Η ανακάλυψη φαρμάκων παρουσιάζει σημαντικές προκλήσεις. Σύμφωνα με τον David Pardoe, υπολογιστικός χημικός στην Evotec, μόνο περίπου 500 από τις 7. 000 σπάνιες ασθένειες έχουν αναπτυχθεί θεραπευτικές επιλογές κατά τον τελευταίο αιώνα. Η μακρά και κοστοβόρα φύση αυτής της διαδικασίας είναι όπου η τεχνητή νοημοσύνη (ΑΙ) μπορεί να προσφέρει λύσεις. Η ΑΙ μπορεί να ενσωματώνει τις τρισδιάστατες δομές και τα ατομικά χαρακτηριστικά των δυνητικών μορίων φαρμάκων για να εξετάσει τη συμβατότητά τους με τις πρωτεΐνες-στόχους, ενδεχομένως ενισχύοντας την αποτελεσματικότητα των φαρμάκων και εντοπίζοντας νέους στόχους, λαμβάνοντας υπόψη το σύνθετο βιολογικό περιβάλλον εντός των ασθενών. Ένας πλούτος βιολογικών δεδομένων που δημιουργούνται παγκοσμίως σχηματίζει μια ισχυρή βάση για τις εφαρμογές ΑΙ στην ανάπτυξη φαρμάκων. Ωστόσο, η ποιότητα των δεδομένων παραμένει κρίσιμο ζήτημα, συχνά εμποδισμένο από ασύμβατες πειραματικές μεθόδους και μια τάση να δημοσιεύονται μόνο ευνοϊκά αποτελέσματα. Ενώ κάποιοι πιστεύουν ότι η αύξηση του όγκου των δεδομένων θα λύσει αυτά τα προβλήματα, πολλοί ειδικοί υπογραμμίζουν την ανάγκη συνεργασίας μεταξύ ακαδημίας και βιομηχανίας για την ενίσχυση της ποιότητας των δεδομένων για τα μοντέλα ΑΙ. Βασικές συστάσεις περιλαμβάνουν τον εκσυγχρονισμό της αναφοράς και των μεθοδολογιών για τα πειράματα, προκειμένου να μειωθούν οι διαφορές μεταξύ των δεδομένων από διάφορα εργαστήρια.

Πρωτοβουλίες όπως το Human Cell Atlas στοχεύουν στη δημιουργία συνεπών συνόλων δεδομένων για την ανάλυση ΑΙ, ενώ το έργο Polaris αναπτύσσει κατευθυντήριες γραμμές για τη βελτίωση της διαφάνειας και της ποιότητας των δεδομένων. Επιπλέον, υπάρχει μια αξιοσημείωτη προκατάληψη προς τη δημοσίευση μόνο επιτυχημένων αποτελεσμάτων, η οποία παραμορφώνει τα μοντέλα ΑΙ προς θετικά αποτελέσματα. Η αντιμετώπιση αυτού μέσω πρωτοβουλιών που συγκεντρώνουν τόσο θετικά όσο και αρνητικά αποτελέσματα είναι απαραίτητη για μια πιο ακριβή κατανόηση της αποτελεσματικότητας και της ασφάλειας των φαρμάκων. Έργα όπως η πρωτοβουλία “avoid-ome” στοχεύουν να παρέχουν πολύτινες γνώσεις σχετικά με τους παράγοντες PFME που σχετίζονται με την ανάπτυξη φαρμάκων. Επιπλέον, οι φαρμακευτικές εταιρείες συχνά κατέχουν εκτενή δεδομένα αλλά είναι απρόθυμες να τα μοιραστούν, περιορίζοντας τα πιθανά οφέλη για την ΑΙ. Συνεργατικά έργα όπως το Melloddy έχουν δείξει ότι η ομοσπονδιακή μάθηση μπορεί να βελτιώσει την ακρίβεια των μοντέλων ενώ εξακολουθεί να προστατεύει τις ιδιωτικές πληροφορίες. Συνοψίζοντας, η ενίσχυση της ανακάλυψης φαρμάκων μέσω της ΑΙ θα απαιτήσει βελτιωμένο εκσυγχρονισμό των δεδομένων, αναγνώριση της αξίας των αρνητικών αποτελεσμάτων και αυξημένη συνεργασία στην κοινοποίηση δεδομένων. Αντιμετωπίζοντας αυτές τις προκλήσεις, η ελπίδα είναι να αυξηθεί σημαντικά η αποδοτικότητα και η αποτελεσματικότητα της ανάπτυξης φαρμάκων.