La IA puede ayudar a avanzar en la industria farmacéutica y de la salud de una manera mucho más dirigida y enfocada en el láser. La Inteligencia Artificial en los productos farmacéuticos puede traer una transformación digital al acelerar el descubrimiento de fármacos. Los LLM pueden desempeñar un papel clave en la revolución del complejo proceso de descubrimiento de fármacos al hacerlo más simple, más informado y más rápido.
Profundicemos en el potencial de la IA en el descubrimiento de fármacos.
Los LLM están transformando el descubrimiento de fármacos.
Los modelos de lenguaje grandes (LLM) son modelos de IA creados y entrenados en grandes cantidades de texto, imágenes y datos. La capacidad de los LLM para procesar datos masivos puede permitir que dichos modelos de IA generen información, datos, patrones y mucho más. Los LLM ya no se limitan a las aplicaciones de NLP (Procesamiento del Lenguaje Natural) e incluso pueden contribuir a dominios específicos como el descubrimiento de fármacos.
Los LLM son:
Eficaz en el procesamiento de grandes cantidades de información.
Analice conjuntos de datos para encontrar correlaciones e identificar patrones.
Útil en tareas versátiles como revisar la literatura y analizar los registros de ensayos clínicos.
Por otro lado, los LLM son modelos de uso general. No están adaptados a una industria específica y, como tales, pueden tener dificultades con relaciones e interacciones complejas. Sin embargo, existe una solución alternativa para superar las limitaciones de los LLM a través de un enfoque sistemático que utiliza modelos de lenguaje especializados (SML).
Aprovechamiento de modelos de lenguaje especializados para el descubrimiento de fármacos.
Los modelos de lenguaje especializados se adaptan a una aplicación o dominio específico. Estos modelos se alimentan y entrenan con datos muy específicos para ganar relevancia en la industria. Los SLM ofrecen un conocimiento más profundo y aplicaciones de IA optimizadas en comparación con los grandes LLM.
Los SLM pueden ayudar con:
Sistemas de conocimiento de IA específicos del dominio
Realice tareas y aplicaciones únicas de la industria de manera eficiente
Aprenda y aborde las complejidades y complejidades de un dominio
Esta experiencia específica de los SLM puede ser una gran ventaja para las aplicaciones de descubrimiento de fármacos. Sin embargo, existe una desventaja en el uso de SLM, ya que no son diversos y deben entrenarse solo en un tipo específico de datos en grandes cantidades.
Modelado combinado de LLM y SLM para el descubrimiento de fármacos impulsado por IA
El descubrimiento de fármacos no es como cualquier otro dominio tradicional que aproveche la IA. Es mucho más complejo e intrincado. Aquí, el modelado exitoso de IA debe requerir diversidad y especialización. Aprovechar lo mejor de los LLM y SLM puede ser la forma más eficiente de avanzar:
Los LLM pueden ayudar a procesar grandes cantidades de datos clínicos y moleculares para construir una base de conocimientos y extraer patrones para soluciones de descubrimiento de fármacos de IA.
Los SLM, por otro lado, son útiles para una comprensión más profunda de las estructuras químicas, hasta el nivel molecular.
Aprovechar ambos modelos juntos es la única forma en que las aplicaciones de descubrimiento de fármacos pueden administrar amplios conjuntos de conjuntos de datos y versatilidad y, al mismo tiempo, tener experiencia específica en el dominio.
Ocho formas en que la IA puede ayudar a acelerar el descubrimiento de fármacos
El descubrimiento de fármacos es tradicionalmente un proceso complejo y tedioso que necesita una inversión masiva. El descubrimiento de fármacos tuvo un desarrollo deficiente de fármacos tasa de éxito del 6,3% en 2022, lo que muestra cómo se puede mejorar el descubrimiento de fármacos para una mayor eficiencia. La IA puede hacer que el proceso de descubrimiento de medicamentos sea fácil y exitoso.
Aquí hay algunas formas en que la IA puede ayudar al descubrimiento de fármacos:
Extracción de conocimiento en el descubrimiento de fármacos:
La IA puede ayudar con el procesamiento de información y la extracción de conocimiento en el descubrimiento de fármacos. Los AI LLM pueden realizar vastas revisiones de la literatura para estudiar información relevante sobre moléculas y enfermedades. La extracción de conocimientos de IA puede ayudar a que el descubrimiento de fármacos sea informado y rápido.
