Samengevat. Isomorphic Labs, een spin-out van Google DeepMind, staat op het punt de farmaceutische industrie te transformeren. Het bedrijf denkt de tijdsduur voor de ontwikkeling van nieuwe geneesmiddelen te kunnen halveren. Dat wijst op een toekomst waarin AI een cruciale rol speelt in de gezondheidszorg..
“AI zal tijdsduur voor de ontwikkeling van nieuwe geneesmiddelen halveren”
Waarom is dit belangrijk?
Deze ontwikkeling kan een revolutie teweegbrengen in de farmaceutische industrie door de gemiddelde tijd voor het ontdekken van nieuwe medicijnen, inclusief klinische proeven, die nu tot een decennium kan duren, drastisch te verkorten. Dit heeft potentieel grote economische en maatschappelijke implicaties, gezien de hoge kosten en tijdsinvestering die momenteel vereist zijn in het medicijnontwikkelingsproces.In het nieuws: Demis Hassabis, hoofd van Google DeepMind en leider van Isomorphic Labs, heeft onlangs twee farmaceutische partnerschappen aangekondigd. Het gaat om overeenkomsten met Eli Lilly en Novartis, met een gecombineerde waarde van tot $3 miljard. Dat meldt de Financial Times.
- Deze partnerschappen vormen een keerpunt voor het tot nu toe onrendabele Isomorphic Labs.
- Het AI-platform van Isomorphic voorspelt biochemische structuren, wat helpt bij de creatie van nieuwe geneesmiddelen.
Zoom in. De AI van Isomorphic kan de ontdekkingsfase van gemiddeld vijf jaar naar twee jaar terugbrengen.
- De gemiddelde kosten voor het ontwikkelen van een nieuw medicijn bedragen ongeveer $2.7 miljard.
- Grote farmaceutische bedrijven staan onder druk om nieuwe medicijnen te ontwikkelen. Dat terwijl ze geconfronteerd worden met het verlopen van patenten en generieke concurrentie.
Zoom out. De AI-technologie van Isomorphic bouwt voort op de wetenschappelijke doorbraken van DeepMind’s AlphaFold-technologie.
- De interesse in het gebruik van AI voor medicijnontdekking neemt toe, met bedrijven in de sector die in 2022 ruim $4.4 miljard ophaalden.
- Isomorphic onderscheidt zich door fundamentele modellen van biologie en chemie te bouwen, in plaats van AI te gebruiken voor de analyse van bestaande gegevens.
