인공지능(AI)과 생명공학의 결합: 신약 개발 프로세스의 혁신

 

 

선요약 : 인공지능(AI)과 생명공학(바이오테크 BioTech)이 만나, 신약 개발의 미래가 시작되었다. #JNJ #ABBV #SNY #AZN #PFE #IPA #ONTX #AGEN #PBIO #미국개미

 

우리는 인공 지능(또는 AI)이 향후 10년 동안 우리 사회를 근본적으로 재구성할 것이라고 확신합니다. 
가장 심오한 영향 중 하나는 의료 산업에 있을 것입니다. 
이것이 바로 우리가 AI 생명공학 주식이 요즘 고려해볼 수 있는 최고의 주식이라고 생각하는 이유입니다.
생명공학 분야에서 AI의 적용은 데이터라는 단순한 이유 때문에 막대한 경제적 가치를 창출할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.

컴퓨터와 마찬가지로 인간도 함께 연결된 데이터 묶음에 지나지 않습니다.

본질적으로 컴퓨터는 순서대로 코딩된 일련의 1과 0일 뿐이며 각 숫자는 컴퓨터가 수행할 특정 작업에 해당합니다. 
인간의 DNA는 거의 동일합니다. 

우리는 단지 As, Gs, Cs, Ts가 함께 연결된 묶음일 뿐입니다. 
그것들은 인간 DNA 분자에서 발견되는 네 가지 기본 유형으로, 각각 사람의 특성, 성격, 심지어 행동까지 결정합니다.

출처: investorplace.com

기본적으로 여기서 연결 요소는 데이터입니다.
이는 AI가 인체에 특히 심오한 영향을 미칠 수 있음을 의미합니다.

 

데이터의 세계에서 오늘날의 AI는 시작에 불과합니다

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결국 AI란 무엇일까요? 

특정 작업 또는 다양한 작업을 수행하는 방법을 학습하기 위해 수많은 데이터를 처리하는 기계 학습 알고리즘일 뿐입니다. 

데이터가 모델의 "연료" 역할을 하는 알고리즘과 데이터일 뿐입니다.
AI 모델이 액세스할 수 있는 데이터의 양과 품질이 모델 자체의 품질을 결정합니다.
인체에 관해서는 품질 데이터가 부족하지 않습니다. 

위에서 언급했듯이 우리는 함께 연결된 양질의 유전 데이터 묶음에 지나지 않습니다.

그 모든 데이터에 AI를 적용하면 세상을 바꿀 수 있습니다.

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새로운 성공적인 신약을 개발하는 데 약 9억 달러와 13.5년이 걸립니다.

즉, 경제적으로 중요하고 매우 긴 사업입니다. 

사실 비용이 너무 많이 들고 시간이 많이 걸리기 때문에 회사에서 개발 프로세스에 많은 신약을 투입할 여력이 없습니다. 

그리고 인간 생물학적 데이터의 모든 순열이 주어진 가능한 것에 비해 이것은 약물 후보 및 프로그램에서 엄청난 부족을 초래합니다.

왜 세상에는 그렇게 많은 질병이 존재하지만 그에 대항할 수 있는 신약은 거의 없는지 궁금한 적이 있습니까?

이는 신약 발견 및 개발 프로세스는 엄청나게 길고 비용이 많이 듭니다.
그러나 AI는 이 프로세스를 상당히 단축하고 비용을 절감할 수 있습니다.

 

 

인공지능, 바이오테크를 만나다!

신약을 찾는 데 왜 그렇게 오래 걸립니까? 

생물학적 데이터의 우주는 방대하기 때문에 기계 데이터보다 훨씬 더 큽니다. 

컴퓨터를 사용하더라도 인간은 모든 데이터를 분류하고 질병의 근본 원인을 찾고 시뮬레이션을 실행하여 이러한 질병과 싸울 화합물을 공식화하는 데 영원히 걸립니다.

그러나 AI는 전체 프로세스를 자동화할 수 있습니다. 

인간의 유전자 데이터를 매핑하고, 돌연변이를 식별하고, 그러한 돌연변이와 싸우기 위해 화합물 시뮬레이션을 실행할 수 있습니다. 이 모든 것이 순식간에 이루어집니다.

본질적으로 연구자들은 AI를 사용하여 현재 가능한 것보다 훨씬 빠르게 신약 후보를 찾을 수 있습니다.

올해 초 일본 거대 제약회사 다케다제약(Takeda Pharmaceutical)은 AI를 이용해 불과 6개월 만에 만든 실험용 건선 치료제를 40억 달러에 사들였습니다.

Bayer(티커:BAYRY), Roche(티커:RHHBY), Sanofi(티커:SNY) 및 AstraZeneca(티커:AZN)와 같은 다른 제약 대기업은 신약 개발 목적으로 AI 기술을 적극적으로 사용하고 있습니다.

AI 기반 신약 발견의 미래는 지금 시작됩니다.

리서치 회사인 Deep Pharma Intelligence는 AI 기반 약물 발견 분야에 대한 투자가 지난 4년 동안 거의 250억 달러로 3배 증가했다고 추정합니다. 

Morgan Stanley는 AI 기반 약물 발견이 향후 10년 동안 연간 매출이 500억 달러를 초과하는 50개의 새로운 치료법을 추가로 출시할 것이라고 믿습니다

출처: Deep Pharma Intelligence

즉, 500억 달러 규모의 AI 신약개발 혁명이 지금 시작됩니다.

#출처 : investorplace.com

 

# 반박시 선생님 의견이 맞습니다.

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