järjestelmää, jonka avulla yritykset voivat jakaa omistusoikeudellisia tietoja ja samalla säilyttää luottamuksellisuuden. Tutkijat voivat hyödyntää olemassa olevia tietoja lääkkeen keksimisen prosessin nopeassa aloittamisessa ja siten lyhentää kehitystyöhön kuluvaa aikaa useilla vuosilla.

Resurssit

Tutustu Microsoftin toimialaratkaisuihin

Modernisoi tutkimus- ja kehitystyö (R&D) ja toimita uusia tuotteita nopeammin Microsoft Cloudissa toimivien tekoälyratkaisujen avulla.

Lue lisää