أنشأ فريق بحثي في مركز الدراسات العليا بجامعة مدينة نيويورك نموذجًا للذكاء الاصطناعي يمكنه تحسين الدقة بشكل كبير وتقليل وقت وتكلفة عملية تطوير الدواء، وذلك لحل الأزمة الحالية لتحديد مركب علاجي محتمل وموافقة إدارة الغذاء والدواء على دواء جديد، حيث إن هذه العملية تحتاج أكثر من عقد من الزمن وتكلفتها تصل إلى مليار دولار.
وفقا لما ذكره موقع "Phys"، تم وصف النموذج الجديد المسمى CODE-AE في ورقة منشورة حديثًا في Nature Machine Intelligence، ويمكنه فحص المركبات الدوائية الجديدة للتنبؤ بدقة بفاعليتها في البشر.
كما أنه في الاختبارات، تمكن أيضًا من تحديد الأدوية الشخصية نظريًا لأكثر من 9000 مريض يمكنها علاج حالاتهم بشكل أفضل، ويتوقع الباحثون أن تؤدي هذه التقنية إلى تسريع اكتشاف الأدوية والطب الدقيق بشكل كبير.
يعد التنبؤ الدقيق والقوي للاستجابات الخاصة بالمريض لمركب كيميائي جديد أمرًا بالغ الأهمية لاكتشاف علاجات آمنة وفعالة واختيار دواء موجود لمريض معين، ومع ذلك، فمن غير الأخلاقي، إجراء اختبار فاعلية مبكرة لدواء ما على البشر مباشرة.
وقال لي شيه، أستاذ علوم الكمبيوتر والبيولوجيا والكيمياء الحيوية في مركز الدراسات العليا بجامعة مدينة نيويورك وكلية هانتر وكبير علماء الورقة البحثية: "يمكن لنموذج التعلم الآلي الجديد الخاص بنا أن يتصدى للتحدي الخاص من نماذج الأمراض إلى البشر".
وأشار الباحث إلى أنه من المحتمل تعديل نموذج الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بدقة بالآثار الجانبية البشرية للأدوية.
