AI-startup dropper laboratoriet: Vil revolusjonere medisinutvikling
Publisert
Kilde: Wired
AI-startup dropper laboratoriet: Vil revolusjonere medisinutvikling
Ingress: Det britiske teknologiselskapet Potential Sciences utfordrer tradisjonelle metoder for medisinutvikling ved å benytte AI-modeller trent på syntetiske biokjemiske data. Målet er å redusere tidsbruken og de høye kostnadene som i dag preger utviklingen av nye legemidler.
Bakgrunn Utvikling av nye medisiner er i dag en kostbar og tidkrevende prosess som ofte tar over et tiår fra de første laboratoriene testes til et ferdig produkt når markedet. Mye av arbeidet består i å analysere molekylære interaksjoner gjennom fysiske eksperimenter, hvor feilmarginene er store og suksessraten lav.
Potential Sciences, som nyter støtte fra britiske myndigheter, foreslår en alternativ tilnærming. Ved å generere enorme mengder kunstige, biokjemiske datasett, trener de maskinlæringsmodeller til å forutsi hvordan molekyler vil reagere uten at man først må utføre fysiske tester i et våtlaboratorium.
Metoden bygger på teorien om at AI, med nok presise treningsdata, kan isolere lovende kandidatmolekyler langt raskere enn tradisjonelle metoder. Selskapet forsøker dermed å flytte tyngdepunktet i forskningen fra benken i laboratoriet til det digitale rommet.
Norsk kontekst Norsk bioteknologibransje, representert ved miljøer som Oslo Cancer Cluster og en rekke oppstartsselskaper innen helseteknologi, følger tett med på utviklingen innen "in silico"-forskning. For norske aktører er tilgang på helsedata av høy kvalitet og effektiv bruk av beregningskraft avgjørende for å kunne konkurrere internasjonalt.