Anksčiau naujų vaistų kūrimas buvo apibrėžiamas „Dvigubo dešimties dėsniu“: vidutinis MTEP ciklas buvo maždaug 10 metų, 1 milijardo JAV dolerių investicija ir tik 10 % sėkmės rodiklis. Kadangi nauji vaistai, nukreipti į lengvai parduodamus taikinius, buvo nuosekliai patvirtinti, tikrasis vaistų tyrimų ir plėtros ciklas pailgėjo. PagalGamta, dabar vidutiniškai užtrunka 10–15 metų ir kainuoja apie 2,6 milijardo JAV dolerių, kad naujas vaistas iš mokslinių tyrimų ir plėtros būtų patvirtintas rinkoje, o tik nedidelei dalelei galimų vaistų galiausiai pavyksta išleisti į rinką.
Susidūrusios su šia atšiauria realybe, farmacijos įmonės AI laiko galingu įrankiu pakeisti pramonės kraštovaizdį. Pastaraisiais metais daugybė žaidėjų-nuo tarptautinių korporacijų ir biotechnologijų iki AI-vietinių įmonių ir net interneto gigantų-įžengė į AI-varomų vaistų atradimų areną.
Naujausias Eli Lilly ir NVIDIA bendradarbiavimas yra puikus „šimto laivų, besivaržančių dėl lyderystės“ dinamikos šioje srityje pavyzdys. Jų partnerystės dėka sukurtas superkompiuteris yra maitinamas daugiau nei 1000 B300 GPU, todėl tai pirmasis pasaulyje NVIDIA DGX SuperPOD, kuriame įdiegta DGX B300 sistema. Be vaistų atradimo, Eli Lilly taip pat naudos šį superkompiuterį, kad sutrumpintų vaistų kūrimo ciklus ir padidintų vaistų atradimo pastangų apimtį bei sudėtingumą.
Be Eli Lilly, daugelis kitų tarptautinių įmonių išdėstė savo DI{0}}vaistų atradimo strategijas. Vien per pirmąjį šių metų pusmetį pagrindiniai bendradarbiavimo sandoriai šiame sektoriuje siekė beveik 10 milijardų JAV dolerių, apimantys kelių tarptautinių korporacijų ir AI platformų įmonių partnerystę.
Šių metų kovo mėn. „Novo Nordisk“ pradėjo bendradarbiauti su AI{0}}vaistų atradimų įmone „Gensaic“. „Novo Nordisk“ panaudos naują „Gensaic“ baltymų dizaino technologiją, kad sukurtų naujoviškus vaistus, skirtus medžiagų apykaitos ir širdies ir kraujagyslių ligoms gydyti. „Gensaic“ priklauso unikali patentuota technologijų platforma FORGE, kurioje nešališka baltymų evoliucija derinama su mašininiu{3}}projektavimu. Ši platforma nustato naujus veikimo mechanizmus, skirtus specifiniam{5}audinio tiekimui į ląstelę, leidžiančius kurti vaistus, skirtus naujiems gydymo tikslams.
Rugsėjo mėn. „Merck“ pasirašė sutartį su AI{0}}vaistų atradimų įmone „Variational AI“. Pagal susitarimą „Merck“ naudos „Variational AI“ AI vaistų atradimo platformą, kad sukurtų ir optimizuotų mažų -molekulinių vaistų kandidatus dviem neatskleidžiamiems taikiniams.
Be to, „Pfizer“ integravo dirbtinį intelektą į vaistų atradimą ir klinikinius tyrimus, kad optimizuotų pacientų populiacijos analizę ir realių{0}}duomenų panaudojimą. „AstraZeneca“ bendradarbiauja su „Immunai“, naudodama pastarojo AI-varomus imuninės sistemos modelius, kad padidintų prieš-navikinių vaistų tyrimų efektyvumą.
Be tarptautinių farmacijos gigantų, keli interneto ir technologijų gigantai taip pat perėjo į dirbtinio intelekto{0}}vaistų atradimų erdvę. Tencent pristatė „Yunshen Zhiyao“, AI-pagrįstą narkotikų tyrimų ir plėtros platformą; „Huawei“ išleido didelį „Huawei Cloud Pangu“ modelį, skirtą vaistų molekulėms; „Alibaba“ sukūrė AI-pagrįstas narkotikų tyrimų ir plėtros bei didelių duomenų platformas; ir „ByteDance“ įkūrė „Protenix“ – dirbtinio intelekto vaistų tyrimų ir plėtros komandą{4}}, kuri parodo savo įsipareigojimą siekti pažangos šioje srityje.
Visi šie pokyčiai rodo, kad nuo šių metų „ginklavimosi lenktynės“ AI{0}}varomų vaistų atradimo srityje įžengė į naują etapą. Šiuo metu pramonė jau pasiekė keletą laimėjimų šioje srityje.
