Wie schützt die KI-gestützte Arzneimittelherstellung die menschliche Gesundheit?

Einführung

In der heutigen Gesellschaft entwickelt sich die Medizin rasant, immer mehr Krankheiten werden vom Menschen besiegt und auch die durchschnittliche Lebenserwartung der Menschen steigt ständig.

KI trägt auch dazu bei, dass Menschen neue Medikamente entwickeln und ihr Arsenal zur Bekämpfung von Krankheiten erweitern. Darüber hinaus könnte durch die Einbeziehung künstlicher Intelligenz eine neue Ära für die menschliche Forschung und Entwicklung neuer Medikamente eintreten.

Schwierigkeiten bei der traditionellen Arzneimittelentwicklung

Im Bereich der Arzneimittelforschung und -entwicklung gibt es einen Begriff namens „Doppel-Zehn-Dilemma“ oder „Doppel-Zehn-Gesetz“.

Dies bedeutet, dass es mehr als 10 Jahre dauert und mehr als 1 Milliarde US-Dollar kostet, bis ein neues Medikament von der Forschung und Entwicklung auf den Markt gelangt. Darüber hinaus gibt es tatsächlich eine versteckte 10. Die Erfolgsquote bei der Forschung und Entwicklung neuer Medikamente liegt bei nur etwa 10 %.

Warum ist es so schwierig, neue Medikamente zu entwickeln? Dies beginnt bereits bei der Erforschung und Entwicklung neuer Medikamente. Die Entwicklung eines Arzneimittels bis zur Markteinführung umfasst im Allgemeinen die folgenden Phasen:

Erstens die Phase der Arzneimittelentwicklung:

In dieser Phase wird das Ziel des Arzneimittels bestimmt, also die Stelle in der Zelle oder im Virus, an der das Arzneimittel wirkt. Anschließend werden Arzneimittelmoleküle entsprechend dem Ziel entworfen und Arzneimittelkandidaten hergestellt.

Medikamentenkandidaten können nicht sofort am Menschen getestet werden. Um die pharmakokinetischen und pharmakodynamischen Studien des Arzneimittels zu verstehen und vorläufige Sicherheitsbewertungen durchzuführen, ist es notwendig, im präklinischen Stadium Laboruntersuchungen durchzuführen.

Arzneimittel, die die präklinische Phase bestanden haben, können in die klinische Forschungsphase eintreten, die drei Phasen umfasst:

Phase I zielt hauptsächlich auf gesunde Freiwillige ab, um die Pharmakokinetik und Sicherheit beim Menschen zu untersuchen.

Phase II: vorläufige Bewertung der therapeutischen Wirkung des Medikaments. Konzentrieren Sie sich auf die Beobachtung der Wirksamkeit und der Nebenwirkungen.

Phase III ist eine umfassende klinische Evaluierungsstudie, in der die therapeutische Wirkung des Arzneimittels bestätigt wird. Das uns bekannte randomisierte Doppelblindexperiment mit großen Stichproben befindet sich in dieser Phase.

Nach Durchlaufen dieser drei Phasen kann das Medikament vermarktet werden. Selbstverständlich folgt nach der Markteinführung des Arzneimittels noch eine Phase der Sicherheitsüberwachung nach der Markteinführung.

Vom Beginn der Arzneimittelforschung und -entwicklung bis zur Markteinführung vergehen etwa 12 bis 15 Jahre. In diesem Prozess werden zahlreiche Arzneimittel ausgemustert.

Wie KI verbessern kann:

Mit der Entwicklung der KI-Technologie wird jedoch eine neue Ära in der Arzneimittelforschung und -entwicklung eintreten.

