CMB / Getty Images
Kluczowe wnioski
- Nowe badania pokazują, że naukowcy opracowali sztuczną inteligencję, aby znaleźć nowe zastosowania dla istniejących leków, proces znany również jako zmiana przeznaczenia leków.
- Zmiana przeznaczenia leku może skrócić czas potrzebny zwykle do uzyskania zgody na nowe leki, a także obniżyć ryzyko związane z testowaniem bezpieczeństwa nowych leków.
- Ten proces został już wykorzystany do przyspieszenia opracowywania leków związanych z COVID-19.
Nowe badania opublikowane na początku tego miesiąca przez Ohio State University (OSU) pokazują, że naukowcy osiągnęli sukces, stosując metodę uczenia maszynowego, aby określić, czy niektóre leki mogą być ponownie przeznaczone do nowych zastosowań. Ten opracowany przez naukowców proces jest ważnym postępem, biorąc pod uwagę, że umożliwia on szybszą identyfikację kandydatów na leki, które można zmienić w leczeniu wielu chorób, zgodnie z raportem opublikowanym wNature Machine Intelligence4 stycznia.
„Ta praca pokazuje, w jaki sposób sztuczna inteligencja (AI) może zostać wykorzystana do„ przetestowania ”leku na pacjencie oraz przyspieszenia tworzenia hipotez i potencjalnie przyspieszenia badania klinicznego” - powiedział starszy autor badania, dr Ping Zhang, adiunkt w dziedzinie informatyki nauka i inżynieria oraz informatyka biomedyczna na OSU, powiedział w komunikacie prasowym: „Ale nigdy nie zastąpimy lekarza - decyzje dotyczące leków zawsze będą podejmowane przez klinicystów”.
Oczywiście zmiana przeznaczenia leków nie jest niczym nowym. Jeden przykład? Zastrzyki z botoksu, które jako pierwsze zostały zatwierdzone do leczenia skrzyżowanych oczu, zaczęły być stosowane jako leczenie migreny, a także kosmetyczne w celu zmniejszenia widoczności zmarszczek. Badanie OSU skupiło się na zmianie przeznaczenia leków, które zapobiegają niewydolności serca i udarom u pacjentów z chorobą wieńcową, ale dowiodły, że ramy te można zastosować w przypadku większości chorób.
Według National Center for Advancing Translational Sciences (NCATS) wykorzystanie w badaniu sztucznej inteligencji przyspiesza proces, który został już zaprojektowany w celu skrócenia czasu potrzebnego do uzyskania zatwierdzenia nowych leków.
„Wiele środków zatwierdzonych do innych zastosowań zostało już przetestowanych na ludziach, więc dostępne są szczegółowe informacje na temat ich farmakologii, formulacji i potencjalnej toksyczności”, zauważa strona internetowa NCATS. „Ponieważ zmiana przeznaczenia opiera się na wcześniejszych badaniach i pracach rozwojowych, nowe kandydujące terapie mogą być szybko gotowe do badań klinicznych, przyspieszając ich przegląd przez Food and Drug Administration oraz, jeśli zostaną zatwierdzone, ich integrację z opieką zdrowotną”.
Według informacji prasowej, zmiana przeznaczenia leków może również obniżyć ryzyko związane z testowaniem bezpieczeństwa nowych leków.
Co to oznacza dla Ciebie
W przyszłości, z pomocą sztucznej inteligencji, zmiana przeznaczenia leków może być szybszym i bardziej usprawnionym procesem. Zatwierdzanie leków takich jak remdesivir na COVID-19 może być szybszym procesem.
W jaki sposób identyfikuje się leki do zmiany przeznaczenia?
Przed zagłębieniem się w korzyści płynące z zmiany przeznaczenia leków, Zhang i jego współpracownicy z badania OSU zapewnili, że „złotym standardem” w testowaniu leków są nadal randomizowane badania kliniczne mające na celu określenie skuteczności leku przeciwko chorobie.
„[Ale] uczenie maszynowe może odpowiadać za setki - lub tysiące - różnic między ludźmi w dużej populacji, które mogą wpływać na działanie leku w organizmie” - czytamy w komunikacie prasowym. „Te czynniki lub czynniki zakłócające, od wieku, płci i rasy po nasilenie choroby i obecność innych chorób, działają jako parametry w algorytmie komputerowego uczenia głębokiego, na którym opiera się struktura”.
