Sztuczna inteligencja zmienia medycynę. Leki od AI blisko badań klinicznych

Oskar NawalanyOskar Nawalany
opublikowano: 2025-01-21 14:15

Isomorphic Labs, spółka powiązana z Google DeepMind, planuje rozpocząć w tym roku badania kliniczne nad lekami opracowanymi za pomocą sztucznej inteligencji. Informację tę przekazał dyrektor generalny firmy i laureat Nagrody Nobla, Demis Hassabis – podaje agencja Bloomberg.

Posłuchaj
Speaker icon
Zostań subskrybentem
i słuchaj tego oraz wielu innych artykułów w pb.pl
Subskrypcja

„Liczymy, że jeszcze przed końcem roku uda się rozpocząć badania kliniczne nad lekami zaprojektowanymi przez sztuczną inteligencję” – oznajmił Demis Hassabis podczas panelu na Światowym Forum Ekonomicznym w Davos.

Isomorphic Labs stawia sobie za cel radykalne skrócenie czasu potrzebnego na odkrywanie nowych leków, który obecnie wynosi nawet dekadę lub więcej. Firma planuje zredukować ten proces do „tygodni lub miesięcy” – zaznaczył Demis Hassabis. Wraz z Johnem Jumperem, innym naukowcem z DeepMind, oraz amerykańskim profesorem, Hassabis zdobył w 2024 roku Nagrodę Nobla w dziedzinie chemii za przełomowe badania nad przewidywaniem struktur białek.

Sztuczna inteligencja, dzięki zdolności do analizy ogromnych zbiorów danych, ma potencjał znacznie przyspieszyć proces opracowywania leków. Jednak, jak zauważają niektórzy analitycy, większość dużych firm farmaceutycznych podchodzi do tej technologii z ostrożnością. Wyniki dotyczące leków opracowanych z wykorzystaniem AI są, jak dotąd, różnorodne i nie dają jednoznacznych odpowiedzi.

Współpraca między firmami technologicznymi a gigantami farmaceutycznymi zyskuje na znaczeniu. W zeszłym roku Isomorphic Labs zawarło strategiczne partnerstwa badawcze z Eli Lilly & Co. oraz Novartis AG. Firma, utworzona przez Alphabet w 2021 roku, powstała z myślą o wykorzystaniu sztucznej inteligencji opracowanej przez DeepMind do przyspieszenia procesu odkrywania nowych leków.

Kluczowym elementem tego procesu jest narzędzie AlphaFold opracowane przez DeepMind, które po raz pierwszy zaprezentowano w 2018 roku. Najnowsza, trzecia wersja tego systemu pozwala modelować różnorodne struktury molekularne, w tym DNA i RNA, oraz przewidywać, jak wzajemnie na siebie oddziałują.