کشف دارو همیشه یک فرآیند زمانبر و نا کارآمد بوده و به گفته محققان، حدود ۹۰ تا ۹۵ درصد پروژههای دارویی با شکست مواجه میشوند. این آمار یکی از بالاترین نرخهای شکست در صنعت داروسازی است و برای تولید یک داروی موفق ممکن است بیش از ۱۲ سال و تا ۱ میلیارد دلار هزینه صرف شود.
محققان دانشگاه استنفورد با استفاده از هوش مصنوعی عاملمحور در حال تغییر این وضعیت هستند. تیمی به رهبری «جیمز زو»، استاد دادههای بیومدیکال، به استخدام هزاران «دانشمند» هوش مصنوعی در یک بایوتکنولوژی مجازی پرداخته است که تمامی مراحل توسعه دارو را شبیهسازی میکند. این هوشهای مصنوعی از مرحله کشف اولیه تا آزمایشهای ایمنی و طراحی کارآزماییهای بالینی را مدیریت میکنند و این امکان را فراهم میآورند که اطلاعات پروژه در تمامی مراحل حفظ شود.
زو در جلسه خود در VB Transform 2026، با عنوان «چگونه ۱۰ هزار دانشمند عاملمحور در آزمایشگاه استنفورد آمادهاند تا تحقیقات پزشکی و کشف دارو را انقلاب کنند»، تجربیات و نکات کلیدی مانند استراتژیهای مدیریت بافت و کارکردهای چندمرحلهای در سیستم عاملهای چندعاملی را به اشتراک خواهد گذاشت.
تحلیل و بررسی: این پروژه میتواند بهبود قابلتوجهی در زمان و هزینههای کشف دارو ایجاد کند و در آینده نزدیک، برآورد هزینهها را کاهش دهد. با استفاده از هوش مصنوعی و اتوماسیون، انتظار میرود که فرآیندهای داروسازی به سمتی پیش برود که نتیجهگیریهای علمی به صورت سریعتری صورت گیرند. همچنین ممکن است این تغییرات به ایجاد فرصتهای جدید در زمینههای بهداشت و درمان منجر شود.
منبع: VentureBeat (مشاهده متن اصلی)
inoit.ir/post/292
کپی شد!