Az Isomorphic Labs elmagyarázza, hogyan alakítja át az AI a gyógyszerkutatást és az orvostudományt
Rebecca Paul, az Isomorphic Labs gyógyszertervezési vezetője és Michael Schaarschmidt, az alapkutatási AI részleg vezetője kifejtik, miért marad a gyógyszerkutatás továbbra is brutálisan lassú, drága és kudarccal teli, és hogyan segíthetnek az alapmodellek (foundation models) a tudósoknak jobb gyógyszerjelöltek gyorsabb tervezésében. Fő érvelésük: az „AI által tervezett gyógyszerek” mögött nem egyetlen varázsmodell áll. Sok modell együttműködésére van szükség a biológia, a kémia, a szerkezet-előrejelzés, a molekulagenerálás és az emberi ítélőképesség területein.
- A gyógyszerkutatás továbbra is lassú és drága, de az alapmodellek felgyorsíthatják a gyógyszerjelöltek tervezését.
- A hatékony AI-alapú gyógyszertervezéshez több modellre van szükség a biológia, a kémia és a molekulagenerálás területén.
- Az olyan előrejelzések, amelyek korábban egy teljes PhD-t igényeltek a kísérleti validáláshoz, ma már néha percek alatt elvégezhetők.
- Az interjú körbejárja annak lehetőségét, hogy egyetlen tervezési ciklus alatt eljussunk egy fehérjecéltól a gyógyszerjelöltig.
- Növekszik a remény, hogy a korábban „kezelhetetlennek” (undruggable) tartott fehérjék az AI-vezérelt tervezés révén végül gyógyíthatóvá válnak.
Ha valaha is kíváncsi voltál rá, mi jön az AlphaFold után, ez a beszélgetés mélyebbre ás. Van egy nagyszerű rész arról, hogyan lehet percek vagy másodpercek alatt megjósolni olyasmit, aminek kísérleti igazolása korábban egy egész PhD-t igényelt, és egy egészen elképesztő gondolatmenet arról az álomról, hogy egyetlen ciklus alatt eljussunk a fehérjecéltól a kész gyógyszerjelöltig.