Dorilar kashfiyotida sun'iy intellekt bilan ma'lumotlar aylanishini yopish
Sun'iy intellekt dorilar kashfiyotini tezlashtirishda muhim rol o'ynamoqda, ammo u sifatli va to'liq ma'lumotlarga bog'liq. Tadqiqotlar natijasidagi muvaffaqiyatlar bilan bir qatorda muvaffaqiyatsiz tajribalar haqidagi ma'lumotlarning ham to'planishi, AI modellarining aniqligini oshiradi. Ma'lumotlarni manipulyatsiya qilishning oldini olish uchun yangi texnologiyalar joriy etilmoqda.
Dorilar kashfiyoti – bu juda qimmat va xavfli jarayon bo'lib, unda raqobat tobora kuchayib bormoqda. 1950-yillardan beri yangi dori vositalarini ishlab chiqish xarajatlari har to'qqiz yilda taxminan ikki baravar oshib bormoqda. Bugungi kunda biror dori vositasini bozorga olib chiqish o'rtacha 10-15 yil davom etadi va narxi 1 milliard dollardan 2,5 milliard dollargacha tushadi, muvaffaqiyatsizlik darajasi esa 90% dan oshadi.
Sun'iy intellekt (AI) farmatsevtika sanoati uchun eng katta umidga aylangan. Kompaniyalar qancha tez yangi kimyoviy birikmalarni aniqlasa, sinab ko'rsa va optimallashtirsa, rivojlanishning keyingi bosqichlaridagi qimmatbaho muvaffaqiyatsizliklar xavfi shunchalik kamayadi. AI dorilar kashfiyotiga samaradorlikni olib kiradi. Eng istiqbolli dastlabki ilovalardan biri bu «hit» aniqlashdir. Bu esa ma'lum bir kasallik bilan bog'liq targetga, masalan, oqsilga bog'lanadigan molekulalarni topish uchun molekulyar birikmalar kutubxonasini skrining qilishni o'z ichiga oladi. Muammolarni yechish AI ning dastlabki bosqichlarida katta potentsialga ega, ammo u laboratoriya tizimlariga integratsiyalashgan mustahkam va haqiqiy ma'lumotlar zarurligini ham ko'rsatdi.
AI kompaniyalarga dastlabki bosqichlarda ham yangi dori nomzodlarini yaratish va ularning tadqiqot va ishlanmalariga (R&D) sarflamasdan avval kasallik targetlari bilan qanday o'zaro ta'sir qilishini bashorat qilish imkonini beradi. Bu esa kompaniyalarni birikmalarni fizik jihatdan skrining qilish miqdori bilan cheklanmaydi. AI past sifatli nomzodlarni fizik sinovdan o'tkazmasdan oldin yo'q qilishga yordam beradi, shu bilan vaqt va resurslarni tejaydi. Biroq, AI hali ham yangi birikmalarning kinetikasi yoki ishlab chiqilishi mumkinligini ishonchli bashorat qila olmaydi, shuning uchun har bir AI tomonidan yaratilgan nomzod laboratoriyada tasdiqlanishi kerak.
AI ma'lumotlar talabini tezlashtirgani sari, u yaxshiroq va to'liqroq ma'lumotlar zarurligini ham ko'rsatdi. Ko'pgina AI modellar jamoatchilikka ochiq ma'lumotlar to'plamlarida o'qitilgan va hozirda «ma'lumot devoriga» duch kelmoqda. Shu sababli, modellar bir xil ma'lumotlarga ega bo'lganligi sababli, ular bir xil xulosalarga kelishadi va vaqt o'tishi bilan samaradorlik pasayadi. Bundan tashqari, ma'lumotlar to'plamlari AI uchun mo'ljallanmagan, ya'ni ular modellar aniqligini va tarafkashliksiz saqlash uchun zarur bo'lgan tuzilishi, yorliqlanishi va xilma-xillikka ega emas. Nashr qilishdagi tarafkashlik muammoni kuchaytiradi: aksariyat ochiq ma'lumotlar va ilmiy nashrlar faqat ijobiy natijalarga e'tibor qaratadi.
Muammoni hal qilish uchun tadqiqotchilar AI modellarini yanada aniqroq qilish uchun muvaffaqiyatsiz tajribalar va bog'lanmagan birikmalar kabi salbiy ma'lumotlarni ham to'plash muhimligini ta'kidlamoqda. Shu bilan birga, AI yordamida ma'lumotlarni soxtalashtirishning osonlashuvi ma'lumotlar yaxlitligi haqidagi tashvishlarni kuchaytirmoqda. Buni bartaraf etish uchun, masalan, Cytiva kompaniyasining Image Integrity Checker kabi, blokcheyn texnologiyasidan foydalangan holda ilmiy tasvirlarning buzilmaganligini aniqlashga yordam beradigan yangi vositalar ishlab chiqilmoqda. Ushbu vositalarga nashriyot uylaridan katta qiziqish bildirilmoqda.
Dasturchilar AI modellarini yanada aniqroq va ishonchli qilish uchun muvaffaqiyatsiz tajribalar haqidagi ma'lumotlarni ham jalb qilishlari mumkin. Biznes egalari esa dorilar kashfiyotini tezlashtirish va xarajatlarni kamaytirish uchun ushbu yangi texnologiyalarni joriy etish imkoniyatlarini ko'rib chiqishlari lozim.
Nvidia sun'iy intellekt modellari repozitoriysi bo'lgan Hugging Face platformasini qariyb 12,9 milliard dollarga sotib olish bo'yicha muzokaralar olib bormoqda. Ushbu xarid ochiq AI ekotizimida apparat ta'minoti va bulutli xizmatlar integratsiyasini kuchaytirishga qaratilgan. Mazkur qo'llanmada kelishuvning asosiy mazmuni va dasturchilar uchun amaliy jihatlari tushuntiriladi.
AQSh Adliya vazirligi a16z venchur fondini raqobatchi startaplar kengashidagi o'rinlari sababli antimonopoliya qonunchiligi asosida tekshirmoqda. Mazkur holat startaplar kengayishi natijasida yuzaga keladigan manfaatlar to'qnashuvini ko'rsatadi. Ushbu qo'llanma orqali venchur investitsiyalar va kengash a'zoligi risklarini to'g'ri baholashni ko'rib chiqamiz.