Ο μεγαλύτερος μετασχηματισμός στη φαρμακοβιομηχανία μετά τη γονιδιωματική μπορεί να έρχεται μέσα από την AI
Η συζήτηση γύρω από την Τεχνητή Νοημοσύνη επικεντρώνεται συνήθως σε εφαρμογές όπως τα chatbots, η παραγωγή περιεχομένου ή οι επενδύσεις δισεκατομμυρίων σε κέντρα δεδομένων.
Στον χώρο της υγείας όμως, η AI αρχίζει να δείχνει ένα διαφορετικό και ίσως πολύ πιο ουσιαστικό πρόσωπο: τη δυνατότητα να επιταχύνει την ανακάλυψη νέων φαρμάκων και να αυξήσει σημαντικά τις πιθανότητες επιτυχίας των κλινικών δοκιμών.
Αυτό υποστήριξε ο διευθύνων σύμβουλος της AstraZeneca, Πασκάλ Σοριό, περιγράφοντας την τεχνητή νοημοσύνη ως έναν από τους σημαντικότερους καταλύτες παραγωγικότητας που έχει γνωρίσει ποτέ η φαρμακευτική βιομηχανία.
Από τα χρόνια στα λεπτά
Η ανάπτυξη ενός νέου φαρμάκου αποτελεί μία από τις πιο ακριβές και χρονοβόρες διαδικασίες στον επιχειρηματικό κόσμο.
Η ανακάλυψη ενός μορίου, οι προκλινικές μελέτες, οι κλινικές δοκιμές και οι εγκρίσεις μπορούν να απαιτήσουν περισσότερο από μία δεκαετία και δισεκατομμύρια δολάρια επενδύσεων.
Η AI υπόσχεται να συμπιέσει δραστικά αυτούς τους χρόνους.
Σύμφωνα με τη διοίκηση της AstraZeneca, τα προηγμένα μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης μπορούν να εντοπίσουν νέους θεραπευτικούς στόχους, να βελτιστοποιήσουν τη χημική δομή ενός φαρμάκου και να προβλέψουν πιθανές παρενέργειες πολύ νωρίτερα από τις παραδοσιακές μεθόδους.
Το πραγματικό κόστος βρίσκεται στις αποτυχίες
Το μεγαλύτερο πρόβλημα της φαρμακευτικής βιομηχανίας δεν είναι η ανακάλυψη νέων μορίων.
Είναι οι αποτυχημένες κλινικές δοκιμές.
Μία δοκιμή Φάσης 3 μπορεί να κοστίσει από 300 έως και 500 εκατομμύρια δολάρια χωρίς καμία εγγύηση επιτυχίας.
Η AstraZeneca αναπτύσσει σήμερα μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης που αναλύουν τεράστιους όγκους κλινικών και εργαστηριακών δεδομένων ώστε να εκτιμούν την πιθανότητα επιτυχίας μιας δοκιμής πριν επενδυθούν τα απαιτούμενα κεφάλαια.
Ακόμη και μια μικρή βελτίωση στην ακρίβεια αυτών των προβλέψεων μπορεί να εξοικονομήσει δισεκατομμύρια δολάρια για τον κλάδο.
Η νέα συμμαχία βιοτεχνολογίας και δεδομένων
Η βρετανοσουηδική φαρμακοβιομηχανία συνεργάζεται ήδη με εταιρείες εξειδικευμένες στην ανάλυση ιατρικών δεδομένων και στην τεχνητή νοημοσύνη, όπως η Tempus AI και η Pathos.
Ο στόχος είναι η δημιουργία προηγμένων «ψηφιακών βοηθών» που θα επεξεργάζονται ταυτόχρονα γενετικά δεδομένα, εργαστηριακές αναλύσεις και αποτελέσματα προηγούμενων κλινικών μελετών.
Με αυτόν τον τρόπο, οι ερευνητές μπορούν να λαμβάνουν πιο γρήγορες και πιο τεκμηριωμένες αποφάσεις.
Από την υπόσχεση στην εφαρμογή
Η υγεία αποτελεί ίσως τον πρώτο μεγάλο τομέα όπου η τεχνητή νοημοσύνη περνά από τη θεωρία στην πράξη.
Σε αντίθεση με άλλους κλάδους, όπου τα οικονομικά οφέλη της AI παραμένουν αμφισβητούμενα, στη φαρμακοβιομηχανία η εξοικονόμηση χρόνου και πόρων είναι ήδη μετρήσιμη.
Η δυνατότητα ταχύτερης ανακάλυψης θεραπειών αποκτά ακόμη μεγαλύτερη σημασία καθώς ο παγκόσμιος πληθυσμός γερνά και η ζήτηση για καινοτόμα φάρμακα αυξάνεται συνεχώς.
Η επόμενη μεγάλη μάχη της AI
Μέχρι σήμερα η αγορά εστίαζε κυρίως στους κατασκευαστές τσιπ, στα κέντρα δεδομένων και στους παρόχους υπολογιστικής ισχύος.
Η επόμενη φάση της επανάστασης πιθανότατα θα αφορά τις πραγματικές εφαρμογές.
Και λίγοι κλάδοι προσφέρουν μεγαλύτερο πεδίο εφαρμογής από τη βιοϊατρική έρευνα.
Η δυνατότητα μείωσης του χρόνου ανάπτυξης ενός φαρμάκου κατά χρόνια ή η αύξηση των ποσοστών επιτυχίας των κλινικών δοκιμών μπορεί να μεταβάλει πλήρως το επιχειρηματικό μοντέλο της φαρμακευτικής βιομηχανίας.
SBC Health & Innovation View
Η τεχνητή νοημοσύνη δεν θα αντικαταστήσει τους επιστήμονες.
Θα τους επιτρέψει όμως να εργάζονται ταχύτερα, με περισσότερα δεδομένα και καλύτερες πιθανότητες επιτυχίας.
Αυτός είναι ίσως ο λόγος που οι μεγαλύτερες φαρμακευτικές εταιρείες παγκοσμίως επενδύουν ήδη δισεκατομμύρια δολάρια στην AI.
Για πρώτη φορά μετά από δεκαετίες, η βιομηχανία διαθέτει ένα εργαλείο που μπορεί να μειώσει ταυτόχρονα χρόνο, κόστος και ρίσκο.
SBC RED LINE
Η μεγαλύτερη αξία της τεχνητής νοημοσύνης ίσως να μην βρίσκεται στα chatbots ή στα social media. Ίσως να βρίσκεται στο γεγονός ότι μπορεί να βοηθήσει να βρεθεί το επόμενο φάρμακο που θα σώσει εκατομμύρια ζωές.
