Exscientia utilizza l'IA generativa per rivoluzionare la ricerca sui nuovi farmaci
“Grazie ad AWS, siamo in grado di ridurre i colli di bottiglia e accelerare la pipeline.”
David Hallett
Interim CEO e Chief Scientific Officer presso Exscientia
Exscientia utilizza l'intelligenza artificiale (IA) generativa durante tutto il ciclo di progettazione-realizzazione-collaudo-apprendimento (Design-Make-Test-Learn, DMTL) per scoprire nuove terapie per i pazienti in modo rapido e relativamente economico. I metodi convenzionali di ricerca sui nuovi farmaci possono richiedere fino a 15 anni e costare oltre 2 miliardi di dollari, con un tasso medio di fallimento del 90-96% dal momento che gli scienziati cercano determinati potenziali farmaci tra 10 60 piccole molecole biodisponibili.
Costruita su Amazon Web Services (AWS), l'innovativa soluzione DMTL di Exscientia incorpora la progettazione in silico, che si avvale di algoritmi di IA generativa per progettare composti nel cloud, e robot automatizzati che producono potenziali farmaci in laboratorio. “Utilizziamo l'IA generativa per risolvere problemi in termini di efficienza ed efficacia”, afferma David Hallett, CEO ad interim e Chief Scientific Officer di Exscientia. “Grazie alla previsione delle caratteristiche molecolari di un farmaco sicuro ed efficace in silico, riduciamo al minimo il numero di esperimenti costosi. La nostra piattaforma, creata in collaborazione con il team AWS, è ottimizzata in termini di velocità. Possiamo ripetere molti cicli di apprendimento DMTL, migliorando i nostri potenziali farmaci ad ogni iterazione.”
Utilizzo dell'IA generativa per una ricerca sui nuovi farmaci più efficiente a costi ridotti
Partendo dalle esigenze dei pazienti, Exscientia definisce determinati profili di prodotto target (TPP) che specificano la complessa combinazione di proprietà richieste da un farmaco ben tollerato ed efficace. Gli ingegneri di IA progettano algoritmi che generano pannelli di potenziali farmaci per soddisfare i TPP. Gli algoritmi di apprendimento attivo aiutano i progettisti esperti a selezionare un breve elenco di potenziali farmaci da sintetizzare in laboratorio, in quanto fanno avanzare i TPP o perfezionano i modelli per i futuri cicli DMTL.
Gli algoritmi di Exscientia sono addestrati su dati farmacologici pubblicamente disponibili e su dati proprietari interni generati da campioni di tessuto del paziente, genomica, trascrittomica di singole cellule e letteratura medica. Attraverso la codifica dei dati durante l'intero processo e l'analisi dei risultati sperimentali e dei cicli di progettazione precedenti, Exscientia è in grado di ottimizzare i cicli di progettazione futuri e di promuovere progetti di composti fisicamente sintetizzabili. Grazie a questo approccio iterativo incentrato sulla sintesi e basato su AWS, Exscientia produce un numero di composti 10 volte inferiore alla media del settore. “L'idea è eliminare i vincoli chimici per rendere i potenziali farmaci più sicuri ed efficaci prima di testarli sui pazienti”, spiega Hallett.
Exscientia ha accelerato la progettazione di farmaci fino al 70%, riducendo al contempo il costo del capitale dell'80%, rispetto ai parametri di riferimento del settore. Utilizzando l'IA generativa con altri strumenti, Exscientia non solo ha sviluppato più rapidamente potenziali farmaci migliori, ma ha anche individuato le giuste combinazioni di farmaci da sperimentare con i pazienti in clinica.
Riduzione dei tempi e dei costi grazie alla robotica automatizzata per produrre farmaci migliori
Exscientia ha incorporato attrezzature di laboratorio all'avanguardia per la sintesi chimica e i saggi biologici con robot di automazione per evitare la manipolazione manuale delle attrezzature di laboratorio. In questo modo, il suo laboratorio, coordinato da microservizi AWS, può operare 24 ore su 24, 7 giorni su 7, con una supervisione presidiata minima. “Quando i nostri progetti sono pronti, premiamo un pulsante e nel giro di pochi giorni i robot producono il farmaco”, spiega Hallett. Mantenendo livelli di sicurezza estremamente elevati e un disaster recovery completo, Exscientia utilizzerà questa capacità robotica automatizzata per ridurre le tempistiche di produzione e collaudo derivanti dai tradizionali contratti di ricerca offshore utilizzati nel settore.
Con la chiusura del cerchio con il laboratorio di automazione robotica, l'azienda prevede ulteriori miglioramenti della produttività. I dati generati in laboratorio migliorano le previsioni algoritmiche e accelerano i cicli DMTL.
Introduzione di molecole progettate dall'IA negli studi clinici
Sei molecole progettate da Exscientia con l'IA sono state integrate negli studi clinici. “Grazie ad AWS, siamo in grado di ridurre i colli di bottiglia e accelerare la pipeline”, afferma Hallett. “Passando a questo ciclo DMTL altamente integrato e automatizzato, possiamo realizzare potenziali farmaci in modo più rapido ed economico.”
Servizi AWS utilizzati
Amazon Bedrock
Amazon Bedrock è un servizio completamente gestito che offre una scelta di modelli di fondazione (FM) ad alte prestazioni delle principali aziende di IA, come AI21 Labs, Anthropic, Cohere, Meta, Mistral AI, Stability AI e Amazon, tramite un'unica API, insieme ad un'ampia gamma di funzionalità necessarie per creare applicazioni di IA generativa, utilizzando l'IA responsabile in modo sicuro e nel rispetto della privacy.
Amazon Elastic Container Service
Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS) è un servizio di orchestrazione di container completamente gestito che contribuisce a implementare, gestire e scalare facilmente applicazioni containerizzate.
Amazon Relational Database Service
Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) è un servizio di database relazionale facile da gestire ottimizzato per il costo totale di proprietà.
Amazon Simple Storage Service
Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) è un servizio di archiviazione di oggetti che offre scalabilità, disponibilità dei dati, sicurezza e prestazioni all'avanguardia nel settore.
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