Construyendo Gráficos de Conocimiento:
Los gráficos de conocimiento son la clave para definir las relaciones entre diferentes entidades en el dominio del descubrimiento de fármacos, incluidas moléculas, enfermedades y síntomas. Los gráficos de conocimiento pueden ayudar a ilustrar sistemas biológicos complejos y correlaciones.
Identificación de objetivos para medicamentos:
La IA puede ayudar a identificar diferentes objetivos moleculares como proteínas y ácidos nucleicos. La identificación de dianas en el descubrimiento de fármacos ayuda a establecer relaciones entre las proteínas diana dentro de las moléculas y a derivar la eficacia del descubrimiento de fármacos.
Análisis de la relación estructura-actividad (SAR):
Comprender la correlación entre la estructura química de una molécula y sus actividades biológicas es el quid detrás del descubrimiento de fármacos. Los LLM pueden procesar la gran cantidad de literatura sobre medicamentos para identificar patrones de SAR y ayudar a diseñar moléculas que mejoren la eficacia.
Generación de estructura molecular:
Los LLM también pueden ayudar a generar estructuras moleculares que podrían ser útiles para crear medicamentos con objetivos y propiedades específicas. La IA generativa puede ayudar a ahorrar tiempo aquí.
Reutilización de medicamentos para medicamentos existentes
La IA en el descubrimiento de fármacos puede identificar la composición de los fármacos y encontrar nuevos usos para los medicamentos existentes que pueden acelerar el proceso de desarrollo de fármacos y mejorar la eficacia.
Análisis de polifarmacia
La polifarmacia es la práctica de ejercitar múltiples drogas y su efecto entre sí. El análisis de las interacciones farmacológicas puede ayudar a mejorar la eficacia de las terapias combinadas.
Ensayos clínicos efectivos:
La IA puede ayudar a procesar los datos de los pacientes para identificar los sujetos más adecuados para los ensayos clínicos. Los LLM pueden procesar y recomendar poblaciones y datos demográficos ideales para que los ensayos clínicos sean efectivos.
Estos son solo algunos de los usos específicos del dominio de la IA en el descubrimiento de fármacos. Además, la IA también puede ayudar con sus aplicaciones genéricas para las actividades diarias.
Empresas que utilizan IA para el descubrimiento de fármacos
La IA ya está probada, probada e implementada en el proceso de descubrimiento de fármacos por un conjunto de empresas de todo el mundo. Estos casos de empresas que utilizan IA demuestran el potencial de la tecnología para acelerar el descubrimiento de fármacos y hacerlo más eficiente.
Tecnología patentada de Antidote para ensayos clínicos
Antídoto es una empresa centrada en la realización de ensayos clínicos eficaces mediante la conexión de investigadores médicos con pacientes. La compañía proporciona una plataforma donde los pacientes pueden encontrar ensayos clínicos de investigadores. Con la IA, los datos y los recursos a su lado, la empresa puede acelerar los ensayos clínicos para el descubrimiento de fármacos.
Atomwise Descubrimiento predictivo de fármacos
Atomwise se encuentra entre los líderes de la industria del descubrimiento de fármacos. La compañía aprovecha las redes neuronales para analizar 100 millones de compuestos todos los días para predecir la estructura molecular potencial que tiene la mejor posibilidad y eficacia como medicamento.
De Insilico Descubrimiento de fármacos en 46 días
Insilico es una empresa de descubrimiento de fármacos basada en IA que descubrió con éxito un candidato a fármaco utilizando IA y ML en solo 46 días. Este titular atrajo mucha atención sobre el uso de la IA en el dominio del descubrimiento de fármacos.
En resumen,
La IA tiene un inmenso potencial para transformar el descubrimiento de fármacos hasta un punto en el que podría ayudar a encontrar soluciones para afecciones médicas no resueltas, así como a mejorar los tratamientos para algunas enfermedades. Siempre que se tengan en cuenta las preocupaciones de privacidad y seguridad, la IA con LLM, SLM y redes neuronales puede traer cambios significativos a la vida humana.