Accelerarea descoperirii medicamentelor prin inteligență artificială și automatizare
Într-un interviu, experții din industrie discută despre tehnologiile și strategiile care transformă descoperirea modernă a medicamentelor.
Jon Wingfield și Wenshu Xu de la TTP abordează impactul inteligenței artificiale, analizei avansate a datelor și sistemelor de laborator din ce în ce mai autonome asupra ciclului design-make-test-analyze (DMTA).
Jon Wingfield explică: „Lucrez în dezvoltarea afacerilor în cadrul echipei de Instrumente pentru Descoperirea Medicamentelor și Preclinice de la TTP. Experiența mea în industria farmaceutică oferă o perspectivă care leagă nevoile oamenilor de știință, dezvoltatorilor de tehnologie și echipelor de inginerie.”
„Marea parte a carierei mele s-a concentrat pe fluxurile de lucru DMTA și generarea rapidă, reproductibilă și precisă a datelor pentru a facilita luarea de decizii mai rapide.”
Wenshu Xu adaugă: „Coordonez echipa de Instrumente pentru Descoperirea Medicamentelor de la TTP, unde misiunea noastră este de a accelera ciclul DMTA prin inovație. Colaborăm îndeaproape cu organizații care dezvoltă sisteme personalizate pentru sinteză, screening, automatizare și laboratoare autonome.”
„Mă concentrez pe partea fizică a descoperirii medicamentelor bazate pe inteligență artificială, asigurându-mă că predicțiile virtuale pot fi validate eficient în laborator.”
Wingfield subliniază că ineficiența reprezintă una dintre cele mai mari provocări ale industriei, menționând că „timpul și costul necesar pentru a duce o moleculă de la descoperire la clinică rămân extrem de ridicate; există o presiune enormă pentru a scurta timpii și a lua decizii mai bune mai devreme.”
Wenshu Xu afirmă că „AI a devenit un motor major de schimbare, dar succesul său depinde de accesul la date experimentale de înaltă calitate.”
Wingfield explică evoluția DMTA, spunând: „Istoric, DMTA era adesea privit ca un proces liniar care începea cu designul. Astăzi, există o recunoaștere crescândă că analiza ar putea fi, de fapt, punctul de plecare.”
Experimentele nereușite sunt acum apreciate mai mult, iar Wingfield menționează: „Unele dintre cele mai valoroase învățături provin din înțelegerea motivelor pentru care moleculele au eșuat.”
Privind spre viitor, Wingfield sugerează că fluxurile de lucru DMTA vor trebui să elimine barierele dintre chimie și biologie, afirmând: „Viteza a devenit mult mai importantă decât costul.”
În final, Xu subliniază că „automatizarea evoluează de la simple execuții de sarcini către autonomie, iar laboratoarele se îndreaptă spre sisteme care pot diagnostica probleme și se pot adapta.”
Wingfield concluzionează prin a afirma că rolul TTP este de a ajuta la bridgerea gap-urilor dintre discipline și tehnologii, facilitând integrarea eficientă a proceselor de descoperire a medicamentelor.
