هوش مصنوعی، فناوری‌های کوانتومی و کشف دارو
هوش مصنوعی، فناوری‌های کوانتومی و کشف دارو -فرآیندهای سنتی کشف دارو نمی تواند نیازهای فعلی و آینده مراقبت های بهداشتی جهانی را برطرف کند.
فرآیندهای دست و پا گیر، از تحقیق و توسعه اولیه گرفته تا آزمایشات بالینی، می تواند یک دهه را در بر بگیرد و احتمال عدم موفقیت دارو در تأیید دارو بیشتر است.
در واقع، بیش از 90 درصد تلاش‌ها برای تولید دارو ناموفق هستند.
- کمتر از 10 درصد از تلاش‌های توسعه دارو تحت فرآیندهای قدیمی کشف دارو با موفقیت انجام می‌شود.
- همگرایی فناوری‌های هوش مصنوعی و کوانتومی راه‌حلی منحصربه‌فرد برای بهینه‌سازی فرآیندهای اساسی در کشف دارو ارائه می‌دهد.
- اتخاذ فناوری‌های هوش مصنوعی و کوانتومی همچنین چالش‌های اجرایی و اخلاقی را معرفی می‌کند که در چارچوب قابل اعتماد توسعه‌یافته توسط مرکز فناوری قابل اعتماد مورد بررسی قرار می‌گیرد.
متأسفانه، این اغلب به این معنی است که انسان ها در برابر ویروس ها و عفونت های جدید و در حال پیشرفت بی دفاع می مانند.
سازمان جهانی بهداشت سازمان ملل متحد پیش‌بینی می‌کند تا سال 2050 10 میلیون مرگ انسان بر اثر مقاومت ضد میکروبی (AMR) که همان مقاومت میکروبی در برابر داروهای موجود است، شود.
با این حال، پیشرفت در هوش مصنوعی (AI) و فناوری‌های کوانتومی می‌تواند آن را تغییر دهد. این فناوری‌های نوظهور برای تقویت سیستم‌های کشف داروی موجود با هم کار می‌کنند.
آیا خوانده ای؟
- چگونه هوش مصنوعی و فناوری های کوانتومی صنعت مالی را متحول می کنند
- پیمایش در تغییر کوانتومی: آماده سازی افراد، محصولات و سیستم ها برای انعطاف پذیری کوانتومی
- 5 اصل برای تسریع آمادگی سایبری کوانتومی سازمان شما
هوش مصنوعی کوانتومی: عصر جدیدی برای کشف دارو؟
روش‌های یادگیری عمیق، از جمله تکنیک‌های بهینه‌سازی جدید، در شناسایی و اعتبارسنجی اهداف مولکولی مفید هستند.
هنگامی که اهداف مولکولی شناسایی شدند، مدل‌های هوش مصنوعی فعل و انفعالات ترکیبی را جستجو و بهینه‌سازی می‌کنند و کشف ترکیبات شیمیایی مؤثر برای اهداف مولکولی را گسترش می‌دهند.
در همین حال، فناوری‌های کوانتومی قابلیت‌های هوش مصنوعی را تسریع می‌کنند.
واحدهای پردازش گرافیکی پیشرفته (GPU) به مدل‌های هوش مصنوعی اجازه می‌دهند از طریق پردازش موازی به نتایج سریع‌تری از مجموعه داده‌های گسترده‌تر دست یابند.
رابطه همزیستی بین هوش مصنوعی و فناوری‌های کوانتومی راه را برای یک ابزار تحلیلی جدید هموار کرده است: یادگیری ماشین کوانتومی (QML).
برخلاف یادگیری ماشینی سنتی، QML از مجموعه داده‌های بزرگ‌تری استفاده می‌کند و در عین حال نتایج سریعتر و دقیق‌تری تولید می‌کند.
