La scoperta di farmaci basata sull'IA affronta ostacoli legati alla qualità e all'integrazione dei dati
Dagli anni '50, le spese associate alla scoperta di farmaci sono raddoppiate ogni nove anni, con lo sviluppo di nuovi farmaci che richiede da 10 a 15 anni e costa tra 1 e 2,5 miliardi di dollari, con tassi di fallimento superiori al 90%. L'intelligenza artificiale mira a migliorare i tassi di successo e ridurre i tempi di sviluppo, ma si basa su dati completi e integrazione nei laboratori. Paul Belcher di Cytiva sottolinea che, sebbene l'IA possa facilitare la progettazione predittiva, non è ancora in grado di prevedere con precisione la cinetica o la sviluppabilità, rendendo essenziale la validazione in laboratorio. Egli evidenzia il problema del 'muro dei dati', poiché molti modelli di IA addestrati su set di dati pubblici producono rendimenti decrescenti. Belcher cita la ricerca di Elisabeth Bik sulle immagini alterate nella letteratura biomedica. Nessun farmaco generato dall'IA ha ancora ottenuto la piena approvazione della FDA, ma Belcher prevede che ciò avverrà entro due o tre anni.
Fatti principali
- I costi di scoperta dei farmaci sono raddoppiati ogni nove anni dagli anni '50 (Legge di Eroom).
- Portare un nuovo farmaco sul mercato richiede 10-15 anni e costa 1-2,5 miliardi di dollari, con tassi di fallimento superiori al 90%.
- L'IA viene utilizzata per l'identificazione dei hit, passando dallo screening empirico alla progettazione predittiva.
- L'IA non è ancora in grado di prevedere la cinetica o la sviluppabilità; i candidati devono essere validati in laboratorio.
- I set di dati pubblici per l'addestramento dell'IA soffrono di bias di pubblicazione, concentrandosi su risultati positivi.
- Elisabeth Bik ha scoperto che quasi il 4% degli articoli biomedici conteneva immagini duplicate o manipolate nel 2016.
- Image Integrity Checker di Cytiva utilizza algoritmi di hash sicuri per rilevare la manomissione delle immagini.
- Nessun farmaco scoperto dall'IA ha ancora ricevuto la piena approvazione della FDA; Belcher prevede che ciò avvenga in 2-3 anni.
Entità
Istituzioni
- Cytiva
- MIT Technology Review
- Stanford
- FDA