Utviklingen av medisinar er ein svært dyr og tidsrekkande verksemd. Og som AstraZeneca fann ut sist uke, kan skuffande medisinstudiar ha drege millionar av verdien på aksjemarknaden i ein blikk. Ju raskare vi kan identifisera lovande molekyler som kan omdanna til levande medisinar, jo betre. Dette er grunnen til at medisinselskaper, som GlaxoSmithKline (GSK), Merck, Sanofi og Johnson & Johnson, no vender seg til kunstig intelligens (AI) for å hjelpa dei. Professor Andrew Hopkins er sjef for Exscientia, eit medisinforøkende firma som har undertegna ein avtale på 33 millionar pund med GSK. Han hevdar at AI og menneske som arbeider saman i såkalla "centaur-team" kan hjelpa til med å identifisera molekyler som er kandidatar på ein fjerdedel av den vanlege tida og til ein fjerdedel av kostnaden. Pamela Spence, som er leiar i den globale industrin for livsvitskapar ved konsulentfirmaet EY, seier at det er nødvendig å forstå nøyaktig korleis ei sjukdom påverkar våre biologiske system. "Når det er kjent, søk forskarane etter molekyler som selektivt kan samverka med dette'målet' og omgjøre forstyrringa eller sakte effekten - eit'slag'-molekyl", forklarar ho. Men denne prosessen med å oppdaga medisinar - som tradisjonelt blir utført av små team av vitskapsmenn som omhyggeleg testar kvart potensielt mål og treff molekyl i håp om å finna ein vinnar - er ein enormt tidkrevende tilnærming som òg har ei svært høg mislykkingsrate. Så å ta inn AI er som å ha ein forskarassistent som kan løysa problem ved systematisk og ubarmhjertig søk med utroleg fart, seier ho. "Kva som kan fungere - og like viktig kva som ikkje kan fungere - kan identifiseres først av AI-superdatamaskinen 'in silico,'" seier ho. Dette er den medisinske termen for forsking som vert utført med datamaskin, i motsetning til "in vitro" - tenkje på prøvetubbar - og "in vivo" - test på dyr og menneske. Exscientia sin AI-algoritme krymper store mengder data, frå strukturen til sjukdomar til effekten av eksisterende medisinar, frå peer-reviewed studier til observasjonar av lysskjermer under mikroskop. Og alle desse mulighetane blir avgrensa i ein prosess som professor Hopkins liknar naturleg seleksjon. "Vi prøver ikkje å utelukka usikre, rotete, skitne data", seier han. "Det finst svært interessante analogiar mellom korleis menneskeleg kreativitet fungerer og evolusjonen". Målet er å finna ut små molekyler som kan bli til opptil ti sjukdomsrelaterte mål som kan bli testa. "Ein og ein pille du lager kan kosta krone for å laga, men det er faktisk eit presisjonsutvikla produkt", seier professor Hopkins, som òg er leiar for medisinsk informatikk ved Dundee University i Storbritannia. "Det finst nesten eit uendeleg tal andre molekyler som det kunne ha vore. Du må ta avgjøringar om kva som kan vera trygt og effektivt", seier han. "Most don't lead to anything". Denne AI-driven tilnærminga gjer det òg lettere å koma opp med molekyler som kan ha to ulike mål. For eksempel kan eit kreftmedisin også forbedre immunforsvaret og takle sjukdomen. GSK kjem bak ideen og har nyleg sett opp ein oppdagingsprestasjonsenhet som fokuserer på å forsterka medisinoppdaginga gjennom bruk av "in silico" teknologi - inkludert AI, maskinlæring og deep learning. "Vi har ein haug med slike avtale som vi er i ferd med å gjennomføre; den med Exscientia er kanskje den som er mest avanserte, men vi har eit par andre i gang og eit par interne prosjekter sjølve", seier han. "Kostnaden for oppdaginga frå målet til lanseringen er omtrent $1,7 milliarder [£1,3 milliarder]. Kostnaden for det vi snakkar om her, frå målet til klinikk, er rundt 33% av den, og det tar om lag fem og ein halv år. "Målet vårt er å redusere dette til eit år, og redusere kostnadene i samsvar med det". AI held fram med andre aspekter av forskingsprosessen for medisinar. Ei velvilleg AI, til dømes, nyttar naturleg språkprosessring for å sletta gjennom publisert litteratur, som kjemiske bibliotek, databasar for medisinsk data og vitenskapelege artikler, for å trekke konklusjonar om mulige nye medisinsk kandidatar. Tidlegare i år blei det funne at eit av kandidatane til eit legemiddel for å behandle motorneuronsykdom - òg kalla ALS (Amyotrophic Lateral Sclerosis) - hindrar døden til motorneuroner i celler frå ekte pasienter, og forsinker utbruddet av sjukdomen hos dyr. "Vi er utrolig oppmuntrande over desse funna", seier grunnleggeren og formanden for Benevolent AI, Ken Mulvaney. Patientar bør oppmuntras òg.
Vitskapsmenn som arbeider i tandem med kunstig intelligens (AI) kan skerja tida det tek å utvikla nye medisinar - og, viktigast av alt, kostnadene - seier tekniske selskap.