Generativní AI se stává transformativní dlouhodobou silou v objevování nových léků, což je obor, který se historicky vyznačuje dlouhými časovými lhůtami, vysokými náklady a nízkou úspěšností.
Podle makléřské společnosti Jefferies trvá průměrný cyklus vývoje léku 8 až 10 let, úspěšnost je nižší než 10 % a náklady přesahují 1 miliardu dolarů na jeden lék. AI má potenciál snížit rizika o více než 50 %, zkrátit časové lhůty, zvýšit pravděpodobnost úspěchu a snížit náklady na vývoj.
„Generativní AI je připravena urychlit velmi pomalý a riskantní proces objevování nových léků, zkrátit dobu od laboratoře po kliniku a zároveň zvýšit úspěšnost,“ uvedli analytici Jefferies ve středeční zprávě.
Tento trend je patrný v celém odvětví, kde velké farmaceutické společnosti, smluvní výzkumné organizace a nové biotechnologické firmy integrují AI do různých fází vývoje.
Od včasné identifikace cílů přes screening sloučenin až po predikci toxicity – AI platformy mění podobu celého procesu. Například společnost Schrodinger (NASDAQ:SDGR) využívá hybridní přístup založený na fyzice a strojovém učení, který umožňuje rozsáhlé virtuální screeningy a výrazně zkracuje předklinické lhůty.
Společnost Recursion Pharmaceuticals Inc (NASDAQ:RXRX) meanwhile provádí každý týden více než 2 miliony experimentů prostřednictvím své platformy založené na AI a superpočítačové infrastruktury, čímž digitalizuje biologii a zefektivňuje návrh a testování léků.
Generativní AI se stává transformativní dlouhodobou silou v objevování nových léků, což je obor, který se historicky vyznačuje dlouhými časovými lhůtami, vysokými náklady a nízkou úspěšností.
Podle makléřské společnosti Jefferies trvá průměrný cyklus vývoje léku 8 až 10 let, úspěšnost je nižší než 10 % a náklady přesahují 1 miliardu dolarů na jeden lék. AI má potenciál snížit rizika o více než 50 %, zkrátit časové lhůty, zvýšit pravděpodobnost úspěchu a snížit náklady na vývoj.
„Generativní AI je připravena urychlit velmi pomalý a riskantní proces objevování nových léků, zkrátit dobu od laboratoře po kliniku a zároveň zvýšit úspěšnost,“ uvedli analytici Jefferies ve středeční zprávě.
Tento trend je patrný v celém odvětví, kde velké farmaceutické společnosti, smluvní výzkumné organizace a nové biotechnologické firmy integrují AI do různých fází vývoje.
Od včasné identifikace cílů přes screening sloučenin až po predikci toxicity – AI platformy mění podobu celého procesu. Například společnost Schrodinger využívá hybridní přístup založený na fyzice a strojovém učení, který umožňuje rozsáhlé virtuální screeningy a výrazně zkracuje předklinické lhůty.
Společnost Recursion Pharmaceuticals Inc meanwhile provádí každý týden více než 2 miliony experimentů prostřednictvím své platformy založené na AI a superpočítačové infrastruktury, čímž digitalizuje biologii a zefektivňuje návrh a testování léků.
