인공 지능: 미국의 약물 발견의 미래
소개
미국의 풍부한 연구 기관, 대학, 의료 시설 네트워크는 이 지역 성장의 핵심입니다. 또한, 다양하고 고품질의 데이터 세트를 통해 약물 발견 사용 사례를 위한 AI 알고리즘을 생성하고 검증할 수 있습니다. 만성 질환의 유병률 증가와 R&D 활동에 대한 투자 증가는 다음을 보완할 것으로 예상됩니다.약물 발견 산업에서의 AI.인공지능(AI)의 초기부터 미국은 이 기술의 선두에 있었습니다. IBM은 슈퍼컴퓨터 '왓슨'을 사용하여 '제퍼디'라는 퀴즈 게임에서 우승했습니다. 이로 인해 회사는 AI에 대한 아이디어를 개발하게 되었습니다. 그 이후로 AI는 기술 산업의 필수적인 부분이 되었으며 다음과 같은 여러 분야에서 자주 사용됩니다.제약 산업. 주요 미국 기술 기업들은 약물 발견, 설계 및 용도 변경을 가속화하기 위해 주요 연구소와 협력했습니다. 그들은 또한 AI를 활용하여 질병을 연구하고 질병 관리를 개선할 의미 있는 추론을 도출하고 있습니다.
만성 질환의 유병률 증가는 약물 발견에 AI의 필요성을 증가시킵니다.
만성 질환은 전 세계적으로 증가하고 있습니다.CDC에 따르면 미국 성인 10명 중 6명이 만성 질환을 앓고 있습니다.CDC는 또한 심장병과 당뇨병을 포함한 만성 질환이 미국에서 주요 사망 원인이라고 밝혔습니다. 이는 만성 질환으로 인한 사망자 수를 줄여야 할 필요성을 강조합니다. 약물 발견을 위한 AI 플랫폼의 사용은 다양한 만성 질환을 치료하고 심각도를 줄이는 약물을 발견하는 데 실행 가능한 옵션이 될 수 있습니다. 인공 지능(AI)은 연구 개발(R&D) 프로세스를 가속화하고, 약물 개발 비용을 낮추고, 약물 승인 가능성을 높여 약물 발견에 혁명을 일으킬 것으로 예상됩니다. AI는 또한 약물 용도 변경 연구의 효능을 향상시킬 수 있습니다. 예를 들어2022년 5월, 임상 단계 AI 지원 약물 발견 회사인 Benevolent AI는 AstraZeneca가 특발성 폐섬유증(IPF)에 대한 추가적인 새로운 표적을 약물 개발 포트폴리오로 선택하여 Benevolent AI에 마일스톤 지급을 초래했다고 발표했습니다. 이는 IPF 및 만성 신장 질환의 두 가지 질병 영역에서 Benevolent Platform을 사용하여 식별되었고 이후 AstraZeneca에 의해 검증되어 포트폴리오 진입을 위해 선택된 협력의 세 번째 새로운 표적입니다. 이는 2022년 1월에 체결된 전신 홍반 루푸스 및 심부전의 두 가지 새로운 질병 영역을 포함하도록 AstraZeneca와의 협력을 최근에 확대한 것을 기반으로 합니다. 이는 회사가 협력을 강화하는 데 도움이 되었습니다.
최근 투자 및 시장 성장:
미국 시장의 주요 개발 사항 및 많은 플레이어와 같은 요소도 약물 발견에서 AI의 성장에 기여합니다. 예를 들어:
- Google의 모회사인 Alphabet은 2021년 11월에 약물 발견 분야에서 첫 번째 회사를 시작했습니다.
- Microsoft는 2022년 9월에 협력 계약을 체결했습니다. 이 계약은 Microsoft에 약물 발견, 약물 발견 및 개발 활동을 위한 AI, 컴퓨팅 및 클라우드 서비스를 제공합니다.
- Johnson & Johnson의 자회사인 Janssen은 2022년 8월에 협력을 발표했습니다. Janssen은 SRI의 SynFini, AI 플랫폼을 사용하여 저분자 약물을 발견할 것입니다.
이러한 지속적인 개발은 시장 성장을 촉진할 것으로 예상됩니다.
결론결론적으로,인공 지능미국에서 약물 발견 환경에 혁명을 일으키는 데 있어 궤적은 부인할 수 없을 정도로 상승세입니다. 국가의 강력한 연구 및 의료 인프라와 AI 및 R&D에 대한 상당한 투자로 인해 약물 발견의 미래는 혁신적인 변화를 맞이할 준비가 된 것으로 보입니다. AI와 제약 연구 간의 시너지 효과는 이미 발견 프로세스를 가속화하고, 약물 효능을 향상시키고, 새로운 치료 용도로 기존 약물을 용도 변경하는 데 잠재력을 입증했습니다. 기술 거대 기업과 제약 리더 간의 주목할 만한 협력은 만성 질환으로 인한 문제를 해결하고 새로운 치료법으로 가는 길을 간소화하는 데 있어 AI의 역할에 대한 업계의 확신을 강조합니다. AI가 계속 발전함에 따라 약물 발견에 통합되면 생명을 구하는 약물의 개발을 가속화할 뿐만 아니라 프로세스를 보다 비용 효율적이고 효율적으로 만들 수 있습니다. 앞으로의 여정은 유망하며 약물 발견을 변화시키는 AI의 영향은 의심할 여지 없이 심오하여 의료 문제에 접근하는 방식을 재구성하고 궁극적으로 전 세계적으로 환자 결과를 개선할 것입니다.