Progresele AI în dezvoltarea medicamentelor
Inteligența artificială (AI) nu a reușit încă să abordeze cel mai complex aspect al procesului de dezvoltare a medicamentelor, respectiv descoperirea unor molecule noi care pot genera schimbări semnificative în domeniul medical. Totuși, conform unor lideri din industrie, AI eficientizează deja fazele mai puțin atrăgătoare ale acestui parcurs.
Rolul AI în studiile clinice
AI contribuie la identificarea participanților pentru studiile clinice și a locațiilor unde acestea se desfășoară. De asemenea, ajută la redactarea documentelor necesare pentru autoritățile de reglementare, reducând semnificativ timpul proceselor laborioase. Afirmă acest lucru șapte mari producători de medicamente și șase companii biotehnologice mai mici în cadrul conferinței JP Morgan Healthcare, desfășurată recent în Statele Unite, citată de Agerpres.
Costurile și duratele de introducere a medicamentelor pe piață
Lansarea unui nou medicament poate dura între șapte și zece ani, iar costurile implicate pot ajunge până la două miliarde de dolari, conform companiilor farmaceutice. Multe dintre ele, inclusiv Eli Lilly, care a stabilit un parteneriat cu Nvidia, mizează pe AI pentru a îmbunătăți șansele de succes ale noilor medicamente.
Acorduri de utilizare a AI în industrie
Producătorii farmaceutici au anunțat numeroase colaborări pentru dezvoltarea instrumentelor care exploatează potențialul AI, considerat a fi cea mai semnificativă revoluție tehnologică de la apariția internetului, imitând un model similar cu alte industrii. AI autonomă, care minimizează intervenția umană, s-ar putea traduce printr-o creștere a productivității în domeniul dezvoltării clinice cu aproximativ 35-45% în următorii cinci ani, conform unor prognoze realizate de McKinsey.
Integrarea AI în procesele Teva
Teva Pharmaceutical Industries utilizează AI în diverse moduri pentru a se concentra pe obiectivul său principal, acela de a lansa noi medicamente. CEO-ul companiei, Richard Francis, a subliniat necesitatea digitalizării și modernizării proceselor, evidențiind importanța eficienței și compactării acestora.
Provocările documentației de reglementare
Directorii executivi de la AstraZeneca, Roche și Pfizer, precum și omul de afaceri din sectorul biotehnologic, au discutat despre necesitatea de a procesa mii de pagini de documentație pentru autoritățile de reglementare, documentație ce include date clinice, de siguranță și informații despre fabricare. Aradhana Sarin, director financiar la AstraZeneca, a explicat că aceste documente trebuie să fie compilate, verificate și menținute consistente pe toate piețele geografice, ceea ce implică adesea costuri mari pentru contracția de servicii externe.
Investițiile în soluții tehnologice
Jorge Conde, partener general la Andreessen Horowitz, investește în soluții pentru ceea ce el numește partea „dezordonată” a dezvoltării medicamentelor, inclusiv 4,3 milioane de dolari în startup-ul Alleviate Health. El a descris înscrierea în studiile clinice ca o „pâlnie cu scurgeri”, menționând că Alleviate folosește tehnologia AI pentru a informa, educa, face screening și programa pacienții.
Adaptarea la noile tehnologii
Brendan Smith, analist la TD Cowen, a menționat că utilizarea AI, inclusiv a unor modele lingvistice avansate, a devenit o practică frecventă în industria farmaceutică. Totuși, el estimează că ar putea dura până la trei ani pentru ca investitorii să evalueze impactul efectiv al AI asupra dezvoltării medicamentelor.
Cazul Novartis și studiile clinice de fază avansată
Novartis a utilizat AI în 2023 pentru a demara un studiu clinic de fază avansată, cu 14.000 de participanți, axat pe efectele cardiovasculare ale medicamentului Leqvio. Directorul medical Shreeram Aradhye a afirmat că procesul tradițional de selecție a locurilor a fost restrâns de la patru-sase săptămâni la o sesiune de două ore, datorită identificării eficiente a locațiilor optime.
Beneficiile economice oferite de AI
Conform purtătorilor de cuvânt de la Novartis, economia de timp generată de AI poate traduce în câteva luni de eficiență maximă în programul de dezvoltare a medicamentelor. La rândul său, GSK a utilizat o combinație de tehnologie digitală și AI pentru a minimiza colectarea manuală a datelor. Aceasta a dus la economii de aproximativ 8 milioane de lire sterline în costurile pentru studiile avansate ale medicamentului Exdensur.
Implementarea AI în Genmab și ITM
Genmab planifică implementarea AI autonome bazate pe chatbot-ul Claude de la Anthropic pentru a îmbunătăți prioritizarea în procesul de dezvoltare clinică. Hisham Hamadeh, head of AI la Genmab, a afirmat că scopul este automatizarea activităților post-studiu, inclusiv analiza datelor. De asemenea, compania germană de radiofarmaceutice ITM afirmă că AI a descoperit metode prin care poate converti rapoartele extinse în formatele necesare Agenției americane pentru alimente și medicamente (FDA), economisind astfel timp valoros.
Impactul AI asupra procesului de reglementare
Jay Bradner, director de cercetare la Amgen, a subliniat că AI are rezultate promițătoare în mai multe etape ale procesului de dezvoltare a medicamentelor și în pregătirea documentației pentru reglementare. Acesta a adăugat că toată lumea așteaptă cu nerăbdare medicamentul dezvoltat pe baza tehnologiei AI, afirmând că astfel de molecule sunt deja în faza de dezvoltare.
Încheierea conferinței JP Morgan Healthcare
Cea de-a 44-a ediție a conferinței anuale JP Morgan Healthcare a avut loc între 12 și 15 ianuarie la San Francisco, aducând în discuție progresele și provocările cu care se confruntă industria farmaceutică în contextul adoptării AI.
