Comment le jeu change de production de médicament AI

À mesure que les sociétés pharmaceutiques accélèrent la production de médicaments à l’aide de l’IA

En utilisant l’IA, Pfizer est en mesure de détecter les anomalies et de proposer des étapes de temps réel pour ses opérateurs, car il vise à augmenter le rendement des produits de 10% et le temps de cycle de 25%, le président de Pfizer et PDG Bourla introduit en 2023.

En 2023, la société pharmaceutique a présenté sa plate-forme générative AI. “Les processus de fabrication de l’IA entraînés augmentent la perméabilité de 20%, ce qui nous permet de fournir plus de médicaments plus rapidement aux patients”, a déclaré Bourla dans le rapport.

La coopération avec AWS a permis d’accélérer le développement et la distribution de Covid-19 et Lidia Fonec, le principal dignis numérique et technologique de Lidia Fonseca, produit un vaccin en 269 jours au lieu des 8 à 10 ans habituels.

Lors du sommet AWS à Los Angeles le 22 novembre 2024, Fonseca a noté que l’algorithme prédictionnel du Pfizer fourni par 20 000 doses supplémentaires de vaccins pour la dose. La plate-forme générative générative interne de Pfizer, Vox, sur les services Cloud AWS, a permis aux sociétés pharmaceutiques d’avoir accès à de grands modèles de langue sur le fondement et le sagemaker Amazon.

En savoir plus: Que signifie la croissance de l’IA générative pour découvrir les médicaments et l’évaluation clinique?

“Dans la production de Berock, il faut des paramètres procéduraux optimaux pour identifier ce que nous appelons une dose d’or et utilise une IA générative pour détecter les anomalies et les recommandations à nos opérateurs en temps réel”, explique Fonseca.

Il ajoute que l’utilisation d’IA peut rechercher et collecter des données et un contenu scientifique dans une fraction de cette époque.

“Et les algorithmes créent et vérifient les objectifs potentiels pour améliorer notre succès scientifique”, explique Fonseca.

Le modernisme a également utilisé l’IA pour accélérer le développement de son vaccin contre Covid-19. Selon AWS, AWS Internet des objets, AI / ML et services d’analyse de données dans un environnement connecté, y compris les processus intelligents de production et de chaîne d’approvisionnement biofharmaceutique. Les algorithmes d’IA ont également permis à la modernité d’automatiser les analyses de contrôle de la qualité et de raccourcir les heures passées en revue manuelle visant à améliorer les processus de production et la logistique, notes AWS dans l’étude de cas.

Novartis utilise ML pour développer des processus de production intelligents. Selon Sheeran, Merck Manufacturing and Analytics Intelligence est conçu pour optimiser ses processus de production de médicaments.

IA en sciences pharmaceutiques et de la vie

En octobre, l’École de pharmacie de l’UCSF a reçu un financement fédéral au sein de l’Advanced Research Projects Agency for Health Initiative pour accélérer le développement de l’IA. Les sociétés de biotechnologie peuvent utiliser des fichiers de données et des modèles avec un code open source développé dans le cadre de l’Open Molecular Software Foundation et John Choder, un chimiste informatique dans Memorial Sloan Kettering Cancer Center.

L’UCSF prévoit d’utiliser l’IA pour cartographier le terrain des molécules indésirables ou dangereuses. En accélérant le développement de médicaments et en réduisant les coûts, les scientifiques peuvent passer par les problèmes qui se produisent plus tard dans le processus de développement. Les scientifiques utilisent la ML pour prédire comment les molécules interagissent avec l’anti-lace.

“Lorsque vous concevez de nouvelles molécules, vous devez être en mesure d’anticiper les propriétés de la molécule, telles que la durée de la circulation sanguine ou si elle mâchera les enzymes métaboliques dans le foie et en ce moment, ces prédictions sont bonnes mais pas grandes” mais pas grandes, mais pas grandes, “” PhAMF et PhAMF et PhAMF et PhAMF et PhAMF de UCSF. “Il y a donc de l’espoir que de nouveaux progrès dans l’apprentissage automatique et l’intelligence artificielle lors de l’alimentation des bonnes données que nous espérons créer augmenteront considérablement la précision de ces prédictions, ce qui nous permet de synthétiser moins de molécules pour arriver au même endroit pour accélérer la découverte de médicaments et la rendre plus éternellement.”