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인공 지능이 환자에게 약을 맞추는 방법

뇌는 매우 미묘하고 복잡하며 아름답습니다.”라고 그녀는 말합니다.

신경과학자 Dr Cohen Solal은 이스라엘 건강 기술 회사인 Genetika+의 공동 창립자이자 CEO입니다.

2018년에 설립된 이 회사는 자사의 기술이 항우울제를 환자에게 가장 잘 맞출 수 있고 원치 않는 부작용을 피하고 처방약이 가능한 한 잘 작동하는지 확인할 수 있다고 말합니다.
Cohen Solal 박사는 “처음부터 각 환자에게 적합한 약물을 특성화할 수 있습니다.”라고 덧붙입니다.

Genetika+는 최신 줄기 세포 기술(특정 인간 세포의 성장)과 인공 지능(AI) 소프트웨어를 결합하여 이를 수행합니다.

환자의 혈액 샘플에서 기술자는 뇌 세포를 생성할 수 있습니다. 그런 다음 이들은 여러 항우울제에 노출되고 “바이오마커”라고 하는 세포 변화에 대해 기록됩니다.

환자의 병력 및 유전 데이터와 함께 수집된 이 정보는 AI 시스템에 의해 처리되어 의사가 처방할 수 있는 최상의 약과 복용량을 결정합니다.

현재 이 기술은 아직 개발 단계에 있지만 텔아비브에 본사를 둔 Genetika+는 내년에 상용화할 계획입니다.

AI가 제약 부문에서 점점 더 많이 사용되고 있는 방법의 한 예인 이 회사는 유럽 연합의 유럽 연구 위원회와 유럽 혁신 위원회로부터 자금을 확보했습니다. Genetika+는 또한 새로운 정밀 의약품을 개발하기 위해 제약 회사와 협력하고 있습니다.

회사는 자사의 작업이 미래에 큰 수요가 있기를 희망합니다. 세계보건기구(WHO)에 따르면 전 세계적으로 우울증을 앓고 있는 사람은 2억8000만 명 이상이다 .

그리고 항우울제를 복용하는 것이 확실히 모든 사람에게 올바른 치료법은 아니지만 우울증이나 불안에 대한 초기 처방의 거의 2/3가 제대로 작동하지 않을 수 있다고 오랫동안 추정되었습니다.

Cohen Solal 박사는 “우리는 최신 컴퓨터 기술과 생물학적 기술의 발전을 결합할 수 있는 적기입니다.”라고 말합니다.

Heba Sailem 박사는 AI가 2021년에 1조 4천억 달러의 수익을 창출한 글로벌 제약 산업을 변화시킬 잠재력이 엄청나다고 말합니다.

킹스 칼리지 런던(King’s College London)의 생물의학 AI 및 데이터 과학 선임 강사인 그녀는 AI가 “특정 질병을 치료하기 위한 잠재적인 표적 유전자를 식별하고 신약을 발견하는 것부터 최선의 치료 전략, 맞춤형 환자 치료를 위한 바이오마커 발견 또는 발병 징후의 조기 발견을 통한 질병 예방까지.”

그러나 동료 AI 전문가 Calum Chace는 제약 부문에서 AI를 채택하는 것은 여전히 ​​”느린 과정”이라고 말합니다.

“제약 회사는 규모가 크며 연구 및 개발 방식에 중대한 변화가 생기면 다른 부서의 많은 사람들에게 영향을 미칠 것입니다.”라고 AI에 관한 여러 책의 저자인 Mr Chace는 말합니다.

“이 모든 사람들이 일을 처리하는 극적으로 새로운 방식에 동의하는 것은 어렵습니다.

“그들은 그것에 익숙하고 그것을 신뢰합니다. 그리고 그들이 하는 방법을 알고 있는 것이 갑자기 가치가 떨어지면 회사에 가치가 떨어지는 것을 두려워할 수 있습니다.”

그러나 Sailem 박사는 제약 부문이 AI와 경쟁하려는 유혹을 받아서는 안 되며 예측에 의존하기 전에 엄격한 조치를 취해야 한다고 강조합니다.

“AI 모델은 잘못된 이유로 올바른 답을 학습할 수 있으며, 특히 환자 데이터에 대해 교육을 받을 때 편향을 피하기 위해 다양한 조치를 사용하도록 보장하는 것은 연구원과 개발자의 책임입니다.”라고 그녀는 말합니다.

홍콩에 본사를 둔 Insilico Medicine은 AI를 사용하여 신약 개발을 가속화하고 있습니다.

공동 창립자이자 CEO인 Alex Zhavoronkov는 “우리의 AI 플랫폼은 용도 변경이 가능한 기존 약물을 식별하고, 알려진 질병 표적에 대한 신약을 설계하거나, 완전히 새로운 표적을 찾고, 완전히 새로운 분자를 설계할 수 있습니다.”라고 말했습니다.

그러나 동료 AI 전문가 Calum Chace는 제약 부문에서 AI를 채택하는 것은 여전히 ​​”느린 과정”이라고 말합니다.

“제약 회사는 규모가 크며 연구 및 개발 방식에 중대한 변화가 생기면 다른 부서의 많은 사람들에게 영향을 미칠 것입니다.”라고 AI에 관한 여러 책의 저자인 Mr Chace는 말합니다.

“이 모든 사람들이 일을 처리하는 극적으로 새로운 방식에 동의하는 것은 어렵습니다.

“그들은 그것에 익숙하고 그것을 신뢰합니다. 그리고 그들이 하는 방법을 알고 있는 것이 갑자기 가치가 떨어지면 회사에 가치가 떨어지는 것을 두려워할 수 있습니다.”

그러나 Sailem 박사는 제약 부문이 AI와 경쟁하려는 유혹을 받아서는 안 되며 예측에 의존하기 전에 엄격한 조치를 취해야 한다고 강조합니다.

“AI 모델은 잘못된 이유로 올바른 답을 학습할 수 있으며, 특히 환자 데이터에 대해 교육을 받을 때 편향을 피하기 위해 다양한 조치를 사용하도록 보장하는 것은 연구원과 개발자의 책임입니다.”라고 그녀는 말합니다.

홍콩에 본사를 둔 Insilico Medicine은 AI를 사용하여 신약 개발을 가속화하고 있습니다.

공동 창립자이자 CEO인 Alex Zhavoronkov는 “우리의 AI 플랫폼은 용도 변경이 가능한 기존 약물을 식별하고, 알려진 질병 표적에 대한 신약을 설계하거나, 완전히 새로운 표적을 찾고, 완전히 새로운 분자를 설계할 수 있습니다.”라고 말했습니다.