Bei der Suche nach Zielmolekülen für Medikamente beispielsweise wurden diese ursprünglich auf Grundlage der Erfahrungen menschlicher Wissenschaftler und durch Konsultation der Fachliteratur ausgewählt und bestimmt. Das Aufkommen der Technologie zur Verarbeitung natürlicher Sprache und verschiedener großer Modelle ermöglicht der KI jedoch eine Beteiligung. KI kann nicht nur große Mengen an Literatur lesen und Schlüsselwörter extrahieren, sondern auch auf der Grundlage kontextueller Semantik Schlussfolgerungen ziehen, um Ärzte bei der Suche nach potenziellen Zielen zu unterstützen.

Darüber hinaus ist es nach dem Auffinden des Ziels notwendig, die Zielstruktur zu knacken, um Medikamente zu entwickeln, die auf dieses Ziel wirken können. Auch KI kann bei diesem Prozess helfen.

Laut Angaben von Exscientia, einem britischen KI-Pharmaunternehmen, konnte durch KI die Arzneimittelentwicklungsphase von durchschnittlich 4,5 Jahren auf etwa 13,7 Monate verkürzt werden – eine Verkürzung um fast 75 %.

Während der COVID-19-Pandemie nutzte Pfizer KI-Technologie, um die Entwicklung des Spezialwirkungsmedikaments Paxlovid zu beschleunigen und den Medikamentenentwicklungsprozess sogar auf 4 Monate zu verkürzen.

In der präklinischen Phase können die Sicherheit und die pharmakokinetischen Eigenschaften von Arzneimittelkandidaten auch auf Grundlage von KI-Modellen vorhergesagt werden. Obwohl KI den Menschen bei der Durchführung von Experimenten nicht ersetzen kann, kann sie menschlichen Wissenschaftlern auch dabei helfen, einige Vorhersagen zu treffen und die Effizienz zu steigern.

Ebenso sind Experimente am Menschen während der klinischen Testphase unerlässlich. Aber auch KI kann eine Rolle spielen. Beispielsweise kann KI bei der Rekrutierung von Freiwilligen elektronische Patientenakten direkt durchsuchen, um die am besten geeigneten Versuchspersonen zu finden.

Neben der Entwicklung neuer Medikamente von 0 auf 1 kann KI auch bei „neuen Einsatzmöglichkeiten für alte Medikamente“ eine wichtige Rolle spielen.

Bereits auf dem Markt befindliche Arzneimittel haben Sicherheitsbewertungstests durchlaufen und verfügen über detaillierte pharmakokinetische Daten. Wenn diese Medikamente zur Behandlung einer anderen Krankheit eingesetzt werden können, ist dies schneller und sicherer als die Entwicklung eines neuen Medikaments.

Wissenschaftler können ihre Versuche jedoch nicht ziellos durchführen, und die Technologien zur Verarbeitung natürlicher Sprache und zum Deep Learning der KI können bei diesem Prozess hilfreich sein.

Herausforderungen und Perspektiven der KI-Medikamentenentwicklung:

Es ist erwähnenswert, dass das KI-Modell genaue Vorhersagen über die Wirksamkeit und Sicherheit von Medikamenten treffen kann, was hochwertige wissenschaftliche Forschungsdaten erfordert, um dies zu gewährleisten. Allerdings werden weiterhin menschliche Wissenschaftler benötigt, um die Ergebnisse der KI-Vorhersagen auszuwerten und zu testen.

Ich bin jedoch davon überzeugt, dass die Pharmaindustrie durch die gemeinsamen Anstrengungen von Mensch und KI-Technologie weltbewegende Veränderungen durchmachen wird und dass KI die Entwicklung einer neuen Qualitätsproduktivität in der Pharmaindustrie fördern wird.

Autor: Yunjiyu Science Creation Team

Gutachter: Qin Zengchang, Außerordentlicher Professor, Fakultät für Automatisierungswissenschaft und Elektrotechnik, Beihang-Universität

Der Artikel wurde vom Science Popularization China-Creation Cultivation Program erstellt. Bei Nachdruck bitten wir um Quellenangabe.