Åšrednio droga od odkrycia nowego leku do jego wejÅ›cia na rynek trwa 12 lat. W przypadku terapii genowej zajmuje to znacznie dÅ‚użej, nawet 30 lat. JednoczeÅ›nie tylko ok. 1 na 5 tys. nowych zwiÄ…zków zostaje zatwierdzonych jako leki farmaceutyczne. Polska firma biotechnologiczna chce znacznie skrócić i uÅ‚atwić proces opracowywania nowych preparatów. Technologia opracowana przez Molecule.one umożliwia przewidywanie najlepszych możliwych Å›cieżek produkcji dowolnego zwiÄ…zku chemicznego. Nowoczesne rozwiÄ…zania w zakresie planowania syntezy chemicznej z wykorzystaniem sztucznej inteligencji wspierajÄ… prace nad lekami na wczesnym etapie.
– W procesie odkrywania leków zadajemy sobie dwa pytania. Po pierwsze, jaki zwiÄ…zek chemiczny bÄ™dzie dobrym lekiem. Po drugie, jak go zrobić. I my zajmujemy siÄ™ tym pytaniem. ZwiÄ…zki chemiczne trzeba zsyntetyzować. To proces, który można porównać do gotowania, czyli przelewamy rzeczy, zwiÄ™kszamy temperaturÄ™. Proponujemy naszym klientom oprogramowanie, które podpowiada, jak zrobić dany zwiÄ…zek chemiczny – mówi agencji Newseria Biznes dr StanisÅ‚aw JastrzÄ™bski, dyrektor techniczny Molecule.one.
National Center for Biotechnology Information podaje, że od odkrycia leku do wprowadzenia go na rynek detaliczny mija zwykle ok. 10–12 lat. Same badania kliniczne trwajÄ… Å›rednio sześć–siedem lat. Centrum badaÅ„ nad opracowywaniem leków Tufts wyliczyÅ‚o, że opracowanie nowego leku kosztuje firmy farmaceutyczne 2,6 mld dol. Koszty te mogÄ… być jednak zaniżone, zwÅ‚aszcza że nawet 80 proc. nowych zwiÄ…zków w trakcie opracowywania okazuje siÄ™ nieprzydatnych. Polska firma Molecule.one opracowuje nowoczesne rozwiÄ…zania w zakresie planowania syntezy chemicznej z wykorzystaniem sztucznej inteligencji i w ten sposób przyspiesza prace nad lekami.
– Nasze rozwiÄ…zanie przyczynia siÄ™ do skrócenia procesu odkrywania leków poprzez automatyczne proponowanie planu syntezy, z użyciem sztucznej inteligencji. Obecnie standardem jest, że chemik organik w laboratorium dużej firmy rÄ™cznie planuje syntezÄ™. To proces, który dla danego zwiÄ…zku może zająć godziny ciężkiej pracy. Zamiast tego, dziÄ™ki metodom sztucznej inteligencji, szczególnie uczenia gÅ‚Ä™bokiego, taki plan syntezy jest proponowany w sekundy zamiast w godziny – tÅ‚umaczy StanisÅ‚aw JastrzÄ™bski.
Molecule.one stosuje technologie wykorzystujÄ…ce uczenie maszynowe, aby pomóc chemikom szybciej i Å‚atwiej projektować, wytwarzać i testować zwiÄ…zki. Skraca to czas odkrywania nowych leków, szczególnie prace na wczesnym etapie, i umożliwia opracowanie nowych rozwiÄ…zaÅ„ na rzadkie choroby. W sierpniu br. Molecule.one i CAS, oddziaÅ‚ AmerykaÅ„skiego Towarzystwa Chemicznego, nawiÄ…zaÅ‚y strategicznÄ… wspóÅ‚pracÄ™ skupionÄ… wÅ‚aÅ›nie na wspólnym rozwoju technologii projektowania syntezy wspomaganej komputerowo.
– SpóÅ‚ka Molecule.one powstaÅ‚a w 2018 roku, w 2019 roku wprowadziliÅ›my jako pierwsi na rynek rozwiÄ…zania oparte o uczenie gÅ‚Ä™bokie, poddziaÅ‚ka sztucznej inteligencji w kontekÅ›cie wÅ‚aÅ›nie planowania syntezy. Wtedy też rozpoczÄ™liÅ›my komercjalizacjÄ™ naszego rozwiÄ…zania. Ostatni bardzo istotny etap naszego rozwoju polega na podpisaniu wyÅ‚Ä…cznego partnerstwa z dostarczycielem najwiÄ™kszych zbiorów danych reakcji chemicznych przeprowadzonych historycznie i rozpoczynamy teraz nowy etap komercjalizacji naszego gÅ‚ównego rozwiÄ…zania – zapowiada dyrektor techniczny Molecule.one.
Pierwsza wspólna oferta, M1 RetroScore, wykorzystuje modele uczenia maszynowego, aby przewidzieć prawdopodobieÅ„stwo syntezy nowych czÄ…steczek. RozwiÄ…zanie zapewnia ocenÄ™ dostÄ™pnoÅ›ci syntetycznej, która odpowiada kosztowi wyprodukowania danego zwiÄ…zku, wraz z planem syntezy.
– Jednym z elementów naszej strategii jest stworzenie wÅ‚asnego wysoko zrobotyzowanego laboratorium. To unikalne laboratorium w skali regionu, w którym przeprowadzamy reakcje chemiczne na bardzo dużą skalÄ™. W poÅ‚Ä…czeniu z danymi uzyskanymi w wyÅ‚Ä…cznym partnerstwie z firmÄ… CAS tworzymy teraz unikalny i niepowtarzalny zbiór danych na rynku biotechnologicznym dotyczÄ…cy reakcji chemicznych – wyjaÅ›nia dyrektor techniczny Molecule.one. – Liczymy, że w perspektywie lat bÄ™dziemy siÄ™ stawać coraz bardziej unikatowÄ… spóÅ‚kÄ… pod wzglÄ™dem dostÄ™pu do danych, a przez to, że mamy bardzo duże doÅ›wiadczenie w sztucznej inteligencji, możemy poÅ‚Ä…czyć te dwie przewagi.
Grand View Research podaje, że Å›wiatowy rynek wykorzystania sztucznej inteligencji w odkrywaniu leków w 2022 roku byÅ‚ wart 1,1 mld dol. W latach 2023–2030 bÄ™dzie rósÅ‚ w Å›rednim tempie o 29,6 proc. rocznie.
