از آنجایی که پزشکی اینسیلیکو دارویی برای فیبروز ریوی ایدیوپاتیک (IPF) با استفاده از هوش مصنوعی مولد ساخته شده است. هیجان در مورد اینکه چگونه این فناوری می تواند کشف دارو را تغییر دهد. روش های سنتی هستند کند و گران قیمتبنابراین این ایده که هوش مصنوعی می تواند سرعت کارها را افزایش دهد، توجه صنعت داروسازی را به خود جلب کرده است. استارت آپ ها در حال ظهور هستند و به دنبال کارآمدتر کردن فرآیندهایی مانند پیش‌بینی ساختارهای مولکولی و شبیه‌سازی سیستم‌های بیولوژیکی هستند. موسسه جهانی مک کینزی برآوردها هوش مصنوعی مولد می تواند سالانه 60 تا 110 میلیارد دلار به این بخش اضافه کند. اما در حالی که اشتیاق زیادی وجود دارد، قابل توجه است چالش ها باقی می ماند. از محدودیت های فنی گرفته تا کیفیت داده ها و نگرانی های اخلاقی، واضح است که سفر پیش رو هنوز پر از موانع است. این مقاله نگاهی دقیق‌تر به تعادل بین هیجان و واقعیت هوش مصنوعی مولد در کشف دارو دارد.
هوش مصنوعی مولد Hype Surrounding در کشف مواد مخدر
هوش مصنوعی مولد تخیل صنعت داروسازی را با پتانسیل خود برای سرعت بخشیدن به روند سنتی و گران قیمت کشف دارو جذب کرده است. این پلتفرم‌های هوش مصنوعی می‌توانند هزاران ترکیب مولکولی را شبیه‌سازی کنند، کارایی آنها را پیش‌بینی کنند، و حتی اثرات نامطلوب را مدت‌ها قبل از شروع آزمایش‌های بالینی پیش‌بینی کنند. برخی از کارشناسان صنعت پیش بینی کنید داروهایی که یک دهه توسعه آنها به طول انجامید، در عرض چند سال یا حتی چند ماه با کمک هوش مصنوعی تولید می‌شوند.
استارتاپ ها و تاسیس شده اند شرکت ها در حال استفاده از پتانسیل هوش مصنوعی مولد برای کشف دارو هستند. مشارکت بین غول‌های دارویی و استارت‌آپ‌های هوش مصنوعی دامن زده است معامله گری، با شرکت هایی مانند علم علوم، پزشکی اینسیلیکو، و خیرخواه AI تضمین چند میلیون دلاری همکاری ها. جذابیت کشف داروی مبتنی بر هوش مصنوعی در وعده آن برای ایجاد سریع‌تر و ارزان‌تر درمان‌های جدید، ارائه راه‌حلی برای یکی از بزرگترین چالش‌های این صنعت است: هزینه بالا و زمان‌بندی طولانی ارائه داروهای جدید به بازار.
موفقیت های اولیه
هوش مصنوعی مولد فقط یک ابزار فرضی نیست. قبلاً توانایی خود را در ارائه نتایج نشان داده است. در سال 2020، Exscientia توسعه یافته است یک داروی کاندید برای اختلال وسواس فکری اجباری که کمتر از 12 ماه پس از شروع برنامه وارد آزمایشات بالینی شد – جدول زمانی بسیار کوتاهتر از استاندارد صنعتی. Insilico Medicine ساخته است سرفصل ها برای کشف ترکیبات جدید برای فیبروز با استفاده از مدل‌های تولید شده توسط هوش مصنوعی، که پتانسیل عملی هوش مصنوعی در کشف دارو را بیشتر نشان می‌دهد.
فراتر از توسعه داروهای فردی، هوش مصنوعی برای رفع تنگناهای دیگر در خط لوله دارویی استفاده می شود. به عنوان مثال، شرکت‌ها از هوش مصنوعی مولد برای بهینه‌سازی فرمول‌بندی و طراحی دارو، پیش‌بینی پاسخ‌های بیمار به درمان‌های خاص، و کشف نشانگرهای زیستی برای بیماری‌هایی که قبلاً هدف‌گیری آنها دشوار بود، استفاده می‌کنند. این کاربردهای اولیه نشان می دهد که هوش مصنوعی مطمئناً می تواند به حل چالش های طولانی مدت در کشف دارو کمک کند.
