Az MIT-Takeda program: az AI úttörője az egészségügyben és a gyógyszerfejlesztésben
Amikor a Takeda Pharmaceutical Co. és az MIT School of Engineering 2020 februárjában elindította mesterséges intelligenciára (AI) összpontosító együttműködését az egészségügy és a gyógyszerfejlesztés terén, a társadalom éppen egy globális pandémia küszöbén állt, és az AI messze nem volt olyan népszerű szó, mint ma.
Ahogy a program lezárul, a világ jelentősen megváltozott. Az AI átalakító technológiává vált több iparágban, beleértve az egészségügyet és a gyógyszeripart is, míg a pandémia átalakította sok vállalkozás egészségügyi megközelítését, és megváltoztatta, hogyan fejlesztenek és értékesítenek gyógyszereket.
Mind az MIT, mind a Takeda számára a program igazi áttörést hozott. Amikor elindult, a partnerek azt remélték, hogy a program segít megoldani kézzelfogható, valós problémákat. A program végére új kutatási munkák, felfedezések és tanulságok egész katalógusát hozták létre, beleértve egy kis molekulájú gyógyszerek gyártását javító rendszer szabadalmát is.
Végső soron a program lehetővé tette mindkét entitás számára, hogy olyan alapot hozzanak létre, ahol az AI és a gépi tanulás kulcsszerepet játszik az orvostudományban, kihasználva a Takeda biogyógyszerészeti szakértelmét és az MIT kutatók mélyreható AI és gépi tanulási ismereteit.
A program hatása
„Az MIT-Takeda Program rendkívül hatásos volt, és ragyogó példája annak, hogy mi érhető el, amikor az ipar és az akadémia szakértői együtt dolgoznak megoldások kidolgozásában” – mondja Anantha Chandrakasan, az MIT innovációs és stratégiai vezetője, a Műszaki Iskola dékánja és az Elektromos Mérnöki és Számítástechnikai Tanszék Vannevar Bush professzora. „A program nemcsak az AI és a gépi tanulás egészségügyi felhasználásának előmozdítását eredményezte, hanem új lehetőségeket nyitott meg az MIT oktatói és hallgatói számára ösztöndíjak, finanszírozás és hálózatépítés révén.”
Egyedi megközelítés
A program egyedisége abban rejlett, hogy több konkrét kihívás köré épült, amelyekre a Takeda megoldást keresett. Az MIT oktatói lehetőséget kaptak arra, hogy szakterületük és általános érdeklődésük alapján válasszanak projekteket, lehetővé téve számukra, hogy új területeket fedezzenek fel az egészségügy és a gyógyszerfejlesztés terén.
„A Takeda legnehezebb üzleti problémáira összpontosított” – mondja Anne Heatherington, a Takeda kutatás-fejlesztési adat- és technológiai vezetője és az Adattudományi Intézet vezetője.
„Ezek olyan problémák voltak, amelyekkel a kollégák a terepen valóban küzdöttek” – teszi hozzá Simon Davies, az MIT-Takeda Program ügyvezető igazgatója és a Takeda globális statisztikai és mennyiségi tudományok vezetője.
Kutatási projektek
A program keretében az MIT oktatói kiválaszthatták, hogy mely Takeda-projektekben szeretnének részt venni. Ezután együttműködő csapatok, köztük MIT kutatók és Takeda alkalmazottak, két fordulóban közelítették meg a kutatási kérdéseket. A program során a kollaborátorok 22 projekten dolgoztak, amelyek a gyógyszerkutatás és -fejlesztés, klinikai gyógyszerfejlesztés és gyógyszergyártás témaköreit ölelték fel.
A projektek nemcsak nehéz problémákat céloztak meg, hanem a potenciális megoldások skálázhatóságát is a Takeda vagy a szélesebb biogyógyszerészeti ipar számára.
Eredmények és felfedezések
A program néhány eredménye már szélesebb körű tanulmányokat eredményezett. Egy csoport eredményei például azt mutatták, hogy az AI alkalmazása a beszéd elemzésére lehetővé teheti a frontotemporális demencia korábbi felismerését, miközben gyorsabban és olcsóbban diagnosztizálható. Hasonló algoritmikus elemzések az ALS-ben diagnosztizált betegek beszédében szintén segíthetnek a betegség előrehaladásának megértésében. A Takeda folytatja mindkét AI alkalmazás tesztelését.
Más felfedezések és AI modellek, amelyek a program kutatásának eredményei, már hatással voltak. Fizikai modell és AI tanulási algoritmusok használata segíthet a részecskeméret, keverék és konzisztencia észlelésében a porított kis molekulájú gyógyszerek esetében, például felgyorsítva a gyártási idővonalakat. A program keretében végzett kutatások alapján a kollaborátorok szabadalmat nyújtottak be erre a technológiára.
Az injektálható gyógyszerek, mint például a vakcinák esetében, az AI által vezérelt ellenőrzések szintén csökkenthetik a folyamatidőt és a hamis elutasítási arányokat. Az emberi vizuális ellenőrzések AI folyamatokkal való helyettesítése már mérhető hatást mutatott a gyógyszeripari cégnél.
Heatherington hozzáteszi: „A tanulságaink valóban megalapozzák, hogy mit fogunk következőként csinálni, valóban beágyazva az AI-t és a generatív AI-t (gen-AI) mindenbe, amit előrehaladva teszünk.”
Oktatási programok
A program során több mint 150 Takeda kutató és alkalmazott vett részt az Abdul Latif Jameel Klinika által szervezett oktatási programokban. A program nemcsak kutatási lehetőségeket biztosított, hanem 10 hallgatót is finanszírozott a SuperUROP, az Advanced Undergraduate Research Opportunities Program, valamint két kohortot a DHIVE egészségügyi innovációs programból, amely az MIT Sandbox Innovációs Alap Program része.
Bár a formális program véget ért, az együttműködés bizonyos aspektusai folytatódnak, például az MIT-Takeda Fellows, amely támogatja a végzős hallgatókat, miközben úttörő kutatást folytatnak az egészségügy és az AI területén. A program futása során 44 MIT-Takeda Fellow-t támogattak, és továbbra is támogatják az MIT hallgatóit egy alapítványi alap révén. Az MIT és a Takeda kutatói közötti organikus együttműködés is tovább folytatódik. A program kollaborátorai azon is dolgoznak, hogy modellt hozzanak létre hasonló akadémiai és ipari partnerségek számára, hogy szélesítsék az első ilyen típusú együttműködés hatását.
Érdekes tény: Az egyik legmeglepőbb felfedezés az volt, hogy az AI segítségével végzett beszédelemzés a frontotemporális demencia korábbi felismerését tette lehetővé, ami jelentősen javíthatja a betegség kezelésének hatékonyságát és a betegek életminőségét.
