Jak sztuczna inteligencja upraszcza zarządzanie danymi do odkrywania leków

W związku z Egnyte





Calithera Biosciences to mała firma immunoterapeutyczna z Północnej Kalifornii, która posiada szereg leków na różnych etapach rozwoju przedrynkowego na raka i mukowiscydozę. Jak każdy producent tworzący złożone nowe produkty, Calithera śledzi mnóstwo danych.

Ale w przeciwieństwie do firm zajmujących się zaawansowanymi technologiami w innych dziedzinach, firmy zajmujące się odkrywaniem leków mają stale za sobą nadzór amerykańskiej Agencji ds. Żywności i Leków, zwłaszcza gdy testują swoje produkty na ludziach.



Jak sztuczna inteligencja upraszcza zarządzanie danymi do odkrywania leków

Calithera prowadzi zarejestrowane badania kliniczne swoich produktów, aby zbadać ich bezpieczeństwo, czy są skuteczne u pacjentów z określonymi mutacjami genów i jak dobrze działają w połączeniu z innymi terapiami. Firma musi zebrać szczegółowe dane o setkach pacjentów. Podczas gdy niektóre z jego badań są na wczesnym etapie i obejmują tylko niewielką liczbę pacjentów, inne obejmują ponad 100 ośrodków badawczych na całym świecie.

W świecie nauk przyrodniczych jednym z największych wyzwań, przed jakimi stoimy, jest ogromna ilość danych, które generujemy, bardziej niż w jakimkolwiek innym biznesie, mówi Behrooz Najafi, główny strateg ds. technologii informatycznych w firmie Calithera. (Najafi jest także dyrektorem ds. informacji i technologii w firmie technologicznej Innovio z zakresu opieki zdrowotnej). Calithera musi przechowywać dane i zarządzać nimi, zapewniając jednocześnie, że są one łatwo dostępne w razie potrzeby, nawet za wiele lat. Musi również spełniać określone wymagania FDA dotyczące sposobu generowania, przechowywania i wykorzystywania danych.

Nawet coś pozornie tak prostego, jak aktualizacja serwera plików, musi przestrzegać ściśle określonego protokołu FDA z wieloma etapami testowania i przeglądu. Najafi twierdzi, że cała ta kłótnia z danymi związanymi ze zgodnością może zwiększyć koszty firmy takiej jak jego o 30% do 40%, zarówno pod względem kosztów bezpośrednich, jak i godzin pracy personelu. Są to zasoby, które w przeciwnym razie można by przeznaczyć na dalsze badania lub inne działania o wartości dodanej.



Calithera ominęła większość tych dodatkowych kosztów i znacznie poprawiła swoją zdolność do śledzenia danych, umieszczając je w czymś, co Najafi nazywa bezpiecznym kontenerem do przechowywania, chronionym obszarem dla treści regulowanych, częścią większej aplikacji do zarządzania dokumentami w chmurze, w dużej mierze napędzanej przez sztuczną inteligencję . Sztuczna inteligencja nigdy nie śpi, nigdy się nie nudzi i może nauczyć się rozróżniać setki różnych typów dokumentów i form danych.

Oto, jak to działa: dane kliniczne lub dane pacjenta są wprowadzane do systemu i skanowane przez sztuczną inteligencję, która rozpoznaje określone cechy dotyczące dokładności, kompletności, zgodności z przepisami i innych aspektów danych. AI może oflagować, gdy brakuje wyniku testu lub gdy pacjent nie przesłał wymaganego wpisu do dziennika. Wie, kto może uzyskać dostęp do określonych rodzajów danych i co to jest, a czego nie wolno z nimi robić. Może wykrywać ataki ransomware i je odpędzać. I może to wszystko automatycznie udokumentować w sposób zadowalający FDA lub jakikolwiek inny organ regulacyjny.

Takie podejście zdejmuje z nas ciężar przestrzegania przepisów” – mówi Najafi. Gdy dane z wielu witryn badawczych znajdą się na platformie, Calithera wie, że sztuczna inteligencja upewni się, że jest ona bezpieczna, kompletna i zgodna ze wszystkimi przepisami, a także będzie zgłaszać wszelkie problemy.



Zarządzanie danymi dotyczącymi odkrywania leków zgodnie z potrzebami badań i wymogami organów regulacyjnych może być, jak zauważa Najafi, uciążliwe i kosztowne. Branża nauk przyrodniczych może zapożyczyć techniki zarządzania danymi i platformy opracowane dla innych branż, ale należy je zmodyfikować, aby poradzić sobie z poziomami bezpieczeństwa i walidacji oraz szczegółowymi ścieżkami audytu, które są sposobem na życie dla twórców leków. Sztuczna inteligencja może usprawnić te zadania, poprawiając bezpieczeństwo, spójność i ważność danych — zwalniając koszty firm farmaceutycznych i organizacji badawczych, aby mogły realizować swoją podstawową misję.

Skomplikowane środowisko zarządzania danymi

Zgodność z przepisami pomaga zapewnić, że nowe leki i urządzenia są bezpieczne i działają zgodnie z przeznaczeniem. Chroni również prywatność i dane osobowe tysięcy pacjentów biorących udział w badaniach klinicznych i badaniach porynkowych. Bez względu na ich wielkość — ogromne globalne konglomeraty lub małe startupy próbujące wprowadzić na rynek pojedynczy produkt — twórcy leków muszą przestrzegać tych samych standardowych praktyk, aby dokumentować, kontrolować, weryfikować i chronić każdy strzęp informacji związanych z badaniem klinicznym.

Kiedy naukowcy prowadzą badanie z podwójnie ślepą próbą, złotym standardem potwierdzania skuteczności leku, muszą zachować anonimowość informacji o pacjentach. Muszą jednak później łatwo deanonimizować dane, umożliwiając ich identyfikację, aby pacjenci z grupy kontrolnej mogli otrzymać badany lek, a firma mogła śledzić – czasami przez lata – jak produkt zachowuje się w rzeczywistych zastosowaniach.



Obciążenie zarządzaniem danymi spada na wschodzące i średnie firmy bionaukowe, mówi Ramin Farassat, dyrektor ds. strategii i produktu w Egnyte, firmie zajmującej się oprogramowaniem z Doliny Krzemowej, która tworzy i obsługuje platformę zarządzania danymi z obsługą AI używaną przez Calithera i kilkaset innych firm. firmy naukowe.

Takie podejście zdejmuje z nas ciężar przestrzegania przepisów, mówi Najafi. Gdy dane z wielu witryn badawczych znajdą się na platformie, Calithera wie, że sztuczna inteligencja upewni się, że jest ona bezpieczna, kompletna i zgodna ze wszystkimi przepisami, a także będzie zgłaszać wszelkie problemy.

Pobierz pełny raport .

Ta treść została stworzona przez Insights, dział zajmujący się treściami niestandardowymi MIT Technology Review. Nie została napisana przez redakcję MIT Technology Review.

ukryć