Scoperta di nuovi farmaci
La lezione da 2.6 miliardi di dollari: cosa cercano di dirci i programmi falliti dell'industria farmaceutica.
Ogni programma farmaceutico interrotto lascia dietro di sé un'impronta digitale del perché è fallito. L'intelligenza artificiale ora può leggere queste impronte digitali e trasformarle nel progetto per il prossimo successo. La ricerca e sviluppo farmaceutica genera fallimenti a un ritmo straordinario e li seppellisce. Oltre il 90% dei programmi di scoperta non raggiunge mai una IND (Investigational New Drug). Circa il 70% degli studi di Fase II fallisce […]
Scoperta di farmaci assistita dall'intelligenza artificiale: perché i dati governati sono il fattore limitante, non le capacità del modello.
Sintesi (TL;DR) La scoperta di farmaci assistita dall'IA sta trasformando il settore farmaceutico, ma la governance dei dati viene spesso trascurata. Una governance dei dati efficace è essenziale per un'implementazione dell'IA in ambito sanitario che sia efficace ed etica. Dati non strutturati e mal gestiti portano a informazioni errate e inefficienze nella scoperta di farmaci. Il framework completo per la sicurezza dell'IA e dei dati in ambito sanitario è disponibile nel nostro documento "The Architecture […]".
Vincoli architettonici e modalità di errore nei programmi di scoperta di farmaci basati sull'intelligenza artificiale
Sintesi (TL;DR) I fallimenti nella scoperta di farmaci basati sull'intelligenza artificiale raramente sono dovuti prima agli algoritmi. Validità dei dati, bias di misurazione e disallineamento biologico si interrompono prima. Le previsioni di affinità di legame non equivalgono all'effetto terapeutico. Un'interpretazione errata di questa distinzione propaga costosi falsi positivi. I vincoli di interpretabilità del modello influenzano direttamente la difendibilità normativa, la riproducibilità e l'adozione tra team. La complessità dell'infrastruttura emerge dall'eterogeneità dei dati, non dalla scala […]
Oltre lo storage: creare un data fabric per la scoperta di farmaci basata sull'intelligenza artificiale
Il problema dei "silos" La frammentazione dei dati è il principale ostacolo all'adozione dell'intelligenza artificiale nel settore farmaceutico. Persino colossi del settore come Novartis hanno pubblicamente sottolineato l'estrema difficoltà di ripulire e collegare dati eterogenei in un'organizzazione globale. Dati preziosi rimangono intrappolati in formati diversi (SQL strutturato vs. immagini patologiche non strutturate), in diverse applicazioni legacy (vecchi ELN vs. […]
Perché non serve un budget da “Big Pharma” per la scoperta di farmaci quantistici
La barriera dei costi è scomparsa Per decenni, la modellazione molecolare ad alta fedeltà è stata un lusso riservato all'élite delle "Big Pharma". Sviluppare un nuovo farmaco costa quasi 2 miliardi di dollari e una parte significativa di questo budget viene investita in enormi cluster di calcolo ad alte prestazioni (HPC) necessari per eseguire simulazioni complesse. Piccole aziende biotecnologiche e startup sono state costrette a fare affidamento su […]
Gestione dei dati AI per la scoperta di farmaci: accelerare la ricerca e sviluppo con Solix EAI Pharma
Cos'è la gestione dei dati basata sull'intelligenza artificiale nelle scienze della vita? Viviamo nel "Decennio dei dati". Il settore biomedico ha assistito a un'esplosione di informazioni, trainata dal crollo dei costi del sequenziamento di nuova generazione (NGS), dalla digitalizzazione delle cartelle cliniche e dall'avvento dei sensori indossabili. Tuttavia, per la maggior parte delle aziende farmaceutiche, questi dati rappresentano […]