HAMMERKICK (autiste Asperger) : Comment les jeux-vidéo ont changé sa vie
À tout moment, les entreprises pharmaceutiques disposent d’une vaste bibliothèque de composés et ne savent pas quoi en faire. Cachés dans de vastes collections de banques de médicaments synthétiques et théoriques, vous trouverez des trésors cachés - des médicaments pour traiter même les maladies les plus dévastatrices -, mais les identifier est une douleur: les tests peuvent prendre des années, voire des décennies, et souvent les chercheurs ne savent même pas ce qu'ils cherchez. Ce dont ils ont besoin, c’est d’une façon de trier les ratés - et maintenant, c’est comme si l’intelligence artificielle pouvait aider.
Des scientifiques d’Insilico Medicine, une firme de bioinformatique, ont découvert comment enseigner A.I. pour prédire l’utilisation thérapeutique de nouveaux médicaments avant même qu’ils ne soient testés. Publier leurs travaux aujourd'hui dans la revue Pharmacie Moléculaire, ils discutent de leur schéma d’entraînement avec I.I., qui consiste à absorber d’énormes quantités de données provenant d’expériences sur des cellules humaines utilisant des médicaments connus. Au total, il a été alimenté par les données d'expérimentation de 678 médicaments et leurs effets sur l'expression des gènes dans trois types de cellules humaines.
Au fil du temps, le A.I. a développé une capacité impressionnante à prédire ce qui rendait un médicament utile, atteignant une précision de 54,6% dans l’identification d’une application thérapeutique sur 12. Bien que cela puisse sembler être une petite avancée, cela représente un énorme pas en avant pour les chercheurs qui, autrement, devraient faire ces prévisions par le biais d'expérimentations fastidieuses.
Même les "mauvaises" réponses de l'I.A. étaient utiles, car elles indiquaient des utilisations secondaires de médicaments que les chercheurs n'avaient même pas envisagées.
«Le monde de l'intelligence artificielle évolue rapidement et affecte tous les aspects de notre vie quotidienne», déclare Alex Zhavoronkov, Ph.D., PDG d'Insilico Medicine. «Et bientôt, ces progrès se feront sentir dans l'industrie pharmaceutique. Nous avons créé la division Pharma.AI pour aider les sociétés pharmaceutiques à accélérer de manière significative leur R & D et à augmenter le nombre de médicaments approuvés. Cependant, au cours de ce processus, nous avons formulé plus de 800 hypothèses fortes dans les domaines de l'oncologie, des maladies cardiovasculaires, métaboliques et du système nerveux central, et avons commencé la validation de base. ”
"Nous sommes prudents lorsque nous faisons des déclarations fermes, mais si cette approche fonctionne, elle uberera l'industrie pharmaceutique et générera un nombre sans précédent de QALY."
Bien que l’étude prouve que les IA peuvent être utilisés pour identifier des médicaments à l’aide de données génétiques, elle a en réalité créé un pipeline direct pour la découverte de médicaments - une prouesse pour Alex Aliper, Ph.D., auteur principal de l’étude et celui d’Insilico Medicine. président, qualifié de «prochain niveau». Les prévisions de l'IA pourraient accélérer rapidement le stade préclinique des médicaments, c'est-à-dire déterminer si un médicament est toxique pour les cellules d'un plat et les cellules d'un corps, ce qui pourrait potentiellement doubler le nombre de médicaments. être utilisé cliniquement.
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