Kaip AI spartina vaistų atradimą: Novo Nordisk ir Anthropic

Įsivaizduokite, kad ieškote menkos užuominos miesto dydžio bibliotekoje. Tai užtrunka. Reikia ir sėkmės. Novo Nordisk viliasi, kad nauja partnerystė pagerins galimybes.

Danų vaistų gamintojas, garsus dėl Ozempic ir Wegovy, bendradarbiauja su Anthropic bandydamas kompanijos Claude debesų modelius savo mokslinių tyrimų ir plėtros laboratorijose. Tikslas pragmatiškas: pažiūrėti, kur šie DI įrankiai iš tikrųjų gali padėti tyrėjams rūšiuoti biologinius duomenis, pastebėti perspektyvius junginius ir greičiau suprojektuoti geresnius eksperimentus.

DI jau peraugęs paprastus tekstų ir vaizdų triukus. Dabar jis mokomas skaityti mokslo straipsnius, interpretuoti eksperimentų rezultatus ir sujungti skirtingus duomenų rinkinius. Tai gali nukreipti mokslininkus link kelių, kuriuos verta išbandyti anksčiau, mažinant laiką, praleistą sekant akligatvius. Skamba naudinga? Tikrai. Tačiau praktikoje tai taip pat gali būti netvarkinga.

Šie modeliai suteikia greitį ir didelio masto šablonų atpažinimą. Jie gali per kelias minutes apibendrinti dešimtmečius trukusias studijas, paryškinti koreliacijas tarp eksperimentų ir pasiūlyti hipotezes, kurias žmonės gali praleisti. Jie gali paruošti ataskaitų juodraščius ir nubrėžti eksperimentų planus. Tačiau jie negali valdyti pipetės.

DI yra pagreitinimo priemonė, ne pakaitalas: laboratorinis patvirtinimas ir klinikiniai tyrimai išlieka privalomi.

Didžioji farmacijos pramonė atkreipė dėmesį. Eli Lilly, Merck ir Roche yra tarp tų, kurios investuoja išteklius į DI platformas, siekdamos pagerinti atradimų darbų eigą. Apskaičiavimas paprastas: vaisto kūrimas yra lėtas ir brangus, o daug ankstyvųjų kandidatų vėliau žlunga. Geresnė duomenų analizė galėtų sumažinti tą nesėkmių rodiklį, jei modeliai pasirodys patikimi.

Novo Nordisk anksčiau jau bandė kitas DI partnerystes. Pridėti Anthropic yra naujas žingsnis, siekiant išplėsti priemonių rinkinį srityse, kur kompiuteriniai modeliai galėtų sutrumpinti kelią nuo idėjos iki vaisto keliais mėnesiais ar net metais. Kiek laiko? Tai klausimas, vertas milijardų.

Tikrasis išbandymas bus tas, ar šios partnerystės pavers greitesnes įžvalgas saugesnėmis, veiksmingesnėmis terapijomis, pasiekiančiomis pacientus anksčiau. Kol kas laboratorijos yra bandomasis laukas, o lenktynės vyksta, kad išradingus algoritmus paverstų konkrečiais gydymo sprendimais.