Procedura identyfikacji leków do zmiany przeznaczenia obejmuje najpierw laboratorium opracowujące „test”, proces, który pozwoli mu monitorować skuteczność związku, mówi dr Pek Lum, współzałożyciel i dyrektor generalny Auransa, firmy farmaceutycznej opartej na sztucznej inteligencji. Bardzo dobrze.
„Biblioteka już wprowadzonych związków (może być dziesiątek tysięcy), które można zmienić w celu, zostanie przebadana (przetestowana) pod kątem skuteczności przy użyciu testu” - wyjaśnia Lum. „Gdy zmieniony cel zostanie zidentyfikowany za pomocą badania przesiewowego, będzie on dalej testowany w laboratorium pod kątem skuteczności w proponowanym zastosowaniu. W niektórych przypadkach, jeśli związek był już wcześniej testowany w badaniach klinicznych z akceptowalnym profilem bezpieczeństwa dla podobnego wskazania lub w nagłych przypadkach, takich jak pandemia, może przejść bezpośrednio do badań klinicznych bez konieczności pokazywania przedklinicznego zwierzęcia. bezpieczeństwo znowu ”.
Podczas gdy leki o zmienionym przeznaczeniu nadal będą musiały przejść badania kliniczne, aby wykazać skuteczność w nowym zastosowaniu, Lum twierdzi, że zmiana przeznaczenia leku jest bardzo użytecznym sposobem na rozpoczęcie programu lekowego, „ponieważ może skrócić wiele etapów, które są potrzebne lub przynajmniej , należy być w stanie dowiedzieć się o zmienionym przeznaczeniu leku na podstawie wcześniej wygenerowanych danych. "
Zmiana przeznaczenia na COVID-19
Jeśli zastanawiasz się, czy zmiana przeznaczenia leków może posłużyć do przyspieszenia procesu zapobiegania i leczenia COVID-19, odpowiedź brzmi: tak - i już tak jest.
„Wysiłki mające na celu zidentyfikowanie już wprowadzonych leków, które można zmienić na COVID-19, rozpoczęły się na początku pandemii” - mówi Lum. „Laboratoria zaczęły testować znane już leki przeciwwirusowe przeciwko COVID-19 [korzystając z procesu przesiewowego] wspomnianego powyżej. Na przykład remdesivir został przetestowany i okazał się skuteczny w odpowiednich testach COVID-19, a próby jego przetestowania zostały bardzo szybko uruchomione. ”
Stephen T.C. Dr Wong, profesor informatyki, medycyny systemowej i bioinżynierii w onkologii w Houston Methodist Research Institute, zgadza się, dodając, że Remdesivir to lek, który pierwotnie był przeznaczony do zwalczania wirusa Ebola.
„Ten przykład nie obejmuje skomplikowanej analizy sztucznej inteligencji ze względu na nagły wypadek COVID-19, który wymagał szybkich, natychmiastowych działań, ale nadal obejmuje cztery etapy zmiany pozycji leku” - mówi Wong Verywell.
Jak pomaga sztuczna inteligencja?
Wong wskazuje, że sztuczna inteligencja obejmuje znacznie większe przestrzenie poszukiwań kandydatów na leki niż indywidualni badacze lub klinicyści.
„Na poziomie makro sztuczna inteligencja może pomóc w określeniu odpowiedniego czasu i dawki w celu skutecznego podania zmienionego przeznaczenia leku” - mówi. „Na przykład, poprzez eksplorację elektronicznej dokumentacji medycznej, sztuczna inteligencja może zidentyfikować„ sygnaturę ”złych wyników na osi czasu hospitalizacji i pokierować dystrybucją zasobów (np. Wentylatorów) i czasem stosowania różnych środków terapeutycznych”.
Na poziomie mikro „sztuczna inteligencja może pomóc w zrozumieniu biomolekuł zaangażowanych w przyczynę choroby i leczenie, zapewniając lepsze dopasowanie między zmienionymi pozycjami leków i białkami docelowymi oraz identyfikując potencjalne niepożądane skutki uboczne” - mówi Wong.
Ogólnie rzecz biorąc, istota sztucznej inteligencji, mówi Wong, polega na tym, że może ona przeczesać przestrzeń poszukiwań kandydatów na leki poza ludzkie możliwości, a także „analizować i określać ilościowo” dane, które mogą prowadzić do lepszego podejmowania decyzji i zmiany pozycji leków w celu poprawy zdrowia ludzkiego.
.jpg)
.jpg)
