רפואת בינה מלאכותית: השלב הבא במחקר ופיתוח תרופות

• מְחַבֵּר:
• שם היוצר

  Quantumrun Foresight
• אפריל 21, 2022

סיכום תובנה

שילוב בינה מלאכותית (AI) במחקר התרופות משנה את הדרך בה אנו ניגשים לבריאות, מגילוי מולקולות נסתרות ועד לזרז פיתוח של טיפולים ממוקדים יותר. שיתוף הפעולה הזה מעצב מחדש מודלים עסקיים, דרישות עבודה, תקנות ממשלתיות ואפילו שיקולים סביבתיים בתעשיית התרופות. על אף שמבטיחים שירותי בריאות יעילים ומותאם אישית יותר, זה גם קורא לגישה מחושבת לאתגרים אתיים.

הקשר לרפואת בינה מלאכותית

חברות תרופות משתמשות יותר ויותר במערכות בינה מלאכותית (AI) כדי לפתח טיפולים ותרופות חדשות. הסטארט-אפ הבריטי Exscientia וחברת התרופות היפנית Sumitomo Dainippon Pharma השתמשו באלגוריתמים שמסננים אלפי תרכובות פוטנציאליות כדי לפתח תרופה שתנוסה בקרוב קלינית על בני אדם. (התרופה מיועדת לטיפול בהפרעה אובססיבית-קומפולסיבית.)

השותפות בין Exscientia ו- Sumitomo Dainippon היא דוגמה אחת לחברות תרופות וסטארט-אפים בינה מלאכותית בשיתוף פעולה כדי למנף למידת מכונה כדי לגלות דפוסים שעלולים להיות עדינים או מורכבים מכדי שבני אדם יוכלו לזהות אותם. יתר על כן, AI יכול לשמש כדי לחזות את התגובות והתנהגויות של מולקולות זעירות בתוך תרכובות כימיות שיכולות לייצר תכונות רצויות לתרופות. לדוגמה, Iktos, חברה הממנפת בינה מלאכותית לגילוי תרופות חדשות, מיישמת את הטכנולוגיה שלה למספר תוכניות גילוי של מולקולות קטנות בשיתוף עם ענקית התרופות פייזר.

דוגמה נוספת היא השותפות בין AstraZeneca לבין BenevolentAI. שתי החברות משתפות פעולה כדי לגלות תרופות חדשות למחלת כליות כרונית ולפיברוזיס ריאתי אידיופטי - מחלת ריאות חמורה. גם חברת הביוטכנולוגיה הגרמנית, Evotec, יצרה שותפות עם Exscientia. Evotec הכריזה על ניסוי קליני בשלב ראשון על מולקולה אנטי סרטנית חדשה, שנוצרה בשיתוף עם Exscientia.

השפעה משבשת 

שיתוף הפעולה בין חברות תרופות וסטארט-אפים בינה מלאכותית לא רק מאיץ את תהליך הגילוי אלא גם חושף מולקולות שבעבר הוסתרו ממדענים. תובנות חדשות אלו יכולות לפתוח דלתות להבנת מחלות ברמה עמוקה יותר ולמצוא דרכים לטפל בהן או אפילו לרפא אותן. עבור אנשים פרטיים, המשמעות היא אפשרות לטיפולים ממוקדים ויעילים יותר, ואילו עבור חברות, זה מתורגם לתהליכי מחקר ופיתוח יעילים יותר.

האצה בפיתוח תרופות היא היבט משמעותי בהשפעה של AI בתחום זה. לאלגוריתמים יש את היכולת לנפות כמויות אדירות של נתונים על תרכובות פוטנציאליות, ולנתח אותם מול מסדי נתונים קיימים של פרמטרים בשבריר מהזמן שנדרש לצוות של מדענים. בדוגמה בולטת אחת, ניסוי Exscientia, תרופה שבדרך כלל הייתה לוקחת כחמש שנים לאישור הייתה מוכנה לניסוי תוך 12 חודשים בלבד. ממשלות יכולות להפיק תועלת מהמהירות המוגברת הזו על ידי קבלת טיפולים יעילים יותר זמינים לציבור מהר יותר, מה שיכול לשפר את בריאות הציבור הכללית.

עם זאת, הפיתוח המהיר של תרופות באמצעות AI מציב גם אתגרים שיש לטפל בהם. שיקולים אתיים, כגון הפוטנציאל להטיה באלגוריתמים, עשויים להיות צריכים להיות במעקב קפדני. בנוסף, ההסתמכות על AI בפיתוח תרופות עשויה להוביל לשינוי במיומנויות ובמומחיות הנדרשים בתעשיית התרופות. ייתכן שמוסדות חינוך יצטרכו להתאים את תוכניות הלימודים שלהם כדי להכין מדענים עתידיים לנוף שבו AI ממלא תפקיד מרכזי.

השלכות של מחקר פרמצבטי המופעל על ידי בינה מלאכותית

השלכות רחבות יותר של מחקר פרמצבטי המופעל על ידי בינה מלאכותית עשויות לכלול:

• שיתוף פעולה משופר בין חברות תרופות ובינה מלאכותית, המוביל לגישה דינמית יותר לטיפול במחלות בלתי פתירות וחשוכות מרפא בעבר.
• תהליכי גילוי וייצור תרופות מואצים, וכתוצאה מכך תגובות מהירות יותר למשברים בריאותיים מתעוררים ויכולת לטפל במחלות נדירות או מוזנחות.
• פיתוח תרופות יעילות וממוקדות יותר, המאפשרות רפואה מותאמת אישית שיכולה לתת מענה לפרופילים גנטיים אינדיבידואליים ולמצבים בריאותיים ספציפיים.
• שינוי במודלים העסקיים של תעשיית התרופות, תוך התמקדות בגישות מונעות נתונים ואינטגרציה של AI, מה שעשוי להוביל להזדמנויות השקעה חדשות ולדינמיקה בשוק.
• שינויים בדרישות העבודה במגזר התרופות, הדורשים מערכי מיומנויות חדשים המתמקדים במדעי הנתונים ובינה מלאכותית, ועשויים להשפיע על הזדמנויות תעסוקה לתפקידי מחקר מסורתיים.
• ממשלות מתאימות מסגרות רגולטוריות כדי להבטיח שימוש אתי בבינה מלאכותית בפיתוח תרופות, תוך איזון בין הצורך בחדשנות מהירה לבין בטיחות המטופל ופרטיות הנתונים.
• עלייה פוטנציאלית בשיעור ההצלחה של תרופות המגיעות לשוק, מציעות אפשרויות טיפול רבות יותר ואולי גם הקטנת עלויות שירותי הבריאות לצרכנים.
• תהליכי מחקר יעילים יותר, הפחתת בזבוז בגישות ניסוי וטעייה ומובילים לייצור תרופות בר-קיימא יותר.
• אתגרים פוטנציאליים בזכויות קניין רוחני ובהסכמי סחר גלובליים, שכן שילוב הבינה המלאכותית בפיתוח תרופות עשוי להוביל לשיקולים משפטיים ואתיים מורכבים מעבר לגבולות בינלאומיים.

שאלות שכדאי לקחת בחשבון

• האם הייתם לוקחים תרופה שהתגלתה ופותחה עם יישום מערכות בינה מלאכותית?
• מה לדעתך הם סיכונים פוטנציאליים בשימוש בתרופות וטיפולים שפותחו על ידי מערכות בינה מלאכותית לתנאים אנושיים?