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Como AI Vai Fazer a Descoberta de medicamentos de Baixo Custo, Ultra-Rápido e Personalizado

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Se você tivesse que adivinhar quanto tempo leva para que uma droga para ir de uma idéia para sua farmácia, o que você acha? Três anos? Cinco anos? Como sobre o custo? Us $30 milhões? Us $100 milhões?

Bem, eis a dura verdade: 90% de todas as interações possibilidades de falha. As poucas que o fazem o sucesso de ter uma média de 10 anos para chegar ao mercado e custar a partir de us $2,5 bilhões para us $12 bilhões para chegar lá.

Mas o que se poderia gerar romance moléculas alvo de qualquer doença, durante a noite, pronto para ensaios clínicos? Imagine a alavancagem de aprendizado de máquina para realizar com 50 pessoas que a indústria farmacêutica mal pode fazer com um exército de 5.000.

Bem-vindo ao futuro da inteligência artificial e de baixo custo, ultra-rápido, personalizado e descoberta de drogas. Vamos mergulhar.

GANs & Drogas

Por volta de 2012, cientista da computação que se tornou biofísico Alex Zhavoronkov começou a perceber que a inteligência artificial foi ficando cada vez mais boa a imagem, a voz e o reconhecimento de texto. Ele sabia que todas as três tarefas compartilhadas crítica semelhança. Em cada um, grandes conjuntos de dados estavam disponíveis, tornando mais fácil treinar um AI.

Mas semelhante conjuntos de dados estavam presentes em farmacologia. Então, de volta em 2014, Zhavoronkov começou perguntando se ele poderia usar esses conjuntos de dados e de inteligência artificial para acelerar significativamente o processo de descoberta de drogas. Ele tinha ouvido falar sobre uma nova técnica de inteligência artificial conhecida como geradores do contraditório redes (ou GANs). Por pitting duas redes neurais contra o outro (contraditório), pode iniciar o sistema com o mínimo de instruções e produzir romance resultados (geradores). No momento, os pesquisadores têm vindo a utilizar GANs para fazer coisas como design de novos objetos ou criar um-de-um-tipo, falsos rostos humanos, mas Zhavoronkov queria aplicá-los à farmacologia.

Ele imaginou GANs iria permitir que pesquisadores para descrever verbalmente de drogas atributos: “O composto deve inibir a proteína X a concentração de Y com o mínimo de efeitos colaterais em humanos” e, em seguida, o AI poderia construir a molécula a partir do zero. Para transformar sua ideia em realidade, Zhavoronkov configurar Insilico Medicina no campus da Universidade Johns Hopkins, em Baltimore, Maryland, e arregaçaram as mangas.

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Em vez de começar o seu processo em algum local exótico, Insilico do “drug discovery engine” peneira milhões de amostras de dados para determinar a assinatura de características biológicas das doenças específicas. O motor, em seguida, identifica o tratamento mais promissores destinos de e—usando GANs—gera moléculas (que é, baby drogas) perfeitamente adequado para eles. “O resultado é uma explosão em potenciais alvos de medicamentos e de uma forma muito mais eficiente do processo de teste”, diz Zhavoronkov. “AI nos permite fazer com cinqüenta pessoas que um típico interações da empresa com cinco mil.”

Os resultados transformaram o que era uma vez em uma década de guerra em um mês-a longo escaramuça.

No final de 2018, por exemplo, Insilico estava gerando romance moléculas em menos de 46 dias, e isso incluía não apenas a descoberta inicial, mas também a síntese da droga e sua validação experimental em simulações de computador.

Agora, eles estão utilizando o sistema à caça de novos medicamentos para o cancro, do envelhecimento, da fibrose, doença de Parkinson, doença de Alzheimer, esclerose lateral amiotrófica, diabetes, e muitos outros. A primeira droga para o resultado deste trabalho, um tratamento para a perda de cabelo, está programado para iniciar a Fase I de ensaios até o final de 2020.

Eles também estão em estágios iniciais de usar AI para prever os resultados de ensaios clínicos antes da avaliação. Se bem sucedida, esta técnica vai permitir que os pesquisadores tira um maço de dinheiro e tempo fora do tradicional processo de teste.

O Dobramento De Proteínas

Além de inventar novas drogas, AI também está sendo usada por outros cientistas para identificar novos alvos de medicamentos, isto é, o lugar para que um fármaco liga-se no corpo e outra parte fundamental do processo de descoberta de drogas.

