Impactul inteligenței artificiale în tratarea bolilor rare
Industria biotehnologică modernă dispune de instrumente pentru editarea genelor și proiectarea medicamentelor, însă mii de boli rare rămân netratate. Conform executivilor de la Insilico Medicine și GenEditBio, ingredientul lipsă timp de ani de zile a fost găsirea unui număr suficient de persoane talentate pentru a continua această muncă. Inteligența artificială (IA) devine, spun ei, un multiplicator de forță care permite oamenilor de știință să abordeze probleme pe care industria le-a lăsat deoparte timp îndelungat.
Obiectivele Insilico Medicine
La Web Summit Qatar, Alex Aliper, CEO și fondator al Insilico, a prezentat obiectivul companiei de a dezvolta „superinteligența farmaceutică”. Insilico a lansat recent „MMAI Gym”, care își propune să antreneze modele de limbaj generaliste, precum ChatGPT și Gemini, pentru a performa la fel de bine ca modelele specializate.
Scopul este de a construi un model multi-modal și multi-task care poate rezolva simultan multe sarcini de descoperire a medicamentelor cu o acuratețe superioară. Aliper a subliniat necesitatea acestei tehnologii pentru a crește productivitatea industriei farmaceutice și a aborda lipsa de forță de muncă și de talent, având în vedere că mii de boli rămân fără tratamente.
Platforma Insilico
Platforma Insilico înglobează date biologice, chimice și clinice pentru a genera ipoteze despre țintele bolilor și moleculele candidate. Prin automatizarea pașilor care necesitau anterior o echipă mare de chimiști și biologi, compania susține că poate explora spații de design vaste, nominaliza candidați terapeutici de înaltă calitate și chiar repurpa medicamente existente, totul la costuri și timp reduse.
Inovațiile GenEditBio
GenEditBio face parte din a „doua undă” a editării genelor CRISPR, concentrându-se pe livrarea precisă a tratamentului direct în organism (in vivo). Compania a dezvoltat un vehicul de livrare proteic inginerizat (ePDV), un tip de particulă asemănătoare virusului, care facilitează livrarea instrumentelor de editare genetică.
Platforma NanoGalaxy a companiei folosește IA pentru a analiza datele și a identifica modul în care structurile chimice se corelează cu țintele tisulare specifice. IA prezice modificările necesare ale chimiei unui vehicul de livrare pentru a transporta o sarcină fără a provoca un răspuns imun.
Problema datelor în biotehnologie
Proiectele IA din biotehnologie se confruntă cu o problemă de date. Modelarea cazurilor limită ale biologiei umane necesită mai multe date de calitate decât cele disponibile în prezent. Aliper a menționat că este necesară o setare mai echilibrată a datelor originale pentru a îmbunătăți capacitatea modelelor de a gestiona diversitatea biologică.
Insilico generează date biologice multi-strat din probele de boli la scară, fără intervenție umană, pe care le integrează în platforma sa de descoperire bazată pe IA. GenEditBio testează mii de nanoparticule de livrare în paralel, generând seturi de date valoroase pentru antrenarea modelelor sale.
Viitorul tratamentului personalizat
Unul dintre următoarele mari eforturi va fi construirea de gemeni digitali ai oamenilor pentru a desfășura studii clinice virtuale. Aliper a subliniat că, în prezent, anual sunt aprobate aproximativ 50 de medicamente de către FDA, iar creșterea este necesară, având în vedere sporirea bolilor cronice în populația globală care îmbătrânește.
În concluzie, utilizarea inteligenței artificiale în biotehnologie promite să revoluționeze abordările tratării bolilor rare, facilitând descoperirea de noi medicamente și metode de intervenție mai eficiente și mai accesibile.
