Descoperirea medicamentelor se confruntă cu o problemă de scalabilitate
Cererea pentru noi terapii continuă să crească.
Cercetătorii sunt așteptați să:
- evalueze mai multe ținte terapeutice,
- exploreze spații chimice tot mai vaste,
- avanseze mai rapid candidații promițători către studiile clinice.
Provocările companiilor farmaceutice și a celor din domeniul biotehnologiei
În paralel, companiile farmaceutice și cele din domeniul biotehnologiei se confruntă cu o presiune tot mai mare de a:
- reduce costurile,
- crește rata de succes,
- utiliza resursele într-un mod mai eficient.
Metodele computaționale
Metodele computaționale, bazate pe modele fizice, au contribuit semnificativ la orientarea experimentelor.
Ele au permis:
- eliminarea din timp a candidaților cu șanse reduse de succes,
- concentrarea resurselor asupra celor mai promițători candidați.
Tehnologii noi
Totuși, în prezent, descoperirea medicamentelor necesită un ansamblu tot mai divers de tehnologii, care depășesc modelarea bazată pe principii fizice. Mai exact, e nevoie de:
- învățarea automată (machine learning),
- inteligența artificială generativă,
- modelele fundamentale pentru biologie.
Fiecare dintre metode oferă perspective valoroase, dar necesită expertiză pentru a fi aplicate corect.
Inovația științifică depășește ritmul de adoptare
Specialiștii în metode computaționale și știința datelor au devenit resurse extrem de valoroase în cercetarea farmaceutică.
Totuși, domeniul evoluează într-un ritm atât de rapid, încât e dificil pentru cercetători să evalueze, să adopte și să integreze cele mai noi modele și capacități în fluxurile de lucru existente.
Pe măsură ce capacitățile inteligenței artificiale continuă să se extindă, principalul factor limitativ nu mai este tehnologia sau puterea de calcul.
Acum, principalul factor limitativ e capacitatea de a transforma cunoștințele științifice în procese operaționale scalabile și de a le aplica eficient la scară largă.
Ce i-ar ajuta cu adevărat pe cercetători?
Descoperirea medicamentelor nu este doar o succesiune de sarcini care pot fi automatizate. E un proces complex de raționament, formulare de ipoteze, interpretare a rezultatelor și luare a deciziilor.
Cercetătorii rămân cei responsabili pentru:
- înțelegerea rezultatelor,
- evaluarea compromisurilor,
- stabilirea următorului experiment.
Descoperirile și agenții inteligenți
Scopul descoperirii asistate de agenți inteligenți nu este de a înlocui oamenii de știință, ci de a-i ajuta să gândească mai eficient și să ia decizii bine fundamentate.
Un colaborator inteligent e capabil să:
- organizeze informațiile,
- recomande metode inovatoare,
- evidențieze noi oportunități,
- automatizeze sarcinile repetitive,
- ajute la gestionarea cercetărilor complexe.
Oamenii de știință continuă să mențină controlul deplin asupra procesului decizional.
MARIE: asistentul virtual științific de la BIOVIA
Aici intervine MARIE, asistentul virtual științific dezvoltat de BIOVIA.
MARIE acționează ca o punte între intenția științifică și implementarea ei practică.
Cercetătorii nu mai sunt nevoiți să:
- navigheze între numeroase aplicații,
- identifice metodele computaționale adecvate,
- construiască manual fluxuri de lucru complexe.
MARIE pune la dispoziția lor, exact atunci când este nevoie, instrumentele, datele și expertiza potrivite.
Rolul lui MARIE
MARIE nu înlocuiește raționamentul și judecata științifică. Dimpotrivă, îi ajută pe cercetători să aloce mai mult timp:
- evaluării ideilor noi,
- testării ipotezelor,
- accelerării procesului de descoperire, prin valorificarea celor mai noi tehnologii.
Construind viitorul cu MARIE, accelerat de NVIDIA
Antrenat pe modelele Dassault Systèmes, specializate pentru domeniul științific, MARIE valorifică decenii de inovație dezvoltate de BIOVIA în domenii precum:
- AI pentru cercetare,
- automatizarea fluxurilor de lucru,
- învățarea automată (machine learning),
- modelarea și simularea.
Soluții utile
Soluții precum BIOVIA Pipeline Pilot ajută de mult timp cercetătorii să coordoneze datele, metodele și fluxurile de lucru. MARIE extinde capacitățile, făcându-le mai accesibile, mai flexibile și mai interactive.
Pentru a accelera această viziune, BIOVIA a integrat în platforma 3DEXPERIENCE microserviciile NVIDIA NIM și, recent, serviciile BioNeMo Agent Toolkit.
Urmează ca modelele de raționament NVIDIA Nemotron să fie disponibile în curând.
Astfel de tehnologii oferă acces la un ecosistem în continuă extindere de capacități AI dedicate biofarmaceuticii, inclusiv generarea de molecule, predicția structurii proteinelor, raționament biologic ș.a.
Serviciile NIM
Atunci când sunt integrate în fluxurile de lucru științifice de către experții BIOVIA, serviciile NIM depășesc statutul de simple modele AI și devin servicii reutilizabile.
Ele permit accesul la funcționalități avansate de AI inclusiv cercetătorilor care nu sunt specialiști în știința datelor sau în modelarea moleculară.
Însă, rezultatul nu înseamnă doar acces la un număr mai mare de modele AI.
Înseamnă posibilitatea de a oferi cercetătorilor o experiență unificată, care îmbină cele mai noi tehnologii cu expertiza de domeniu, păstrând simultan omul de știință în centrul procesului decizional și în controlul întregului demers de cercetare.
Împreună suntem mai puternici
Nici modelele de inteligență artificială, nici aplicațiile software dedicate cercetării științifice nu pot rezolva, singure, provocările de scalabilitate cu care se confruntă procesul de descoperire a medicamentelor.
BIOVIA
BIOVIA aduce experiența acumulată în industrie, o bază solidă de date și decenii de expertiză științifică. Astfel, transformă capacitățile tehnologice în rezultate concrete pentru cercetare.
NVIDIA
NVIDIA contribuie cu infrastructura de calcul accelerat, platformele de inteligență artificială și modelele fundamentale care susțin întreaga transformare.
BIOVIA + NVIDIA
Împreună, cele două companii construiesc un viitor în care cercetătorii pot:
- evalua un număr mai mare de posibilități,
- adopta mai rapid noile tehnologii,
- dedica timpul activităților care generează cea mai mare valoare, adică realizării descoperirilor științifice care contribuie la îmbunătățirea vieții oamenilor.
Viitorul descoperirilor științifice nu constă într-o inteligență artificială complet autonomă. Constă într-o colaborare eficientă între oamenii de știință și asistenții virtuali specializați în cercetare.
Dacă vă sunt utile articolele noastre, nu ezitați să vă abonați la newsletter.