Революция в испытаниях лекарственных препаратов: роль моделирования с помощью искусственного интеллекта в клинических исследованиях

Искусственный интеллект (ИИ) стал преобразующей силой в различных секторах, и его влияние на открытие и разработку лекарств становится сильнее с каждым днем. Хотя ИИ преобразовал раннее открытие лекарств, фаза клинических испытаний долгое время оставалась узким местом в этом процессе. Теперь, с достижениями в моделировании и симуляциях ИИ, фармацевтическая промышленность испытывает столь необходимую эффективность в клинических исследованиях. Эти технологические инновации обещают рационализировать клинические испытания, повысить показатели успешности лекарств и сократить значительные финансовые и временные затраты, связанные с разработкой лекарств.

Повышение показателей успешности с помощью моделирования на основе искусственного интеллекта

Одним из наиболее важных вкладов ИИ в разработку лекарств является его способность моделировать и имитировать клинические испытания с поразительной точностью. Традиционные испытания лекарств дороги, сложны и требуют много времени, и только 14% лекарств, которые попадают в клинические испытания, в конечном итоге получают одобрение FDA. Этот процесс, охватывающий несколько лет, подразумевает высокий уровень неопределенности, при этом лекарства часто терпят неудачу на разных этапах. Моделирование на основе ИИ предлагает многообещающую альтернативу, моделируя биологию человека и прогнозируя результаты испытаний в виртуальной среде, что потенциально увеличивает процент успеха лекарств в клинических испытаниях. Например, QuantHealth разработала платформу на основе ИИ, способную проводить имитированные клинические испытания, сообщая о впечатляющем показателе точности 85%. Эти моделирования могут помочь исследователям оптимизировать параметры испытаний, тестировать различные сценарии дозировки и прогнозировать реакцию пациентов, что приводит к более обоснованным решениям и меньшему количеству неудачных испытаний.
 

Улучшение дизайна и эффективности клинических испытаний

Помимо прогнозирования успешности лекарств, ИИ производит революцию в дизайне клинических испытаний. Используя сложные алгоритмы и огромные объемы данных, ИИ может быстро моделировать тысячи вариантов испытаний, помогая фармацевтическим компаниям совершенствовать свои дизайны испытаний еще до их начала. Например, программное обеспечение для моделирования клинических испытаний QuantHealth позволяет ученым оценивать несколько параметров испытаний, таких как успешность конечной точки, коммерческая жизнеспособность и осуществимость протокола, в течение нескольких часов. Этот тип генерации доказательств in silico позволяет исследователям предсказывать, как лекарство будет вести себя на всех этапах клинических испытаний. Он также поддерживает стратегические решения, такие как повторное использование лекарств и выбор показаний. Уменьшая необходимость в обширных физических испытаниях, моделирование ИИ не только экономит время и деньги, но и помогает фармацевтическим компаниям принимать решения на основе данных, повышая общую эффективность процесса разработки лекарств.
 

Прогнозирование дозировки и безопасности с помощью ИИ

Еще одной важной областью, в которой ИИ делает успехи, является определение подходящей дозировки для новых препаратов. Переход от испытаний на животных к испытаниям на людях всегда был сложным и неопределенным процессом, причем дозировка была одним из самых сложных аспектов. Моделирование ИИ может преодолеть этот разрыв, анализируя данные исследований на животных и моделируя, как различные дозы будут влиять на пациентов. Certara, компания, специализирующаяся на разработке лекарств с использованием ИИ, использует моделирование ИИ для моделирования дозировки и прогнозирования того, как долго лекарство будет оставаться в организме человека и будет ли оно производить нежелательные метаболиты. Эти моделирования делают клинические испытания более безопасными, помогают FDA оценивать биоэквивалентность лекарств и ускоряют процесс одобрения как дженериков, так и новых препаратов. Уточняя прогнозы дозировки на ранних этапах процесса, ИИ может помочь предотвратить дорогостоящие и опасные ошибки, которые часто случаются в испытаниях на людях.

Моделирование с использованием ИИ быстро становится фактором, меняющим правила игры в фармацевтической промышленности, предлагая новый способ повышения эффективности клинических испытаний и показателей успешности. От точного прогнозирования результатов лечения и совершенствования дизайна испытаний до определения соответствующих параметров дозировки и безопасности, ИИ помогает фармацевтическим компаниям ориентироваться в сложностях разработки лекарств. Хотя полностью виртуальные испытания остаются целью будущего, достижения в моделировании и симуляциях с использованием ИИ уже сокращают затраты и время, связанные с клиническими испытаниями, одновременно повышая вероятность успеха новых лекарств. Роль ИИ в разработке лекарств будет расширяться еще больше, преобразуя отрасль и принося пользу пациентам по всему миру.

Источник: Forbes