Новата икономика: Фармацевтичните компании се обръщат към AI, за да ускорят изпитванията и регулаторните процедури

Изкуственият интелект все още не е изпълнил най-предизвикателния аспект от разработването на лекарства — намирането на нови молекули, които водят до големи медицински пробиви — но вече оптимизира по-малко престижните части от процеса, пише Ройтерс.

AI помага при намирането на участници и локации за клинични изпитвания, както и при изготвяне на документи за регулаторните органи, съкращавайки седмици от тези трудоемки процеси. Това споделиха седем големи фармацевтични компании и шест по-малки биотехнологични фирми по време на последната конференция JP Morgan Healthcare.

Според фармацевтичните компании може да отнеме близо десетилетие и 2 милиарда долара, за да се изведе ново лекарство на пазара. Много от тях, включително Eli Lilly, която си партнира с водещия производител на чипове Nvidia, залагат, че AI може да подобри и процента на успеваемост на новите лекарства.

Фармацевтичните компании обявиха множество сделки за инструменти, които да отключат потенциала на AI — смятан за най-значителното технологично сътресение след интернет — като следват тенденцията и в други индустрии.

Според консултантската компания McKinsey агентният AI — или AI, който работи автономно и изисква минимална човешка намеса — може да увеличи продуктивността на клиничните разработки с около 35% до 45% през следващите пет години.

Израелската Teva Pharmaceutical Industries съобщи, че използва AI по множество начини, за да може да се концентрира върху голямата цел: успешно извеждане на нови лекарства на пазара.

„Всичко останало трябва да бъде възможно най-ефективно и малко като ресурс,“ каза изпълнителният директор на Teva Ричард Франсис. „Тук смятам, че дигитализацията, модернизацията, подобряването на процесите — всички тези несекси неща, които всъщност много ни ентусиазират — имат огромно значение.“

Ръководители от AstraZeneca, Roche и Pfizer, както и от по-малки биотех компании като Spyre и Nuvalent, говориха подробно за проследяването на хиляди страници документи за регулаторите — включително клинични, безопасностни и производствени досиета.

Тези документи трябва да бъдат събрани, проверени и поддържани за различните държави, като процесът често изисква скъпи външни подизпълнители, обясни финансовият директор на AstraZeneca Арадана Сарин.

Анализаторът от TD Cowen Брендън Смит казва, че използването на изкуствен интелект, включително големи езикови модели като Microsoft Copilot, за административни задачи вече е доста разпространено във фармацевтичната индустрия. Но може да отнеме още една до три години, преди инвеститорите да могат да измерят ефекта от ускоряването на процеса по разработване на лекарства.

Оценяването на спестените разходи е трудно, тъй като зависи от начина и мястото, където инструментите се прилагат, допълва Смит.

Британската GSK използва комбинация от дигитални и AI инструменти за намаляване на ръчния труд при събиране и обобщаване на данни, както и при включването на участници в изпитвания, и има за цел да ускори всички клинични изпитвания с 15%. Това е спестило около 8 милиона паунда разходи за късни фази на изследвания на медикамента Exdensur за астма, който получи одобрение в САЩ миналия месец.

Датският разработчик на антитела Genmab планира да използва агентен AI, задвижван от чатбота Claude на Anthropic, за подпомагане на клиничните си приоритети. Целта, според Хишам Хамадех — ръководител на AI отдела — е да се автоматизира работата след изпитванията, включително анализирането на данните и превръщането им в графики, таблици, фигури и доклади.

Германската компания ITM споделя, че е разработила начин за използване на изкуствен интелект, за да преобразува дълги доклади в шаблоните на FDA, което може да спести седмици работа на няколко служители, но още не е внедрила решението.