Tot mai mai multe companii IT încep să-şi adapteze uneltele pentru a schimba industria farmaceutică. În momentul de faţă dezvoltarea unui nou medicament durează peste 10 ani şi costă peste un miliard de dolari tocmai fiindcă în preţ sunt incluse şi miile de tratamente care nu funcţionează şi care nu ajung niciodată pe piaţă. Algoritmii însă pot detecta mult mai rapid tiparele din datele medicale, pot face conexiuni şi construi ipoteze care îi scapă ochiului uman. Estimarea e că în cinci ani vor mai avea succes doar companiile farma care folosesc în cercetare inteligenţa artificială.
Industria farmaceutică se tratează cu tehnologie. Dacă în alte industrii inovaţia se întâmplă accelerat, aici sunt în continuare medicamente care au nevoie de 10-15 ani pentru a ajunge de la stadiul de idee la cel de produs. Numai detectarea unei molecule promiţătoare dintr-un set mai larg durează între 2 şi 5 ani. Urmează testele pe animale, apoi cele pe oameni şi chiar dacă toate decurg bine, în acel punct şansele ca tratamentul să nu ajungă pe piaţă sunt de peste 90%. În cercetarea medicală, probabilitatea ca timpul şi banii investiţi să nu renteze este maximă.
Apar însă companii care pot da peste cap modelul de business al industriei farma.
Una dintre ele e Deep Genomics, un start-up canadian care cuplează inteligenţa artificială cu biologia experimentală. Echipa de acolo se foloseşte de algoritmi pentru a găsi tipare în seturi de date genetice prea mari pentru a fi analizate de cercetători. Ideea e să scaneze genomul uman în căutarea mutaţiilor care stau în spatele unor boli anume.
Şi odată ce găsesc genele responsabile, dezvoltarea tratamentelor se poate face mult mai ţintit.
La pasul doi, inteligenţa artificială poate ajuta încă o dată la selectarea pacienţilor cei mai potriviţi pentru testele clinice. Apoi se pot observa mult mai devreme compuşii care fie sunt ineficienţi, fie au efecte adverse prea mari. Cercetările pot fi oprite din timp dacă au pornit pe o pistă greşită, ceea ce duce la economisirea de bani şi timp.
Algoritmii însă nu ar ajuta doar la acumularea de noi informaţii medicale, ci şi la folosirea celor deja existente şi uitate prin lucrări de specialitate.
Estimarea e că în domeniul biotehnologiei, în fiecare zi se publică 10.000 de articole. Sunt împrăştiate prin jurnale academice şi baze de date din toate colţurile lumii şi practic nicio minte umană nu poate absorbi o aşa cantitate de date, darămite să mai facă şi corelaţii între descoperiri. Benevolent Bio, o altă companie de inteligenţă artificială, a creat un sistem care scanează miliarde de texte, face conexiuni între studii şi selectează din ele informaţiile care par să se completeze. Sunt astfel create mai multe ipoteze care sunt apoi trimise la verificare cercetătorilor. Trecute prin filtrul lor, unele ipoteze sunt eliminate, dar celelalte intră în teste şi pare-se că de multe ori algoritmii detectează legături care scăpaseră oamenilor.
Farmacologia e încă un domeniu în care se demonstrează că la rezultatele cele mai bune se ajunge punând la un loc inteligenţa umană şi inteligenţa artificială. Este poate însă domeniul unde e cea mai mare nevoie ca algoritmii să fie adoptaţi rapid. Fiindcă în momentul de faţă randamentele investiţiilor în cercetare şi dezvoltare sunt atât de mici încât multe companii fuzionează, îşi închid din laboratoare sau se axează mai mult pe suplimente alimentare.
