Будущее разработки лекарств может принадлежать искусственному интеллекту (ИИ), но пока он находится только в зачаточном состоянии. Чтобы ИИ стал более зрелым, разработчикам нужны большие и качественные наборы данных для обучения и проверки моделей, которые должны быть открытыми и управляться независимыми организациями.
Как сообщает издание Science, ИИ уже используется в фармацевтических исследованиях для идентификации целей, оптимизации соединений, оптимизации свойств и прогнозирования токсичности. Есть успешные примеры соединений, разработанных искусственным интеллектом, но современные модели ИИ эффективны только в областях с большим количеством данных.
Отсутствие стандартизированных данных является основным препятствием для улучшения применения ИИ в разработке лекарств.
Создание больших наборов данных для обучения и проверки моделей ИИ не может быть задачей одной компании, лаборатории или страны. Фирмы могут иметь данные о структурных изменениях, связанных с запатентованными соединениями, но частные усилия ограничивают доступ к широкому спектру данных, необходимых для развития ИИ.
Глобальные усилия пострадают, если данные будут разрозненными или закрытыми из-за исключительных прав собственности или нахождения в национальных или институциональных банках данных.
