En av de viktigaste tillämpningarna av maskininlärning i läkemedelsutveckling är identifieringen av nya läkemedelsmål. Maskininlärningsalgoritmer kan användas för att analysera stora datamängder av genomisk, proteomisk och fenotypisk data för att identifiera nya proteiner som är involverade i sjukdomsprocesser. Dessa proteiner kan sedan riktas mot nya läkemedel.
Maskininlärning kan också användas för att designa nya läkemedel. Genom att lära sig av strukturerna hos kända läkemedel kan maskininlärningsalgoritmer designa nya läkemedel som är mer benägna att vara effektiva och ha färre biverkningar.
Äntligen kan maskininlärning användas för att testa droger mer effektivt. Maskininlärningsalgoritmer kan användas för att identifiera patienter som mest sannolikt kommer att dra nytta av ett visst läkemedel, och för att utforma kliniska prövningar som är mer benägna att ge meningsfulla resultat.
Användningen av maskininlärning i läkemedelsutveckling har potential att revolutionera sättet som nya läkemedel tillverkas. Genom att automatisera uppgifter som traditionellt utförs manuellt kan maskininlärning hjälpa forskare att identifiera nya läkemedelsmål, designa nya läkemedel och testa läkemedel mer effektivt. Detta kan leda till nya läkemedel som är effektivare, har färre biverkningar och som är tillgängliga för patienterna snabbare.
Här är några specifika exempel på hur maskininlärning används i läkemedelsutveckling:
* Under 2016 använde forskare vid Google AI maskininlärning för att identifiera ett nytt läkemedelsmål för behandling av cancer. Läkemedelsmålet är ett protein som kallas Brutons tyrosinkinas (BTK). BTK är involverat i tillväxt och överlevnad av cancerceller. Forskarna fann att ett läkemedel som heter ibrutinib, som redan är godkänt för att behandla vissa typer av cancer, är effektivt för att hämma BTK. Detta fynd kan leda till nya behandlingar för cancer.
* Under 2017 använde forskare vid Massachusetts Institute of Technology (MIT) maskininlärning för att designa ett nytt antibiotikum. Antibiotikumet kallas halicin. Halicin är effektivt mot ett brett spektrum av bakterier, inklusive bakterier som är resistenta mot andra antibiotika. Detta fynd kan leda till nya behandlingar för antibiotikaresistenta infektioner.
* Under 2018 använde forskare vid Stanford University maskininlärning för att identifiera patienter som mest sannolikt kommer att dra nytta av ett visst läkemedel. Läkemedlet kallas pembrolizumab. Pembrolizumab är ett immunterapiläkemedel som används för att behandla vissa typer av cancer. Forskarna fann att patienter som har en hög nivå av ett protein som kallas PD-L1 på sina cancerceller är mer benägna att dra nytta av pembrolizumab. Detta fynd kan hjälpa läkare att identifiera patienter som är mest benägna att dra nytta av pembrolizumab och att undvika onödig behandling.
Det här är bara några exempel på hur maskininlärning används i läkemedelsutveckling. När området för maskininlärning fortsätter att växa, kan vi förvänta oss att se ännu fler innovativa och banbrytande tillämpningar av maskininlärning i läkemedelsutveckling.