آیا هوش مصنوعی Generative Overhyped شده است؟
در میان هیجان، رشد می کند شک و تردید در مورد اینکه چه مقدار از تبلیغات هوش مصنوعی مولد در مقابل انتظارات متورم است. در حالی که داستان های موفقیت سرفصل ها را به خود اختصاص داده اند، بسیاری از پروژه های کشف دارو مبتنی بر هوش مصنوعی نتوانسته اند وعده اولیه خود را به نتایج بالینی واقعی تبدیل کنند. صنعت داروسازی بدنام به کندی پیش می‌رود و تبدیل پیش‌بینی‌های محاسباتی به داروهای مؤثر و آماده بازار همچنان یک کار دلهره‌آور است.
منتقدان به این نکته اشاره کنید که پیچیدگی سیستم‌های بیولوژیکی بسیار فراتر از آن چیزی است که مدل‌های هوش مصنوعی فعلی می‌توانند به طور کامل درک کنند. کشف دارو شامل درک مجموعه ای از فعل و انفعالات مولکولی پیچیده، مسیرهای بیولوژیکی و عوامل خاص بیمار است. در حالی که هوش مصنوعی مولد در پیش‌بینی داده‌محور عالی است، اما تلاش می‌کند تا ابهامات و تفاوت‌های ظریفی را که در زیست‌شناسی انسان به وجود می‌آیند، هدایت کند. در برخی موارد، داروهایی که هوش مصنوعی به کشف آنها کمک می‌کند ممکن است از بررسی نظارتی عبور نکنند، یا ممکن است در مراحل بعدی آزمایش‌های بالینی شکست بخورند – چیزی که قبلاً در روش‌های سنتی تولید دارو دیده‌ایم.
چالش دیگر خود داده است. الگوریتم‌های هوش مصنوعی برای آموزش به مجموعه داده‌های عظیم وابسته هستند، و در حالی که صنعت داروسازی داده‌های زیادی دارد، اغلب پر سر و صدا، ناقص یا مغرضانه است. سیستم‌های هوش مصنوعی مولد برای پیش‌بینی دقیق به داده‌های با کیفیت بالا و متنوع نیاز دارند و این نیاز شکافی را در زیرساخت داده‌های صنعت آشکار کرده است. علاوه بر این، زمانی که سیستم‌های هوش مصنوعی به شدت به داده‌های تاریخی تکیه می‌کنند، به جای نوآوری با راه‌حل‌های واقعاً جدید، خطر تقویت سوگیری‌های موجود را تهدید می‌کنند.
چرا دستیابی به موفقیت آسان نیست
در حالی که هوش مصنوعی مولد نویدبخش است، فرآیند تبدیل ایده تولید شده توسط هوش مصنوعی به یک راه حل درمانی قابل دوام یک کار چالش برانگیز است. هوش مصنوعی می‌تواند نامزدهای دارویی بالقوه را پیش‌بینی کند، اما اعتبارسنجی این نامزدها از طریق آزمایش‌های بالینی و بالینی جایی است که چالش واقعی آغاز می‌شود.
یکی از موانع اصلی ماهیت «جعبه سیاه» الگوریتم‌های هوش مصنوعی است. در کشف سنتی دارو، محققان می توانند هر مرحله از فرآیند توسعه را ردیابی کنند و بفهمند که چرا یک داروی خاص احتمالاً مؤثر است. در مقابل، مدل‌های مولد هوش مصنوعی اغلب بدون ارائه بینشی در مورد چگونگی رسیدن به آن پیش‌بینی‌ها، نتایجی را تولید می‌کنند. این عدم شفافیت باعث ایجاد مشکلات اعتماد می‌شود، زیرا تنظیم‌کننده‌ها، متخصصان مراقبت‌های بهداشتی و حتی دانشمندان تکیه کامل به راه‌حل‌های تولید شده توسط هوش مصنوعی بدون درک مکانیسم‌های اساسی را دشوار می‌دانند.
