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Cómo la asociación Microsoft-Novartis acelera el descubrimiento de fármacos

Los científicos de Novartis pueden utilizar el poder de la IA para comprobar los resultados y los datos producidos por los experimentos anteriores realizados. Con el aprendizaje automático y los algoritmos, las computadoras pueden encontrar la información necesaria escondida en grandes cantidades de datos y archivos de laboratorio de Novartis.

El tiempo tiende a ser a veces uno de los mayores enemigos de los científicos cuando elaboran nuevos medicamentos. Luca Finelli, vicepresidente y director de Insights, Strategy & Design de Novartis, comparó esta lucha con la cocina para explicar cómo este tedioso proceso requiere tanto tiempo y recursos.

‚ÄúPor lo general, el cient√≠fico de la formulaci√≥n debe decidir: ‘Tomar√© esta cantidad de este ingrediente A y cierta cantidad de este ingrediente B’. Luego prueban diferentes combinaciones‚ÄĚ, dijo Finelli.

Los cient√≠ficos necesitan encontrar la combinaci√≥n adecuada de mol√©culas para producir medicamentos. El problema es que cada mezcla deber√° someterse a una serie de pruebas para comprobar la seguridad, la eficiencia y otros resultados generales del f√°rmaco. Esto lleva a√Īos, y comprobar los datos basados ‚Äč‚Äčen experimentos anteriores s√≥lo hace que las cosas sean m√°s agotadoras para los cient√≠ficos.

“Normalmente, lo hacen manualmente, leyendo todos estos documentos para descubrir qu√© es relevante para la pregunta que tienen en mente”, coment√≥ Finelli.

Esto, sin embargo, cambió para el Novartis científicos con la introducción de la asociación estratégica Microsoft-Novartis de 2019, que fundó el Laboratorio de Innovación de IA de Novartis.

‚ÄúAportamos nuestra experiencia en aprendizaje autom√°tico y nuestra computaci√≥n a gran escala. Esos no existen en el mundo farmac√©utico. Y Microsoft no puede encargarse de esto (de forma independiente). No somos una empresa farmac√©utica. Por lo tanto, la asociaci√≥n es absolutamente crucial‚ÄĚ, afirm√≥ Chris Bishop, director del laboratorio de Microsoft Research Europe.

Cambió el juego para la multinacional farmacéutica después de recibir las plataformas tecnológicas que aceleran el proceso de descubrimiento de fármacos. Ahora, los científicos de Novartis pueden utilizar el poder de la IA para comprobar los resultados y los datos producidos por los experimentos anteriores realizados. Con el aprendizaje automático y los algoritmos, las computadoras pueden encontrar la información necesaria escondida en grandes cantidades de datos y archivos de laboratorio de Novartis.

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“Aqu√≠, la IA puede ayudar a hacer esto con unos pocos clics y devolver la informaci√≥n relevante al usuario para su uso posterior, inform√°ndole c√≥mo dise√Īar experimentos futuros para encontrar nuevas formas de crear una formulaci√≥n para un nuevo medicamento”, dijo Finelli. .

Esto significa una identificaci√≥n m√°s r√°pida de las mol√©culas adecuadas que necesitan para producir la combinaci√≥n molecular y el medicamento adecuados. Esto, por supuesto, se traduce en pruebas m√°s r√°pidas de los medicamentos, y el proceso general s√≥lo lleva un m√°ximo de semanas. Seg√ļn Bishop, esta tecnolog√≠a permite a los cient√≠ficos realizar “10.000 experimentos simult√°neamente, obtener los resultados y luego utilizarlos para dise√Īar los siguientes 10.000 experimentos”.

Shahram Ebadollahi, director de datos e inteligencia artificial de Novartis, compartió que esto permitió a la empresa brindar su servicio a muchos de sus clientes.

‚ÄúSi se analizan todos los aspectos del proceso, desde el descubrimiento temprano de f√°rmacos y su desarrollo hasta los ensayos cl√≠nicos y luego hasta la fabricaci√≥n del f√°rmaco a gran escala, solo en 2020, nuestros medicamentos llegaron a casi 800 millones de pacientes en todo el mundo‚ÄĚ, afirm√≥ Ebadollahi.

Con ello, Novartis planea utilizarlo en sus futuros proyectos para identificar estructuras moleculares y determinar experimentos anteriores que puedan aportar datos valiosos. Todo esto, afortunadamente, se realizar√° en un tiempo mucho m√°s corto.