AIが設計した薬が実際に効果があるかどうかを確認するために初めて人体で試験される

プラトン再発行

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初めて、AI が設計した薬が人間でテストされ、実際に PlatoBlockchain データインテリジェンスに機能するかどうかが確認されます。垂直検索。あい。

XNUMX年前、バイオテクノロジー企業インシリコ医学中古 AIが分子を設計するわずか 46 日で線維化に関与するタンパク質を標的にします。それは詐欺の証拠だったこのタンパク質にはすでに複数の効果的な薬剤が存在しており、同社は AI をトレーニングするための豊富なデータを得ることができました。しかし、それ以来、彼らは急速な進歩を遂げました。今週は会社がヒトを対象とした第2相臨床試験を開始 AIによって発見され設計された薬の場合。これは製薬業界にとって初のことであり、過去数十年に比べて創薬がより速く、より安く、より優れたものになる未来の到来を告げるものであると期待されています。

創薬は歴史的に、退屈で時間と費用がかかるプロセスでした。研究者はまず特定の病気の原因を解明する必要があり、通常はその原因となるタンパク質を特定します。次に、そのタンパク質を標的とする可能性のある数万の候補化合物をふるいにかけ、合成が有望と思われるいくつかの化合物を見つけ出します。このうち、さらなる研究に進む人は少数ですが、ヒトでの臨床試験に進む人はまだ少数です。

スクリーニングされた XNUMX 万を超える分子の中から、平均して一つだけ後期臨床試験まで進み、最終的に使用が承認されます。発見から承認までには 12 ～ 15 年の期間と約 1 億ドルの投資がかかります。

インシリコにはあるようだこれらの規範を破壊した。その新薬候補は、特発性肺線維症―肺に傷がつき、呼吸が困難になる慢性疾患― 通常のXNUMX分のXNUMXの時間と通常のXNUMX分のXNUMXの費用同社のテクノロジーのおかげで開発されます。 XNUMX つの異なる形式の AI を使用します。

最初は生成型敵対的ネットワーク、またはGAN。この種のアルゴリズムでは、XNUMX つのニューラルネットワークが互いに対峙します。 XNUMX つは出力を生成し、もう XNUMX つはその出力が true か false かを判断します。ネットワークは連携して、テキストや画像などの新しいオブジェクト、この場合は小分子の化学構造を生成します。

Insilico のプラットフォームでも使用されています強化学習、システムが自身のアクションからのフィードバックを使用して試行錯誤によって学習できるようにする機械学習の一種です。強化学習は、最近の進歩の中心となっています。ゲームプレイAI.

同社がそのプラットフォームを使用して開発した医薬品の 018 つは、INS055_60 と呼ばれます。これは抗線維性小分子阻害剤であり、この場合は患者の肺における組織の肥厚と瘢痕化のペースを遅らせることを意味します。インシリコは、中国と米国でこの薬を12週間投与する特発性肺線維症（IPF）患者XNUMX人を募集している。だいたい XNUMX万世界中で人々が IPF に苦しんでおり、一度この病気と診断されると、あと XNUMX ～ XNUMX 年しか生きられない傾向があります。

Insilico はそのテクノロジーを使用して 12 の前臨床薬候補を発見しました。そのうちXNUMX名が進出しました臨床試験ですが、INS018_055が最初にフェーズ2試験に進みました。の第2相試験の目的安全性をテストし、その薬が効くかどうかを判断することです（フェーズ 1 はその安全性と副作用について学ぶことであり、フェーズ 3 は副作用をテストし、より多くの集団で症状がどの程度改善するかを確認することです）。

Insilico と AI 創薬全般にとって、これはほんの始まりにすぎません。従ったモルガン・スタンレーがまとめたレポートによると、 AI ツールは開発に役立つ可能性がある 50の新薬は今後50年間でXNUMX億ドル相当になる可能性がある。「インシリコにとって、（臨床試験は）正念場です」と同社の創設者兼最高経営責任者（CEO）のアレックス・ザボロンコフ氏は述べた。言われ　 フィナンシャル・タイムズ。 「しかし、これは AI にとって真の試練でもあり、業界全体が注目する必要があります。」

画像のクレジット：インシリコ医学