No, dobra. Część z Was pewnie zgadła. Sztuczna inteligencja - wynalazek rozwiązujący mnóstwo istotnych problemów ludzi może nam zapewnić dostęp do tańszych, nowych leków. Jest to potrzebne, bowiem stworzenie zupełnie nowego specyfiku wymaga ogromnych pieniędzy - w ciągu ostatnich 50 lat taki koszt wzrósł przeogromnie.
Machine learning jest niezwykle skuteczny w predykcji, przewidywaniu. Sztuczna inteligencja sama w sobie jest natomiast kojarzona ze świetną biegłością w analizowaniu danych. Tego typu mechanizmy mogą być niezwykle pomocne w trakcie tworzenia oraz testowania substancji, które mogą dać nam szansę mierzyć się z dotychczas niemożliwymi do opanowania przypadłościami jak choroba Parkinsona, choroba Alzheimera, otępienie z ciałami Lewy'ego, zanik wieloukładowy (zaniki wieloukładowe). Wiemy jaki mechanizm doprowadza do powstawania tych neurodegeneracji, ale za nic nie możemy powstrzymać agregacji nieprawidłowych białek, które doprowadzają do obumierania neuronów i w konsekwencji do utraty zdolności poznawczych, motorycznych.
Jeszcze 30 lat temu, opracowanie oraz wprowadzenie na rynek nowego leku pochłaniało ok. 200 milionów dolarów. Dzisiaj taki koszt można liczyć w miliardach (średnio 2,5 mld dolarów). To przeogromne pieniądze, które mogą powodować, nawet po udanym wprowadzeniu leku na rynek, że ten będzie osiągalny dla bardzo wąskiej grupy pacjentów. Wyobraźcie sobie radość wszystkich osób chorych na Parkinsona czy zanik wieloukładowy (intencjonalnie zestawiam ze sobą te dwie choroby - w obydwu przypadłościach główną rolę odgrywa nieprawidłowa alfa-synukleina).
Załóżmy, że pojawił się lek, który jest w stanie powstrzymać neurodegenerację (nie mówię o cofnięciu objawów choroby - zastąpienie już obumarłych neuronów jest... trudne). Dla wielu osób, które otrzymują zasadniczo terminalne diagnozy byłaby to niesamowita nadzieja. Ale w mojej historyjce jest niestety jedna "niewielka" tragedia. Lek jest horrendalnie drogi, nierefundowany w większości krajów.
Czym mniejszy koszt wprowadzenia leku, tym niższa jego cena po wejściu na rynek (przy założeniu, że marża producenta jest stała i nie zmienia się z tego powodu). Dla wielu pacjentów może to być niesamowita szansa na uzyskanie zadowalającego leczenia dotychczas nieuleczalnych chorób bez konieczności zbytniego martwienia się o finanse.
Sztuczna inteligencja może być przydatna w tym zakresie dzięki: oferowaniu dostępu do danych pozwalających na opracowywanie nowych substancji chemicznych wpływających na konkretne choroby oraz możliwości analizy dużych ilości danych od grup kontrolnych. Zarówno badania w kierunku znalezienia odpowiednich substancji chemicznych jak i testy substancji - czy to na zwierzętach laboratoryjnych czy ludziach (jeżeli lek został uznany za bezpieczny) są zwyczajnie drogie, podobnie jak i analiza uzyskanych danych. Jedyny haczyk tkwi w tym, że dane, które uzyskają naukowcy muszą być naprawdę dobry - w przeciwnym wypadku korzystanie z AI nie ma żadnego sensu.
Wysoki koszt wprowadzenia leku na rynek wynika pośrednio z bardzo restrykcyjnych regulacji w zakresie tworzenia, testów i ostatecznego wprowadzenia do obrotu nowego farmaceutyku. Dlatego też, bardzo często poszukuje się dla znanych już substancji nowych zastosowań, jednak to też trwa i swoje kosztuje. W przypadku niektórych przypadłości to niestety droga donikąd i na gwałt potrzebujemy nowych substancji, które będą w stanie radzić sobie z dotychczas nieuleczalnymi chorobami.
Źródło: MIT Technology Review
Hej, jesteśmy na Google News - Obserwuj to, co ważne w techu
