Et AI-system identifiserte et potensielt nytt medikament på bare 46 dager

Kategori: Kunstig intelligens Lagt ut 03 sep

Tilnærmingen er basert på to populære AI-teknikker: generative kontradiktoriske nettverk og forsterkende læring.

Nyhetene: Et team fra AI pharma-oppstarten Insilico Medicine, i samarbeid med forskere ved University of Toronto, brukte 21 dager på å lage 30 000 design for molekyler som retter seg mot et protein knyttet til fibrose (arrdannelse i vev). De syntetiserte seks av disse molekylene i laboratoriet og testet deretter to i celler; den mest lovende ble testet på mus. Forskerne konkluderte med at det var potent mot proteinet og viste medikamentlignende egenskaper. Alt i alt tok prosessen bare 46 dager. Forskningen ble publisert i Natur bioteknologi denne uka.

Metoden: Systemet undersøker tidligere forskning og patenter for molekyler som er kjent for å virke mot stoffet, og prioriterer nye strukturer som kan syntetiseres i laboratoriet. Det ligner på hva en menneskelig kjemiker kan gjøre for å søke nye terapier - bare mye raskere.

Kontekst: Å få et nytt medikament på markedet er enormt kostbart og tidkrevende: det kan ta 10 år og koste så mye som 2,6 milliarder dollar, med det store flertallet av kandidatene som mislykkes på teststadiet, ifølge Tufts senter for studier av narkotikautvikling . Ikke så rart at det er så mye arbeid på gang med å bruke AI for å fremskynde prosessen. DeepMind er blant selskapene som utforsker farmasøytisk forskning som en potensiell vei for sine algoritmer.

Et ord til forsiktighet: Selv om forskningen ser lovende ut, er den fortsatt i høy grad et proof of concept. Vi er et stykke unna AI-designede medisiner som blir skapt, enn si solgt til pasienter. Vi utforsket problemet i denne artikkelen fra vår TR10-utgave tidligere i år.

Registrer deg her for vårt daglige nyhetsbrev The Last ned for å få din dose av de siste må-lese nyhetene fra verden av fremvoksende teknologi.