Un sistem de inteligență artificială care coordonează agenți “cercetători” computaționali sub conducerea unui director științific virtual ar putea accelera descoperirea de noi medicamente terapeutice.
Platforma de cercetare AI multi-agent Virtual Biotech combină dovezi biomedicale și clinice diversificate pentru a susține sistemele de dezvoltare a medicamentelor în stadiile incipiente.
În prezent, aproximativ nouă din zece candidați la medicamente care intră în studiile clinice nu obțin aprobarea reglementară, de obicei din cauza siguranței sau eficacității.
Prin combinarea unor dovezi genetice, genomice, moleculare și clinice diverse, noul sistem ar putea integra și interpreta date fragmentate din mai multe discipline biologice pentru a îmbunătăți selecția acestor medicamente și, implicit, pentru a crește ratele de succes.
“Virtual Biotech ilustrează o tranziție de la instrumente AI izolate către sisteme coordonate care raționează pe scări biologice și etape de traducere”, au raportat cercetătorii de la Universitatea Stanford în revista Science.
“Mai degrabă decât să înlocuiască oamenii de știință, sistemele agențiale ar putea extinde domeniul și viteza explorării ipotezelor terapeutice, făcând procesul de raționament mai transparent și reproducibil.”
Sistemul AI este format din agenți specializați AI modelați după o companie tradițională de dezvoltare de medicamente, cu divizii care acoperă descoperirea țintelor, evaluarea siguranței, selecția modalităților și dezvoltarea clinică.
Un director științific virtual dezvoltă întrebările în sarcini gestionabile, apoi le direcționează către agenții specializați AI și analizează rezultatele obținute.
Această colaborare structurată încurajează analize profunde bazate pe date primare și permite ponderarea surselor disparate de dovezi, conducând la concluzii subtile, notează cercetătorul Harrison Zhang, student la doctorat, și colegii săi.
Ei au examinat dacă ar putea reduce rata de eșec a medicamentelor care intră în studiile clinice folosind AI pentru a aduna dovezi din surse diverse, inclusiv genetica umană, genomica funcțională, profilarea celulară și spațială, biologia structurală, chimia medicinală și medicina clinică.
Echipa a testat abordarea lor AI în trei scenarii pentru a vedea dacă ar putea genera dovezi pentru punctele de decizie cheie în etapele incipiente ale descoperirii și dezvoltării terapeutice.
Primul dintre aceste studii de caz s-a concentrat pe prioritizarea țintelor la scară largă conectând caracteristicile moleculare la nivelul țintei cu rezultatele studiilor clinice.
Privind peste 55.984 de studii clinice, peste 37.000 de agenți AI au descoperit că medicamentele care vizează gene specifice unor tipuri de celule particulare aveau cu 48% mai multe șanse de a ajunge pe piață și erau asociate cu 32% mai puține evenimente adverse.
Într-un al doilea studiu, Virtual Biotech a integrat dovezi multimodale pentru a propune o strategie terapeutică pentru ținta de medicament B7-H3 în cancerul pulmonar. În al treilea rând, sistemul a examinat un studiu întrerupt privind colita ulceroasă, din care a determinat posibile mecanisme de eșec.
“Experimentele noastre au arătat că Virtual Biotech este capabil să efectueze analize la scară largă a studiilor clinice și a identificat mai multe
Sursa: Inside Precision Medicine
Leave a Reply