Google DeepMind caută cu inteligența artificială alte utilizări pentru medicamente deja aprobate

Google DeepMind a prezentat un exemplu de folosire a inteligenței artificiale pentru identificarea unei posibile noi utilizări a unui medicament existent. Cercetarea descrisă pornește de la un produs deja aprobat, pe care cercetătorii îl examinează pentru aplicarea într-o altă boală.

„Am reușit să lucrăm cu cercetători, precum cei din Spania, luând un medicament și aplicându-l în boala Chagas, un medicament aprobat de FDA, care afectează 8 milioane de oameni la nivel mondial, ceva la care noi, ca oameni, nu ne gândiserăm”, a declarat Lila Ibrahim, Chief AI Readiness Officer la Google DeepMind, la Bloomberg New Economy Forum 2026 din New Delhi, în discuția difuzată de Bloomberg Television, la minutul 5:32.

AlphaFold oferă predicții despre structura proteinelor

Ibrahim a indicat AlphaFold drept instrumentul care îi ajută pe cercetători să înțeleagă forma tridimensională a proteinelor. Ea a descris sistemul ca răspuns la o provocare științifică veche de 50 de ani.

Predicțiile pot fi consultate de milioane de cercetători din întreaga lume. Pentru a explica accesibilitatea instrumentului, reprezentanta Google DeepMind a comparat căutarea unei structuri cu o căutare pe hartă.

Potrivit explicației sale, forma acestor componente de bază ale vieții ajută la înțelegerea a ceea ce se poate întâmpla atunci când o proteină se pliază greșit, adică atunci când capătă o structură diferită.

Ibrahim vede două direcții de utilizare a inteligenței artificiale în cercetare: descoperirea unor lucruri noi și găsirea altor aplicații pentru cele existente. Ea a menționat și 180.000 de cercetători din India care lucrează la probleme ale țării, inclusiv la înțelegerea bolilor și a medicamentelor asociate acestora.

Evaluarea clinică rămâne o etapă distinctă de descoperire

În aceeași discuție, Kiran Mazumdar-Shaw, fondatoare și președintă executivă a Biocon, a spus că se așteaptă la accelerarea inovării în domeniul medicamentelor. Ea și-a exprimat speranța că scurtarea parcursului de la laborator la piață va permite și un acces mai bun la tratamente la prețuri accesibile.

Mazumdar-Shaw a separat însă descoperirea de studiile clinice, pe care le-a descris drept partea mai scumpă a dezvoltării unui medicament. În opinia sa, inteligența artificială ar putea ajuta la stabilirea informațiilor care trebuie extrase din datele clinice pentru evaluarea siguranței și eficacității.