Czy AI może opracować nowe leki ?

Rozwój nowych farmaceutyków to złożony i czasochłonny proces, który obejmuje identyfikację potencjalnych celów lekowych, projektowanie i syntezę nowych związków oraz testowanie tych związków pod kątem skuteczności i bezpieczeństwa. Sztuczna inteligencja może przyspieszyć ten proces poprzez analizę dużych zbiorów danych dotyczących celów lekowych i związków, a także poprzez stosowanie algorytmów uczenia maszynowego w celu identyfikacji wzorców i trendów w tych zbiorach danych. Sztuczna inteligencja może być również wykorzystywana do symulowania zachowania cząsteczek i przewidywania ich interakcji z celami lekowymi, co pozwala na projektowanie bardziej skutecznych i bezpieczniejszych leków. Ma to potencjał zrewolucjonizowania przemysłu farmaceutycznego i doprowadzenia do opracowania nowych metod leczenia szerokiego zakresu chorób.

Sztuczna inteligencja już teraz przyczynia się do odkrywania leków poprzez szybkie przesiewanie miliardów cząsteczek i proponowanie nowych struktur chemicznych, które wiążą się z celami chorobowymi, przy czym narzędzia takie jak AlphaFold przyspieszają przewidywanie struktury białek, a modele generatywne proponują nowe związki in silico. W 2024 roku pierwsze leki zaprojektowane przy użyciu AI weszły do badań klinicznych, choć przejście od przewidywania do zatwierdzonego leku wciąż zajmuje lata i napotyka na przeszkody regulacyjne oraz produkcyjne. Obecne systemy doskonale sprawdzają się w wąskich zadaniach projektowych, ale nadal polegają na laboratoryjnej walidacji przez chemików i biologów w celu potwierdzenia skuteczności i bezpieczeństwa. Rzeczywiste oszczędności kosztów i skrócenie czasu cyklu są realne, jednak dziedzina ta pozostaje w fazie asystowania, a nie w pełni autonomicznej.

— Wzbogacono 12 maja 2026 · Źródło: Światowa Organizacja Zdrowia — https://www.who.int/publications/i/item/9789240105406