این تکنیک‌ها به‌ویژه زمانی مفید هستند که با چالش‌های بهینه‌سازی پیچیده، مانند جستجوی جهت‌گیری‌های مولکولی مناسب یا بهبود جذب دارو، مواجه می‌شوند.
مرز جدیدی برای کشف مواد مخدر
مرکز فناوری قابل اعتماد گزارش مفصلی از نقش هوش مصنوعی و فناوری‌های کوانتومی در مراحل حیاتی فرآیند توسعه دارو، از کشف اولیه تا آزمایش‌های بالینی در مراحل آخر، ارائه می‌کند. مقاله اخیر مرکز منتشر شده، مرز جدیدی برای کشف و توسعه دارو: هوش مصنوعی و فناوری کوانتومی ، یک نمای کلی واقع بینانه از محدودیت‌های فناوری‌ها و چالش‌هایی که شرکت‌های داروسازی با اجرای تکنیک‌های جدید در سیستم‌های قدیمی و رسیدگی به مسائل اخلاقی با آن‌ها ناگزیر با آن مواجه خواهند شد، ارائه می‌کند. گفتمان
مرکز فناوری قابل اعتماد برای مدیریت این فناوری بالقوه تحول‌آفرین و استفاده حداکثری از فرصت‌های آن، چارچوبی را برای ارتقای اعتماد، کارایی و استفاده مناسب از این ابزارهای نوظهور ایجاد کرده است.
این چارچوب که با عنوان VITAL PIECES توصیف می‌شود، یک رویکرد دقیق و مستدل را برای استفاده از فناوری هوش مصنوعی و کوانتومی در فرآیندهای کشف دارو بیان می‌کند.
کارکرد کشف داروی هوش مصنوعی کوانتومی برای همه
این چارچوب بر هفت حوزه کلیدی تأکید دارد که مؤثرترین و مسئولانه‌ترین استفاده از این ابزار نوظهور را تضمین می‌کند:
1. اهمیت برای شرکت ها برای ایجاد برنامه های کاهش ریسک دقیق و سفارشی شده، اولویت دادن به شفافیت، اسناد و تغییرات رویه ای موجه.
2. ارزیابی منظم مدل‌های هوش مصنوعی، مدیریت داده‌های هوشیار برای جلوگیری از سوگیری‌ها و استراتژی داده‌ای قوی برای حفظ یکپارچگی در فرآیند توسعه دارو.
3. ارتباط شفاف با تنظیم‌کننده‌ها و رویکرد چند رشته‌ای در طراحی راه‌حل‌ها، مکانیسم‌های ذاتی اعتمادسازی برای ادغام قوی این فناوری‌ها هستند.
4. تمرکز بر ایمنی و پایبندی به اصول راهنما در طول چرخه کشف دارو بسیار مهم است و از پذیرش گسترده‌تر این اصول در سطح صنعت حمایت می‌کند.
5. همکاری اخلاقی و به اشتراک گذاری بهترین شیوه ها در مراحل اولیه هوش مصنوعی و ادغام کوانتومی برای پذیرش مسئولانه حیاتی است.
6. آموزش کل نیروی کار در مورد اصول اخلاقی و راهبردهای کاهش ریسک یک اولویت است.
7. حرکت رو به جلو با یک چشم انداز مشترک که مزایا و خطرات این فناوری ها را متعادل می کند، برای حفظ اعتماد و اطمینان از دسترسی سریعتر به داروها بسیار مهم است.
فناوری‌های هوش مصنوعی و کوانتومی مزایای زیادی برای صنعت داروسازی دارند. با این حال، صنعت باید با دقت، سخت‌کوشی اخلاقی و درک جامع از چالش‌ها و مسئولیت‌های ذاتی توسعه دارو به این انتقال نزدیک شود.
همراستایی این یکپارچگی تکنولوژیکی با اصول و دستورالعمل‌های اخلاقی تعیین‌شده برای مهار قدرت تغییردهنده آن و حفظ اعتماد و ایمنی اساسی در صنعت ضروری است.
