Exscientia usa a IA generativa para transformar a descoberta de medicamentos
“Ao usar a AWS, reduzimos os gargalos e aceleramos o pipeline.”
David Hallett
Diretor executivo interino e diretor científico da Exscientia
A Exscientia usa inteligência artificial generativa em todas as etapas do ciclo, nomeadamente, projeto, produção, teste e aprendizado (DMTL, na sigla em inglês) para descobrir novos tratamentos para os pacientes de forma ágil e com custos relativamente baixos. Os métodos convencionais de descoberta de medicamentos podem demorar até 15 anos e custar mais de 2 bilhões de dólares, com uma taxa média de falha de 90 a 96%, pois os cientistas buscam candidatos a medicamentos específicos entre 1060 pequenas moléculas biodisponíveis.
Desenvolvida na Amazon Web Services (AWS), a solução inovadora de DMTL da Exscientia incorpora o projeto em uma simulação computacional, ao usar algoritmos de IA generativa para projetar compostos na nuvem, e robôs automatizados que fabricam candidatos a medicamentos em um laboratório. “Usamos a IA generativa para solucionar problemas de eficiência e eficácia”, afirma David Hallett, diretor executivo interino e diretor científico da Exscientia. “Ao prever as características moleculares de um medicamento seguro e eficaz em uma simulação computacional, reduzimos o número de experimentos dispendiosos. Nossa plataforma, desenvolvida em colaboração com a equipe da AWS, foi otimizada para a obtenção de agilidade. É possível repetir diversos ciclos de aprendizado de DMTL, aprimorando nossos candidatos a medicamentos a cada nova iteração.”
Uso da IA generativa para uma descoberta de medicamentos mais eficiente a custos reduzidos
Ao desenvolver um trabalho partindo das necessidades dos pacientes, a Exscientia define perfis de produto alvo (TPPs, na sigla em inglês) precisos, que especificam a combinação complexa de propriedades necessárias para que um medicamento seja eficaz e bem tolerado. Os engenheiros de IA desenvolvem algoritmos que geram painéis de potenciais candidatos a medicamentos para atender aos TPPs. Os algoritmos de aprendizado ativo auxiliam os projetistas especializados na seleção de uma lista reduzida de candidatos a medicamentos para síntese no laboratório, já que esses algoritmos avançam os TPPs ou aperfeiçoam os modelos para os ciclos subsequentes de DMTL.
Os algoritmos da Exscientia são treinados com dados de farmacologia disponíveis publicamente e com dados proprietários gerados internamente a partir de amostras de tecido de pacientes, amostras genômicas, análises de transcriptoma de células únicas e da literatura médica. Ao codificar dados ao longo do processo e analisar os resultados experimentais e os ciclos de planejamento anteriores, a Exscientia pode otimizar os próximos ciclos de projeto e impulsionar o desenvolvimento de compostos que sejam fisicamente sintetizáveis. Com essa abordagem iterativa e voltada para a síntese, desenvolvida na AWS, a Exscientia produz dez vezes menos compostos em comparação com a média do setor. “O objetivo é resolver as limitações químicas para desenvolver candidatos a medicamentos mais seguros e eficazes antes de realizarmos testes em pacientes”, afirma Hallett.
A Exscientia acelerou o processo de desenvolvimento de medicamentos em até 70%, ao mesmo tempo em que reduziu o custo de capital em 80% em comparação com os parâmetros de referência do setor. Com o uso da IA generativa em conjunto com outras ferramentas, a Exscientia não apenas realizou o desenvolvimento de candidatos a medicamentos de melhor qualidade com mais rapidez, mas também identificou as combinações de medicamentos adequadas para testes clínicos com pacientes.
Redução do tempo e dos custos ao usar robótica automatizada para desenvolver medicamentos de melhor qualidade
A Exscientia incorporou equipamentos de síntese química e testes biológicos de última geração com robôs automatizados para evitar o manuseio manual de equipamentos de laboratório. Dessa forma, seu laboratório, orquestrado pelos microsserviços da AWS, pode operar 24 horas por dia e 7 dias por semana, com a mínima supervisão humana. “Quando nossos projetos estão finalizados, basta pressionar um botão e, em poucos dias, os robôs já estão fabricando o medicamento”, afirma Hallett. Com níveis de segurança excepcionalmente elevados e uma recuperação de desastres abrangente, a Exscientia usará essa funcionalidade de robótica automatizada para reduzir os prazos de produção e de testes resultantes dos contratos de pesquisa externa tradicionais utilizados no setor.
Ao concluir o ciclo com seu laboratório de automação robótica, a empresa espera aumentar ainda mais a produtividade. Os dados gerados no laboratório aprimoram as previsões algorítmicas e aceleram os ciclos de DMTL.
Introdução às moléculas projetadas por IA em ensaios clínicos
Seis moléculas projetadas pela Exscientia com o uso de IA já estão em ensaios clínicos. “Ao usar a AWS, reduzimos os gargalos e aceleramos o pipeline”, afirma Hallett. “Ao ativar esse ciclo de DMTL altamente integrado e automatizado, é possível produzir candidatos a medicamentos de forma mais rápida e econômica.”
Serviços da AWS usados
Amazon Bedrock
O Amazon Bedrock é um serviço totalmente gerenciado que oferece uma seleção de modelos de base (FMs) de alta performance desenvolvidos por empresas renomadas no setor de IA, como a AI21 Labs, a Anthropic, a Cohere, a Meta, a Mistral AI, a Stability AI e a Amazon, por meio de uma única API. Além disso, o serviço disponibiliza um amplo conjunto de funcionalidades para desenvolver aplicações de IA generativa com segurança, privacidade e uso de IA responsável.
Amazon Elastic Container Service
O Amazon Elastic Container Service (ECS) é um serviço totalmente gerenciado de orquestração de contêineres, projetado para ajudar na implantação, no gerenciamento e na escalabilidade de aplicações conteinerizadas de maneira mais eficiente.
Amazon Relational Database Service
O Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) é um serviço de banco de dados relacional de fácil gerenciamento e otimizado para o custo total de propriedade.
Amazon Simple Storage Service
O Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) é um serviço de armazenamento de objetos que oferece escalabilidade, disponibilidade de dados, segurança e performance líderes do setor.
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