I ett första test testas ett AI-designat läkemedel på människor för att se om det verkligen fungerar

Återutgiven av Platon

anhängare: 0

I en första test testas ett AI-designat läkemedel på människor för att se om det faktiskt fungerar PlatoBlockchain Data Intelligence. Vertikal sökning. Ai.

För fyra år sedan, bioteknikföretag Insilico medicin Begagnade AI för att designa en molekyl inriktat på ett protein involverat i fibros på bara 46 dagar. Det var ett bevis på koncept, eftersom flera effektiva läkemedel redan fanns för proteinet, vilket ger företaget en mängd data att träna sin AI med. Men de har gjort snabba framsteg sedan dess. Denna vecka företaget påbörjade kliniska fas 2-prövningar på människor för ett läkemedel som upptäckts och designats av AI. Det är en första för läkemedelsindustrin och förhoppningsvis förebådar en framtid där läkemedelsupptäckten är snabbare, billigare och bättre än den har varit under de senaste decennierna.

Att hitta droger har historiskt sett varit en tråkig, långsam och dyr process. Forskare måste först ta reda på vad som orsakar en viss sjukdom, vanligtvis identifiera ett protein som boven. De sållar sedan igenom tiotusentals kandidatföreningar som kan rikta in sig på det proteinet, och kommer fram till en handfull som verkar lovande att syntetisera. Av dessa går ett fåtal vidare till ytterligare forskning, och färre gör det fortfarande till kliniska prövningar på människa.

Av mer än en miljon screenade molekyler i genomsnitt bara en gör det till sent stadium i kliniska prövningar och slutar med att bli godkänd för användning. Att ta sig från upptäckt till godkännande tar 12 till 15 år och en investering på cirka 1 miljard dollar.

Insilico verkar ha störde dessa normer. Dess läkemedelskandidat för idiopatisk lungfibros—ett kroniskt tillstånd där lungorna blir ärrade och det är svårt att andas — tog bara en tredjedel av den vanliga tiden och en tiondel av den vanliga kostnaden att utvecklas tack vare företagets teknologi. Den använder två olika former av AI.

Den första är a generativt adversarialt nätverk, eller GAN. I den här typen av algoritm står två neurala nätverk mot varandra. En genererar utdata medan den andra bedömer om den utdata är sann eller falsk. Tillsammans skapar nätverken nya objekt som text eller bilder - eller i det här fallet kemiska strukturer av små molekyler.

Insilicos plattform använder också förstärkning lärande, en typ av maskininlärning som gör det möjligt för ett system att lära sig genom att trial and error med hjälp av feedback från sina egna handlingar. Förstärkningsinlärning har varit central för de senaste framstegen inom spelande AI.

Ett av de läkemedel företaget utvecklat med sin plattform heter INS018_055. Det är en antifibrotisk hämmare av små molekyler, vilket betyder att den saktar ner takten i vävnadsförtjockning och ärrbildning, i det här fallet i patienternas lungor. Insilico rekryterar 60 patienter med idiopatisk lungfibros (IPF) i Kina och USA, som kommer att ta en 12-veckors dos av läkemedlet. Handla om fem miljoner människor lider av IPF över hela världen, och när de väl diagnostiserats med sjukdomen tenderar människor att leva bara tre till fyra år till.

Insilico har använt sin teknologi för att upptäcka 12 prekliniska läkemedelskandidater. Tre av dessa har avancerat till kliniska tester, men INS018_055 är först med att ta sig till fas 2-studier. De syftet med fas 2-studier är att testa säkerheten och avgöra om läkemedlet fungerar (Fas 1 är att lära sig om dess säkerhet och biverkningar, och Fas 3 är att testa biverkningar och se hur mycket det förbättrar tillståndet i en större population).

Detta är bara början - för Insilico och AI-läkemedelsupptäckten i allmänhet. Enligt till en rapport sammanställd av Morgan Stanley, AI-verktyg kan hjälpa till att utvecklas 50 nya läkemedel värda potentiellt 50 miljarder dollar under det kommande decenniet. "För Insilico är [den kliniska prövningen] sanningens ögonblick," företagets grundare och VD, Alex Zhavoronkov, berättade d Ekonomiska tider. "Men det är också ett sant test för AI och hela branschen borde titta på."

Image Credit: Insilico medicin