Sztuczna inteligencja w life science – jak firmy wykorzystują AI?

Przedsiębiorstwa z sektora nauk przyrodniczych zajmujące się rozwiązaniami m.in. dla branży medycznej czy farmaceutycznej coraz częściej sięgają po algorytmy sztucznej inteligencji (AI). Technologie takie jak uczenie maszynowe pomagają w diagnostyce poważnych chorób, a także badaniach laboratoryjnych – a to dopiero początek długiej listy zastosowań AI w life science.

Algorytmy sztucznej inteligencji na zawsze zmieniły sposób w jaki  naukowcy opracowują pilotażowe rozwiązania. Wprowadzane usprawnienia w dziedzinie life science malują zupełnie nowy obraz tego, w jaki sposób przeprowadzi się badania i analizuje dane.

 Za przykład może posłużyć robot pipetujący Andrew+. Został stworzony dla laboratoriów nauk przyrodniczych, takich jak biologia molekularna, w celu usprawnienia manualnego procesu pipetowania. Andrew wykorzystuje uczenie maszynowe do dokładnych i powtarzalnych pomiarów cieczy, a także ich identyfikacji. Bez problemu posługuje się pipetą, potrafi również pobierać czy dozować próbki. Jego działanie łączy się ze specjalnym oprogramowaniem, które pozwala naukowcom na tworzenie protokołów i procedur, które później można stosować w eksperymentach badawczych[1].

AI przyśpiesza opracowanie nowych leków

Sztuczna inteligencja może również poprawić efektywność badań i przyspieszyć rozwój przemysłu farmaceutycznego. Za przykład może posłużyć oprogramowanie BenchSci, które zostało stworzone by usprawnić pracę w labolatoriach. System bazuje na ogromnych ilościach danych, które powiązano z ponad 9 mln publikacji naukowych. Algorytm wykorzystuje te dane do sugerowania odczynników, które z większym prawdopodobieństwem wywołają pożądany efekt.

 BenchSci może być pomocny np. w badaniach prowadzonych w celu odszukania markerów genetycznych wywołujących poważne choroby czy pomagających je leczyć. W efekcie wyodrębniono ponad dwa miliony zastosowań przeciwciał. Znalezienie właściwego przeciwciała w tym wypadku jest kluczowe, bo błędy w tym zakresie skutkują utratą cennych próbek i niepowodzeniem eksperymentu. Według niektórych badaczy BenchSci może przyśpieszyć znalezienie przeciwciała do 10 minut, podczas gdy wcześniej ten proces zajmował cały dzień[2].

cancer research

Sztuczna inteligencja coraz częściej usprawnia także opracowywanie nowych leków. Parę lat temu etap określenia, czy dana molekuła może przejść do dalszych badań, zajmował naukowcom nawet 5 lat. Między innymi za sprawą algorytmów AI ten proces można znacznie skrócić, obecnie trwa od 12 do 18 miesięcy[3].

Leki czy nowe urządzenia medyczne trafiają sprawniej na rynek również za sprawą tłumaczenia maszynowego wspomaganego sztuczną inteligencją. Dzięki tej technologii proces przygotowania dokumentacji medycznej i farmaceutycznej na wiele języków zostaje znacznie skrócony. Oprogramowanie przetwarza duże ilości tekstów, a algorytmy błyskawicznie uczą się wzorców i wyciągają wnioski. Dzięki temu ułatwiona zostaje praca tłumaczy, często medyków, którzy zajmują się nadzorowaniem całego procesu, a przekłady pozostają spójne i pozbawione błędów.

Sztuczna inteligencja wykryje raka szybciej niż lekarz?

Uwaga sektora life science koncentruje się także na znalezieniu opartych na sztucznej inteligencji narzędzi, które pomogą w szybkim wykrywaniu raka.

Według Światowej Organizacji Zdrowia (WHO) rocznie na nowotwory umiera nawet 8 mln ludzi. Trwa więc naukowy wyścig z czasem, który daje coraz większe nadzieje na realne rozwiązania.

Za przykład może posłużyć rumuński projekt AI-MICADIS, w ramach którego powstało nieinwazyjne narzędzie do wykrywania i diagnostyki nowotworów. Rozwiązanie bazuje na identyfikowaniu wczesnych zmian molekularnych przy pomocy algorytmów uczenia maszynowego oraz pozwala na wykrywanie aż 13 różnych nowotworów. AI-MICADIS potrafi nie tylko rozpoznawać raka, ale także określić złośliwość lub łagodność nowotworu ze wskaźnikiem dokładności na poziomie 99 proc. Obecnie projekt wspiera UE i pozyskiwane są fundusze na jego komercjalizację na światowym rynku[4].

Szybka i dokładna diagnostyka czy usprawnione badania nad lekami to dopiero początek możliwości AI w sektorze life science. Specjaliści przewidują, że w przyszłości złożone algorytmy pomogą także w personalizacji leczenia i doborze leków oraz terapii „uszytych na miarę” każdego pacjenta, co pomoże w utrzymaniu lepszej kondycji i zdrowia starzejącemu się społeczeństwu.

[1] https://emerj.com/ai-sector-overviews/artificial-intelligence-in-life-sciences/.

[2] j.w.

[3] https://pulsmedycyny.pl/sztuczna-inteligencja-to-rewolucja-w-medycynie-relacja-z-impact-19-962162.

[4] https://cordis.europa.eu/article/id/411554-artificial-intelligence-enhances-cancer-diagnostic-testing/pl.

Powiązane wpisy

Summa Linguae korzysta z plików cookie dla lepszego rozumienia sposobu korzystania ze strony internetowej. Dalsze korzystanie z tej strony internetowej jest równoznaczne z wyrażeniem zgody na politykę cookies.

Więcej