Cómo la IA está intensificando el método científico desde las pruebas y el error hasta el descubrimiento dirigido

Discovery Science es necesario para ejecutar éxitos y revelar la visión que puede ignorar los enfoques tradicionales. Al ayudar a los científicos a resaltar patrones y correlaciones en los datos, la metodología ayuda en la formación de nuevas hipótesis.

Por ejemplo, un equipo de investigadores puede analizar datos genómicos a gran escala para identificar patrones asociados con la enfermedad, sin hipótesis predeterminada. Este análisis puede revelar variantes genéticas inesperadas asociadas con algunas enfermedades, o nuevos pasajes biológicos que los investigadores pueden probar con hipótesis objetivo más adelante.

Históricamente, Discovery Science se inspira en gran medida en las pruebas y el error, los investigadores han confiado en una exploración irrazonable a medida que descubren el significado en conjuntos de datos a gran escala. Pero este enfoque es increíblemente lento y costoso, lo que limita la cantidad de científicos de investigación descubiertos y, por lo tanto, puede ralentizar la innovación. Puede llevar varios años (o décadas, incluso, incluso) que los científicos se conviertan en soluciones tangibles.

Pero ahora, la IA está cambiando las reglas de descubrimiento. De hecho, el 98 por ciento de las organizaciones de ciencias de la vida están aprovechando la IA genérica, y el 95 por ciento de los agentes están utilizando AI- Tasa de adopción más alta En industrias altamente reguladas. La IA tiene la capacidad de reducir significativamente el tiempo desde la búsqueda hasta los resultados de la investigación de traducción. Por ejemplo, la línea de tiempo del descubrimiento de drogas puede condensarse potencialmente a un promedio de 5-6 años. En solo un añoAdemás de intensificar la fecha límite de descubrimiento de drogas, la IA también tiene la capacidad de reducir el costo de I + D 25-50 por ciento,

Esencialmente, la IA reducirá en gran medida los esfuerzos de Hércules del proceso de búsqueda, lo que traerá a los medicamentos, tratamiento terapéutico y ideas terapéuticos más rápidos que antes. Por aquí:

Cero en áreas cocidas para su uso

Uno de los desafíos más importantes de la investigación basada en el descubrimiento es determinar qué enfocarse en primer lugar. El análisis sólido de modelos de idiomas grandes (LLM) es invaluable para ayudar a los investigadores a hacer una estimación inicial más educada de qué área será más impresionante para detectar. Por ejemplo, la IA puede ayudar a los científicos a revisar la literatura, revisar áreas de enfoque importantes y preparar una hipótesis mucho más rápida en comparación con los métodos tradicionales.

Citando la poda de tuberías y los mercados de capitales, terminando un 20% de fuerza laboral,

La IA ha aumentado la velocidad y la precisión del modelado futuro. Esto permite a los investigadores realizar un diseño temprano de fármacos y el diseño de la molécula compuesta de forma rápida y precisa. Frente a más modelado, pueden predecir mejor cómo se comportarán las drogas en el cuerpo. Esta mayor precisión les ayuda a reducir a los reclamantes más prometedores en los ensayos clínicos, ahorra tiempo y dinero, y en última instancia respalda mejores resultados de los pacientes. También está sucediendo un esfuerzo global Use AI para modelar células humanasQue se describe como "la santa tumba de la biología" en el contexto de su promesa.

Desafíos e ideas

La IA está repitiendo más la ciencia de la vida al ayudar a los investigadores a aprender rápidamente de éxitos y fracasos. Estas ideas pueden integrarse en futuros experimentos, lo que elimina la necesidad de comenzar desde rasguños cada vez. Además, la capacidad de IA para aprender con el tiempo le permite sugerir diseños experimentales y adaptar procesos. También presenta el intercambio de nuevos hallazgos en equipos, asegurando que el conocimiento sea constantemente actualizado y accesible tanto para la etapa inicial como de los investigadores avanzados. Esto promueve un entorno colaborativo no solo entre equipos humanos, sino también entre humanos y sus "colegas" de IA.

A pesar de la gran capacidad de AI en la ciencia del descubrimiento, los desafíos permanecen. Las compañías de ciencias de la vida han sido reacias a compartir información históricamente, mientras que las instituciones académicas y públicas pueden ser más abiertas, lo que puede conducir al acceso de datos, gobernanza y cooperación. Estos pueden retrasar el proceso de búsqueda de desconexión, limitar el alcance de la búsqueda y retrasar el desarrollo de nuevos tratamientos si se deja.

Además, los modelos y herramientas (a veces propietarios) que no interactúan de manera efectiva entre sí pueden convertirse en un obstáculo entre sí. También debe haber una forma de hacer disposiciones y controlar el acceso a esos diversos modelos para que los investigadores puedan cooperar de manera segura sin comprometer la integridad de los datos o la propiedad intelectual.

Para desbloquear la capacidad real de la IA, las organizaciones de ciencias de la vida requieren una plataforma integrada que permita un experimento paralelo y una visión accesible de varios equipos y organizaciones, al tiempo que mantienen la gobernanza.

Una estrategia requiere una estrategia que promueva la cooperación humana y de IA, fortalezca la seguridad y sea respaldada por la base técnica correcta. Con el enfoque correcto, las organizaciones de ciencias de la vida pueden desbloquear la innovación sin precedentes y llevar soluciones que ahorren vidas más rápido que nunca.

Chris McSpirit es el Vicepresidente de la Estrategia de Ciencias de la Vida en Domino Data Lab.