כתבה
MIT Tech Review AI ·
סגירת מעגל הנתונים בגילוי תרופות בעזרת AI
Closing the data loop in AI-driven drug discovery
חברות תרופות משקיעות ב-AI כדי להוריד עלויות ולהגדיל את שיעור ההצלחה. AI משמש לזיהוי מולקולות פוטנציאליות ולתכנון תרופות מותאמות אישית.
תקציר מקורי באנגליתDrug discovery is a high-cost, high-risk endeavor that is under growing pressure from a market increasingly defined by first-mover advantage. Since the 1950s, the cost of developing new pharmaceuticals has roughly doubled every nine years—a phenomenon known as Eroom’s Law . Today, bringing a new drug to market takes an average of 10-15 years and costs anywhere from $1 billion to $2.5 billion , with failure rates upward of 90%. AI has become the pharmaceutical industry’s biggest bet on bringing success rates up and timelines down. The faster drug companies can identify, test, and optimize new chemical compounds, the lower the risk of costly failures later in development. “The main cost in drug discovery is still the clinical phase, so trying to reduce risk and increase your success rates th
קרא במקור המקורי
technologyreview.com
פתח כתבה מקורית