Institute of Biomedical Research Corp. presenteerde een update over haar nieuwste wetenschappelijke onderneming: M2Bio Sciences streeft ernaar een paradigmaverschuiving in te luiden binnen het domein van de medische gezondheid door zich te richten op het fundamentele facet van het ontdekken van geneesmiddelen. Historisch gezien is de ontwikkeling van geneesmiddelen onmisbaar geweest bij de aanpak van verschillende medische aandoeningen, van het bestrijden van bacteriële pathogenen tot het verzachten van hart- en vaatziekten.

Het ontdekkingsproces van geneesmiddelen wordt echter gekenmerkt door exorbitante kosten, lange tijdslijnen en ethische overwegingen met betrekking tot dierproeven en proeven op mensen. In het licht van de ontwikkeling van kunstmatige intelligentie, met name op het gebied van algemene AI, stelt M2Bio dat dit proces aanzienlijk kan worden versneld en kosteneffectiever kan worden gemaakt, met minimale ethische implicaties, door gebruik te maken van ML-modellen (machine learning) en volwassen algemene AI-algoritmen. M2Bio Sciences blijft aanzienlijk investeren in AI, dat een fundamentele pijler vormt van de holistische gezondheidsbenadering van het bedrijf. De primaire toepassing van AI binnen dit kader is als volgt: #1 Drug Discovery Advancement: Kunstmatige intelligentie (AI) maakt gebruik van het vermogen om uitgebreide datasets te onderzoeken om potentiële kandidaat-geneesmiddelen te onderscheiden.

Modellen voor machinaal leren kunnen moleculaire interacties met precieze biologische doelwitten voorspellen en zo het opsporen van verbindingen met therapeutisch potentieel versnellen. Dit facet van AI is vooral nuttig tijdens de doelwitidentificatie en leadoptimalisatiefase. #2 Drug Repurposing Excellence: AI onderzoekt gevestigde farmaceutische middelen en hun goed gedocumenteerde werkingsmechanismen, waardoor nieuwe therapeutische toepassingen voor deze verbindingen kunnen worden ontdekt.

Deze functie van onschatbare waarde bespaart niet alleen kostbare tijd en middelen, maar maakt het ook mogelijk om bestaande middelen opnieuw te gebruiken voor de behandeling van verschillende aandoeningen. #3 Bekwaamheid in het voorspellen van geneesmiddelentoxiciteit: AI-modellen kunnen potentiële toxiciteit van geneesmiddelen voorspellen door middel van een uitputtende analyse van chemische structuren en biologische gegevens. De vroege identificatie van toxische verbindingen binnen het ontwikkelingstraject voorkomt de aanzienlijke kosten en tegenslagen die gepaard gaan met mislukkingen in een laat stadium.

#4 Precisie in Klinische Proefoptimalisatie: AI is een krachtig hulpmiddel bij de optimalisatie van het ontwerp van klinische proeven, dat bedreven is in het identificeren van geschikte patiëntencohorten, het voorspellen van de respons van patiënten en het bijdragen aan de formulering van meer gestroomlijnde en kosteneffectieve klinische proeven. Deze coördinatie leidt tot snellere goedkeuringsprocessen voor medicijnen. #5 Uitmuntendheid in geneesmiddelenproductie: AI is van cruciaal belang bij het verbeteren van de productieprocessen van medicijnen, het garanderen van een consistente productkwaliteit en het verlagen van de productiekosten.

De voorspellende capaciteiten van AI beschermen ook tegen fabricageproblemen die kunnen leiden tot mislukte batches. #6 Medicijninteracties en bijwerkingen voorspellen: AI kan door middel van de analyse van patiëntgegevens potentiële interacties tussen geneesmiddelen voorspellen en ongewenste voorvallen voorspellen, waardoor professionals in de gezondheidszorg weloverwogen en geïnformeerde beslissingen over behandelingen kunnen nemen. #7 Baanbrekende Drug Target Identificatie: AI navigeert vakkundig door uitgebreide biologische datasets en vergemakkelijkt zo de identificatie van innovatieve doelwitten voor geneesmiddelen, een cruciale component in de ontwikkeling van therapeutica voor de behandeling van tot nu toe ongeneeslijke ziekten.

#8 Innovatieve toedieningssystemen voor geneesmiddelen: AI speelt een centrale rol bij het ontwerpen van geavanceerde toedieningssystemen voor medicijnen, waardoor de werkzaamheid van medicijnen wordt verbeterd en tegelijkertijd schadelijke bijwerkingen worden verminderd. #9 Geneeskunde op maat met behulp van AI: De analytische vaardigheden van AI breiden zich uit tot het personaliseren van geneesmiddelenregimes, waarbij gebruik wordt gemaakt van patiëntspecifieke gegevens, waaronder genetische informatie, op een gebied dat farmacogenomica wordt genoemd. Deze aanpak op maat verbetert de behandelresultaten en vermindert bijwerkingen.

#10. Naleving van regelgeving via AI: AI helpt farmaceutische bedrijven bij het waarborgen van de naleving van strenge regelgevingsnormen tijdens het hele ontwikkelingsproces van medicijnen. Deze proactieve betrokkenheid vermindert het risico op vertragingen bij de goedkeuring. #11 Strategische geneesmiddelenprijzen en markttoegang: AI gebruikt zijn analytische capaciteiten om uitgebreide marktgegevens, prijsstructuren en patiëntresultaten te onderzoeken, wat inzichten van onschatbare waarde oplevert voor het vormgeven van prijsstrategieën voor geneesmiddelen en het bepalen van markttoegangsbenaderingen.

#12 Inzichten door middel van datamining van geneesmiddelen: AI ontgint enorme reservoirs aan wetenschappelijke literatuur, gegevens van klinische tests en patiëntendossiers om nieuwe inzichten op te sporen die de ontwikkelingsstrategieën voor geneesmiddelen kunnen informeren en vormgeven. #13 Automatisering bij het ontdekken van geneesmiddelen: AI-gestuurde robotsystemen vormen de voorhoede van innovatie bij het automatiseren van high-throughput screening van samenstellingen voor het ontdekken van geneesmiddelen, waardoor de efficiëntie van dit cruciale proces aanzienlijk wordt verbeterd. De potentiële toepassingen van AI bij het ontdekken van geneesmiddelen zijn vrijwel grenzeloos.

M2Bio maakt gebruik van de rijkdom van de natuur om ontdekkingen te versnellen, met name de synthese van natuurlijke producten. Hoewel de synthese van natuurlijke producten aanzienlijke uitdagingen met zich meebrengt, zijn planten samen met menselijke organismen geëvolueerd en leveren veel complexe bioactieve moleculen op. M2Bio is dan ook van plan om verschillende Afrikaanse planten, die bekend staan om hun biologisch actieve verbindingen, te gebruiken om potentiële fytochemicaliën of lead compounds voor farmaceutische ontwikkeling te identificeren.

M2Bio heeft aanzienlijke financiële toezeggingen gedaan aan de Universiteit van Pretoria, een prestigieus instituut in de Zuid-Afrikaanse hoofdstad, om deze verbindingen te extraheren en te karakteriseren. M2Bio zal een uitgebreide database van deze lead compounds opzetten en beheren, waarbij de extractie wordt uitgevoerd in het nieuw opgerichte onderzoekslaboratorium aan de universiteit: M2Bio-Discovery Centre for AI-Driven Phytomedicine Research. Er zullen AI-algoritmen worden gebruikt om het karakteriserings- en identificatieproces exponentieel te versnellen.

Dit baanbrekende initiatief is een belangrijke mijlpaal voor Afrika.