علاوه بر این، زیرساخت مورد نیاز برای ادغام هوش مصنوعی در کشف دارو هنوز در حال توسعه است. شرکت‌های هوش مصنوعی با غول‌های دارویی کار می‌کنند، اما همکاری آنها اغلب انتظارات ناهماهنگ را نشان می‌دهد. شرکت‌های داروسازی که به‌خاطر رویکرد محتاطانه و به شدت تنظیم‌شده‌شان شناخته می‌شوند، اغلب تمایلی به استفاده از ابزارهای هوش مصنوعی با سرعتی که شرکت‌های هوش مصنوعی استارت‌آپ دارند، ندارند. برای اینکه هوش مصنوعی مولد به پتانسیل کامل خود برسد، هر دو طرف باید بر اساس توافقات اشتراک داده، چارچوب های نظارتی و گردش کار عملیاتی هماهنگ شوند.
تاثیر واقعی هوش مصنوعی مولد
هوش مصنوعی مولد به طور غیرقابل انکاری یک تغییر پارادایم در صنعت داروسازی ایجاد کرده است، اما تاثیر واقعی آن در تکمیل، نه جایگزینی، روش‌های سنتی است. هوش مصنوعی می‌تواند بینش ایجاد کند، نتایج بالقوه را پیش‌بینی کند و فرآیندها را بهینه کند، اما تخصص انسانی و آزمایش‌های بالینی هنوز برای توسعه داروهای جدید حیاتی هستند.
در حال حاضر، فوری ترین ارزش هوش مصنوعی مولد از بهینه سازی فرآیند تحقیق ناشی می شود. این در محدود کردن مجموعه وسیعی از کاندیدهای مولکولی برتری دارد و به محققان اجازه می دهد توجه خود را بر روی امیدوار کننده ترین ترکیبات متمرکز کنند. با صرفه‌جویی در زمان و منابع در مراحل اولیه کشف، هوش مصنوعی شرکت‌های داروسازی را قادر می‌سازد تا راه‌های جدیدی را دنبال کنند که ممکن است در غیر این صورت بسیار پرهزینه یا خطرناک تلقی می‌شوند.
در درازمدت، پتانسیل واقعی هوش مصنوعی در کشف دارو احتمالاً به پیشرفت در هوش مصنوعی قابل توضیح، زیرساخت داده و همکاری در سطح صنعت بستگی دارد. اگر مدل‌های هوش مصنوعی بتوانند شفاف‌تر شوند و فرآیندهای تصمیم‌گیری آنها را برای قانون‌گذاران و محققان شفاف‌تر کنند، می‌تواند منجر به پذیرش گسترده‌تر هوش مصنوعی در سراسر صنعت داروسازی شود. علاوه بر این، با بهبود کیفیت داده ها و توسعه روش های قوی تر به اشتراک گذاری داده توسط شرکت ها، سیستم های هوش مصنوعی برای انجام اکتشافات پیشگامانه مجهزتر می شوند.
خط پایین
هوش مصنوعی مولد تخیل دانشمندان، سرمایه گذاران و مدیران داروسازی را به خود جلب کرده است و دلیل خوبی هم دارد. این پتانسیل را دارد که نحوه کشف داروها را تغییر دهد و زمان و هزینه را کاهش دهد و در عین حال درمان‌های نوآورانه را به بیماران ارائه دهد. در حالی که این فناوری ارزش خود را در مراحل اولیه کشف دارو نشان داده است، هنوز آماده تغییر کل فرآیند نیست.
تاثیر واقعی هوش مصنوعی مولد در کشف دارو در سال‌های آینده با تکامل این فناوری آشکار خواهد شد. با این حال، این پیشرفت به غلبه بر چالش های مربوط به کیفیت داده ها، شفافیت مدل و همکاری در اکوسیستم دارویی بستگی دارد. هوش مصنوعی مولد بدون شک ابزار قدرتمندی است، اما ارزش واقعی آن به نحوه به کارگیری آن بستگی دارد. اگرچه تبلیغات کنونی ممکن است اغراق آمیز باشد، پتانسیل آن واقعی است – و ما فقط در ابتدای کشف آنچه می تواند انجام دهد هستیم.
