Exscientia utiliza la IA generativa para rediseñar el descubrimiento de fármacos
“Con AWS, reducimos los cuellos de botella y aceleramos el proceso”.
David Hallett
Director ejecutivo interino y director científico de Exscientia
Exscientia utiliza inteligencia artificial (IA) generativa durante todo el ciclo de diseño, creación, prueba y aprendizaje (DMTL) para descubrir nuevas terapias para los pacientes de forma rápida y relativamente económica. Los métodos convencionales de descubrimiento de fármacos pueden tardar hasta 15 años y costar más de 2000 millones de USD, con una tasa media de fracaso del 90 % al 96 %, porque los científicos buscan candidatos a fármacos específicos entre 1060 moléculas pequeñas biodisponibles.
La innovadora solución de DMTL de Exscientia, Basada en Amazon Web Services (AWS), incorpora un diseño in silico (que utiliza algoritmos de IA generativa para diseñar compuestos en la nube) y robots automatizados que crean candidatos a fármacos en un laboratorio. “Utilizamos la IA generativa para resolver problemas de eficiencia y eficacia”, afirma David Hallett, director ejecutivo interino y director científico de Exscientia. “Al predecir las características moleculares de un fármaco seguro y eficaz in silico, minimizamos el número de experimentos costosos. Nuestra plataforma, creada en colaboración con el equipo de AWS, está optimizada para ofrecer velocidad. Podemos repetir muchos ciclos de aprendizaje del proceso de DMTL y mejorar nuestros candidatos a fármacos con cada iteración”.
Uso de la IA generativa para un descubrimiento de fármacos más eficiente a un costo reducido
Partiendo de las necesidades de los pacientes, Exscientia define perfiles de producto objetivo (TPP) precisos que especifican la compleja combinación de propiedades que requiere un medicamento eficaz y bien tolerado. Los ingenieros de IA diseñan algoritmos que generan paneles de posibles candidatos a fármacos para cumplir con los TPP. Los algoritmos de aprendizaje activo ayudan a los diseñadores expertos a hacer una selección de los candidatos a fármacos para sintetizarlos en el laboratorio, ya que permiten hacer avanzar los TPP o refinar los modelos para futuros ciclos de DMTL.
Los algoritmos de Exscientia se basan en datos farmacológicos disponibles públicamente y en datos internos patentados generados a partir de muestras de tejido de pacientes, genómica, transcriptómica unicelular y literatura médica. Al codificar los datos durante todo el proceso y analizar los resultados experimentales y los ciclos de diseño anteriores, Exscientia puede optimizar los próximos ciclos de diseño y promover diseños compuestos que se puedan sintetizar físicamente. Gracias a este enfoque iterativo y basado en la síntesis creado en AWS, Exscientia produce 10 veces menos compuestos que la media del sector. “La idea es reducir los riesgos químicos para que los candidatos a fármacos sean más seguros y eficaces antes de probarlos en los pacientes”, afirma Hallett.
Exscientia ha acelerado el diseño de fármacos hasta en un 70 % y ha reducido el costo de capital en un 80 %, en comparación con los puntos de referencia del sector. Al utilizar la IA generativa con otras herramientas, Exscientia no solo desarrolló mejores candidatos a fármacos con mayor rapidez, sino que también identificó las combinaciones de fármacos correctas para probarlas con pacientes en la clínica.
Reducción del tiempo y los costos mediante la robótica automatizada para hacer mejores medicamentos
Exscientia ha incorporado equipos de laboratorio de síntesis química y ensayos biológicos de última generación con robots de automatización para evitar la manipulación manual del equipo de laboratorio. Por lo tanto, su laboratorio, organizado por los microservicios de AWS, puede funcionar las 24 horas del día, los 7 días de la semana con una supervisión humana mínima. “Cuando nuestros diseños están listos, podemos pulsar un botón y, en unos pocos días, los robots están fabricando el medicamento”, afirma Hallett. Exscientia, que mantiene niveles extremadamente altos de seguridad y una recuperación integral ante desastres, utilizará esta capacidad robótica automatizada para reducir los plazos de fabricación y prueba derivados de los contratos de investigación tradicionales en el extranjero utilizados en todo el sector.
Al cerrar el ciclo con su laboratorio de automatización robótica, la empresa anticipa nuevas mejoras en la productividad. Los datos generados en el laboratorio mejoran las predicciones algorítmicas y aceleran los ciclos de DMTL.
Introducción de moléculas diseñadas por IA en ensayos clínicos
Seis moléculas que Exscientia diseñó con IA han entrado en ensayos clínicos. “Con AWS, reducimos los cuellos de botella y aceleramos el proceso”, afirma Hallett. “Al activar este ciclo de DMTL altamente integrado y automatizado, podemos desarrollar candidatos a fármacos de manera más rápida y rentable”.
Servicios de AWS utilizados
Amazon Bedrock
Amazon Bedrock es un servicio totalmente administrado que ofrece una selección de modelos fundacionales (FM) de alto rendimiento de las principales empresas de IA como AI21 Labs, Anthropic, Cohere, Meta, Mistral AI, Stability AI y Amazon a través de una sola API, junto con un amplio conjunto de funciones necesarias para crear aplicaciones de IA generativa con seguridad, privacidad e IA responsable.
Amazon Elastic Container Service
Amazon Elastic Container Service (ECS) es un servicio de orquestación de contenedores totalmente administrado que le permite implementar, administrar y escalar aplicaciones con contenedores de manera más eficiente.
Amazon Relational Database Service
Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) es un servicio de base de datos relacional fácil de administrar, optimizado para el costo total de propiedad.
Amazon Simple Storage Service
Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) es un servicio de almacenamiento de objetos que ofrece escalabilidad, disponibilidad de datos, seguridad y rendimiento líderes en el sector.
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