views
Yapay Zeka, Yeni İlaç Bileşiklerine İnsanların Tepkisini Doğru Bir Şekilde Tahmin Edebilir
Potansiyel bir terapötik ilaç bileşiğinin belirlenmesi ile ABD Gıda ve İlaç Dairesi'nin (FDA) yeni bir ilaç için onay vermesi arasında geçen uzun ve zor bir süreç, on yıldan fazla sürebilir ve bir milyar dolara mal olabilir. CUNY Graduate Center araştırmacıları tarafından yeni bir yapay zeka modeli geliştirildi. Bu, doğruluğu büyük ölçüde artırabilir, zamanı azaltabilir ve ilaç geliştirme maliyetlerini azaltabilir.
CODEAE adlı yeni model, Nature Machine Intelligence'de yer alacak bir makaleye göre, yeni bileşikleri etkinlikleri açısından tarayabilir ve insanlarda nasıl performans göstereceklerini tahmin edebilir. Ayrıca teorik olarak, model tarafından daha iyi tedavi edilebilecek 9.000'den fazla kişi için kişiselleştirilmiş ilaçları tanımlayabildi. Bilim adamları, bu tekniğin ilaç keşfini ve hassas ilaçları büyük ölçüde hızlandırmasını bekliyor.
Güvenli ve etkili tedavi için, hastanın kimyasal bir bileşiğe verdiği yanıtların doğru ve güvenilir şekilde tahmin edilmesi esastır. Bununla birlikte, insanlarda bir ilaç üzerinde erken etkinlik testleri yapmak etik ve imkansız değildir. Bir ilaç molekülünün terapötik etkilerinin terapötik etkinliğini değerlendirmek için genellikle doku veya hücre modelleri kullanılır. Bir hastalık modelleme modelindeki ilaç etkisi, genellikle ilaç etkinliği ve insan hastalardaki toksisite ile ilişkili değildir. Bu bilgi boşluğu, ilaç keşfinin yüksek maliyetine ve düşük üretkenliğine katkıda bulunur.
CUNY Grad Center'da doktora öğrencisi ve makalenin ortak yazarı You Wu, yeni modelin sorunu genelleştirilmiş bir modeli eğitmek için yeterli hasta verisi olmadan çözebileceğini söyledi. Wu, klinik yanıtı tahmin etmek için hücre hattı tarama teknolojisini kullanmak için birçok yöntem olmasına rağmen, sonuçlarının tutarsız ve veri uyuşmazlığı nedeniyle güvenilmez olduğunu söyledi. "CODEAE, gürültüden ve kafa karıştırıcı değişkenlerden içsel biyo sinyalleri çıkarabilir ve veri tutarsızlığını etkili bir şekilde azaltabilir."
CODE AE, yalnızca hücre hattı bileşik tarama sonuçlarına dayalı olarak hastaya özel ilaç yanıtlarını tahmin ederken son teknoloji yöntemlerin doğruluğunu ve sağlamlığını büyük ölçüde artırır.
Araştırma ekibinin, teknolojinin ilaç keşfinde potansiyel kullanımını iyileştirmek için karşılaştığı bir sonraki zorluk, bir ilacın konsantrasyonunun veya metabolizasyonunun insan vücudu üzerindeki etkisini doğru bir şekilde tahmin etmek için CODEAE için bir yöntem geliştirmek olacaktır. Araştırmacılar ayrıca, ilaç yan etkilerini doğru bir şekilde tahmin etmek için AI modelinin değiştirilebileceğini belirtti.