Hàng triệu những phân tử thuốc có thể trở thành thuốc, nhưng việc mua và
thử nghiệm mỗi loại đều tốn thời gian cũng như tiền bạc. Vậy các công ty
dược phẩm xác định loại thuốc cần thử nghiệm như thế nào? Họ sẽ đưa ra
những dự đoán có cơ sở, dựa vào các nghiên cứu gợi ý những phân tử nào
có khả năng cao trở thành thuốc tốt.
CEO của Atomwise Abraham Heifet đã cung cấp cho chúng tôi một giải
thích nhanh về quá trình thử nghiện này rằng: “Để biết thuốc có hiệu quả
không, nó phải kết dính với protein gây bệnh, và nó không được kết dính
với protein trong gan, thận, tim, não và những bộ phận khác trong cơ thể
mà có thể gây ra những tác dụng phụ độc hại. Quá trình này là về ‘kết dính
những thứ bạn muốn nó kết dính, thất bại trong việc kết dính những thứ bạn
không muốn.’”
Vậy nên, nếu các công ty dược phẩm có thể dự đoán khả năng kết dính, thì
họ có thể xác định những phân tử nào có khả năng hiệu quả. Atomwise
cung cấp sự dự đoán này bằng việc mang đến một công cụ AI khiến công
việc xác định những loại thuốc tiềm năng trở nên hiệu quả hơn. Công cụ sử
dụng AI để dự đoán khả năng kết dính của những phân tử, vậy nên
Atomwise có thể gợi ý cho các công ty dược phẩm, trong danh sách xếp
hạng, những phân tử nào có khả năng kết dính tốt nhất với một protein gây
bệnh.
Ví dụ, Atomwise có thể cung cấp danh sách 20 phân tử có khả năng kết
dính cao nhất, ví dụ cho virus Ebola. Thay vì kiểm tra từng phân tử một,
máy dự đoán của Atomwise có thể xử lý hàng triệu khả năng. Mặc dù công
ty dược phẩm vẫn cần phải thử nghiệm và xác nhận những loại phân tử
tiềm năng thông qua sự đánh giá và hoạt động của con người cũng như máy
móc, công cụ AI của Atomwise giảm thiểu chi phí và tăng tốc độ tìm ra
những loại phân tử phù hợp.
Vậy sự đánh giá này xuất hiện ở đâu? Khi nhận ra giá trị tổng hợp của một
phân tử tiềm năng cụ thể đối với ngành công nghiệp dược phẩm. Giá trị này
