Das japanische Pharmaunternehmen beginnt mit dem Testen von Arzneimitteln, die mithilfe eines neuronalen Netzwerks synthetisiert wurden

Apotheker und Programmierer der Sumitomo-Unternehmen Dainippon Pharma und Exscientia warfen Brennholz in das Feuer des Streits, „wo die Maschine unabhängig werden und die Kontrolle manuell beginnen sollte“: Am 30. Januar wurde auf der offiziellen Website von Exscientia eine Pressemitteilung veröffentlicht, die dies mit Hilfe ihrer Entwicklung feststellte Das AI Pharmaceutical Company Sumitomo Dainippon Pharma bestimmte die Formel und synthetisierte den Wirkstoff für das Medikament gegen Zwangsstörungen.



Natürlich nennen die Vermarkter von Exscientia ihre Entwicklung „Künstliche Intelligenz“, aber die Entwicklung eines neuen Arzneimittels wurde mithilfe eines lernenden neuronalen Netzwerks durchgeführt. Tatsächlich bestimmte das neuronale Netzwerk die Formel eines neuen Arzneimittels durch Aufzählung und Analyse von Kombinationen bekannter Wirkstoffe. Entwicklung und Synthese sind nun abgeschlossen, und SDP, das Arzneimittelherstellerunternehmen, geht in die erste Phase klinischer Tierversuche über.

Einer der Vorteile der Einbeziehung neuronaler Netze in die Bestimmung der Wirkstoffformel von Arzneimitteln ist die Geschwindigkeit der Maschine: Das Netzwerk durchläuft wie Wissenschaftler mögliche Stoffkombinationen und prognostiziert deren Haupteffekt. Im Gegensatz zum Team von Biochemikern erfordern neuronale Netze jedoch die Erstellung grober Formeln deutlich weniger Zeit. SDP-Spezialisten mit technischer Unterstützung von Exscientia schafften es also in 12 Monaten anstatt der üblichen ~ 4,5 Jahre, die solche Studien normalerweise dauern.

Die entwickelte Substanz wurde DSP-1181 genannt, und ihr Anwendungsbereich ist der Kampf gegen Zwangsstörungen durch Erhöhen der Reaktion des Serotonin- 5-HT1A-Rezeptors , d. H. Der Wirkstoff ist ein Rezeptoragonist. Forscher behaupten, dass DSP-1181 eine der vielversprechendsten bestehenden OCD-Behandlungen ist.

Der Vertreter von Sumitomo Dainippon Pharma in der Person des Vorstandsvorsitzenden des Unternehmens, Toru Kimura, spricht über die neueste Entwicklung: „Wir freuen uns sehr über die Ergebnisse einer gemeinsamen Studie, die es uns ermöglicht hat, in so kurzer Zeit eine Kandidatenverbindung zu entwickeln. Unsere Erfahrung bei der Suche nach neuen Medikamenten auf der Basis von GPCR-Monoaminen zusammen mit den Fähigkeiten der KI ermöglichte es uns, effizient zu arbeiten und ein erfolgreiches Ergebnis sicherzustellen. "Wir werden weiterhin hart daran arbeiten, dass unser Arzneimittel klinische Studien besteht und die Patienten so schnell wie möglich erreicht."

Leider haben Vertreter von Exscientia in der Pressemitteilung keine technischen Details zur Entwicklung angegeben. Das folgende Bild kann jedoch aus Fragmenten einzelner Phrasen erstellt werden:

• neuronales Netzwerk wurde verwendet;
• Das japanische Unternehmen SDP stellte eine Reihe von markierten Daten für Training und Netzwerkbetrieb zur Verfügung, da es „Erfahrung mit der Suche nach Arzneimitteln auf der Basis von GPCR- Monoaminen ( Monoamin-Neurotransmittern )“ hat.
• Das neuronale Netzwerk befasste sich mit der mechanischen Zählung von Kandidatenverbindungen für den Wirkstoff, wonach das erzeugte Datenarray von Wissenschaftlern von Pharmaunternehmen überprüft wurde.
• In der Technologie selbst gibt es keinen Durchbruch.

Es ist erwähnenswert, dass bei aller Banalität des Prozesses der Suche nach dem Wirkstoff im beschriebenen Fall (und das Filtern eines großen Datenarrays mittels maschinellem Lernen in vielen Bereichen, von Mathematik und Astrophysik bis hin zur Ölförderung und geologischen Erforschung) die Tatsache, dass die Formel des Wirkstoffs des Arzneimittels ist von einer so unangenehmen neurologischen Erkrankung wie OCD, die ursprünglich von der Maschine gezüchtet wurde - ist beeindruckend. Das Wichtigste, was Sumitomo Dainippon Pharma und Exscientia getan haben, ist, den Horizont des Anwendungsbereichs moderner Computer und pharmazeutischer Energie zu erweitern. Die Entwicklung eines Arzneimittels ist jedoch kein schneller und extrem teurer Prozess. Zu diesem Thema können Sie ein Interview mit Alexander Zhavoronkov ansehen (oder das Protokoll an derselben Stelle lesen). Auch dasEs wurde auch in Habr übersetzt .

Laut Zhavoronkov werden neuronale Netze bereits in der Pharmazie aktiv genutzt, aber in der Regel werden sie zur Analyse bestehender wissenschaftlicher Arbeiten und der Wirksamkeit verschiedener Studien verwendet: Wurde das Arzneimittel in den Handel gebracht oder hat seine Entwicklung aufgrund der Erstveröffentlichung aufgehört und die klinischen Studien nicht bestanden? Neuronale Netze verarbeiteten auch die klinischen Daten von Patienten, und es ist auch bekannt, dass maschinelles Lernen direkt in die Suche nach dem Wirkstoff mit anschließender Synthese einbezogen wird. Grundsätzlich beschränkt sich die Rolle der „KI“ auf die Verarbeitung einer Reihe indirekter Daten und Vorarbeiten - in welche Richtung sollten sich Forscher bewegen.

Mit erfolgreichen klinischen Studien gehören Sumitomo Dainippon Pharma und Exscientia wahrscheinlich zu den ersten Unternehmen, die das neuronale Netzwerk nutzen und so schnell den Wirkstoff für eine breite Palette von Verbrauchern erhalten.

Source: https://habr.com/ru/post/undefined/