Поиск новых лекарств трудоемок. Этот ИИ-стартап пропускает лабораторную работу
wired ·
Potential Sciences, британский стартап, поддерживаемый государственным фондом SovAI, стремится ускорить разработку лекарств за счет использования моделей искусственного интеллекта, обученных на смоделированных биохимических данных, а не на традиционных лабораторных экспериментах. Компания планирует создавать масштабные синтетические наборы данных, основанные на принципах физики, для прогнозирования взаимодействия молекул с человеческим организмом и более быстрого выявления перспективных кандидатов в препараты. Этот подход призван обойти дорогостоящий и длительный процесс физических экспериментов, что потенциально сделает экономически целесообразной разработку методов лечения редких заболеваний. Хотя отраслевые эксперты признают потенциал технологии для революционных изменений в разработке лекарств, они предупреждают, что текущие возможности инженерии белков все еще остаются примитивными по сравнению с историческими эталонами. Несмотря на значительные инвестиции и доступ к национальным суперкомпьютерным ресурсам, Potential Sciences сталкивается с жесткой конкуренцией на переполненном рынке ИИ-разработки лекарств. Кроме того, стартапу предстоит решить проблемы, связанные с генерацией доходов, доступностью данных и риском двойного назначения технологии, которая может быть использована во вред. В конечном итоге, хотя искусственный интеллект может ускорить первоначальный этап идентификации кандидатов, заключительные стадии тестирования безопасности и эффективности по-прежнему потребуют значительного времени и ресурсов.
wired