Entre 1980 e 2006, apesar de um investimento anual de us $30 bilhões, os pesquisadores só conseguiram encontrar cerca de cinco novos alvos de medicamentos por ano. O problema é a complexidade. A maioria dos potenciais alvos de medicamentos são proteínas, e de uma proteína de estrutura—ou seja, o modo 2D seqüência de aminoácidos dobras em 3D de uma proteína determina sua função.

Mas uma proteína com apenas uma centena de aminoácidos (um pequeno proteína) pode produzir um googol-cubed pena de potencial formas—que é um seguido por centenas de três zeros. É por isso também que a proteína-dobramento tem sido considerado uma intractably problema difícil, mesmo para os mais poderosos supercomputadores.

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Em 1994, para monitorar os supercomputadores’ progresso proteína dobrável, uma competição bianual foi criado. Até 2018, o sucesso foi bastante raros. Mas, em seguida, os criadores de DeepMind virou as redes neurais solto sobre o problema. Criou-se um AI que minas enormes conjuntos de dados para determinar a mais provável distância entre uma proteína de pares de base e os ângulos de suas ligações químicas—aka, noções de proteínas de dobramento. Eles a chamavam de AlphaFold.

Em sua primeira incursão no concurso, o concorrente AIs foram dadas 43 proteína-dobramento de problemas para resolver. AlphaFold tenho 25 direito. O segundo lugar a equipa conseguiu um modesto três. Predizendo o indescritível maneiras em que várias proteínas dobra na base de suas seqüências de aminoácidos, AlphaFold em breve pode ter um tremendo impacto em auxiliar a descoberta de drogas e combate a alguns dos mais difíceis de tratar doenças.

A Entrega Da Droga

Outro teatro de guerra para melhor drogas é o reino de entrega de drogas. Mesmo assim, a convergência de tecnologias exponenciais estão abrindo o caminho para enormes implicações na saúde humana e a indústria turnos.

Uma chave candidata é CRISPR, o rápido avanço do gene de edição de tecnologia que está a revolucionar a biologia sintética e tratamento de organismos geneticamente ligados a doenças. E os pesquisadores têm agora demonstrou como esta ferramenta pode ser aplicada para criar materiais de que forma a mudança de comando. Pense: os materiais que se dissolvem instantaneamente quando confrontados com um programa de estímulo, liberando uma determinada droga é altamente segmentados localização.

Ainda um outro potencial benefício para o alvo a entrega da droga é a nanotecnologia, em que médicos nanorobots agora têm sido usados para combater a incidência de câncer. Em uma revisão recente de médicos micro e nanorobotics, autores (da Universidade do Texas em Austin e da Universidade da Califórnia, San Diego) encontrados inúmeros testes de in vivo operação de médicos micro e nanorobots.

Drogas do Futuro

Covid-19 é unir a comunidade científica mundial com a sua urgência, levando os cientistas a abandonar específicas de nação do territorialism, de investigação, de sigilo e de publicação acadêmica política em favor do acelerada terapêuticas e vacinas esforços de desenvolvimento. E no despertar da aceleração rápida através de tecnologias de cuidados de saúde, a Big Pharma é uma área que vale a pena assistir agora, não importa o tipo de sua indústria. A convergência de tecnologias de logo permitirá extraordinários avanços na longevidade e prevenção de doenças, com empresas como a Insilico conduzindo a carga.

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Montando a convergência de grandes conjuntos de dados, disparando poder computacional, computação quântica, excedente cognitivo capacidades, e notáveis inovações no AI, não estamos longe de um mundo no qual personalizadas drogas, entregue diretamente para alvos especificados, vai se formar a partir de ficção científica para o padrão de atendimento.

Rejuvenational biotecnologia estarão comercialmente disponíveis mais cedo do que você pensa. Quando eu perguntei o Alex para sua própria projeção, ele estabeleceu o cronograma no “talvez 20 anos—é razoável horizonte tangíveis rejuvenational biotecnologia.”

Como você poderia usar um extra de 20 ou mais anos de vida saudável em sua vida? Que impacto você seria capaz de fazer?

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Este artigo apareceu originalmente no diamandis.com. Leia o artigo original aqui.

Crédito da imagem: andreas160578 de Pixabay

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