Lyfjafræðin stendur frammi fyrir verulegum áskorunum; samkvæmt David Pardoe, tölvukennara hjá Evotec, hafa aðeins um 500 af 7. 000 sjaldgæfum sjúkdómum meðferðarvalkosti þróaða á síðasta öld. Langdreginn og kostnaðarsamur eðli þessa ferlis er þar sem gervigreind (AI) gæti boðið lausnir. AI getur falið í sér 3D-strúktúr og atóm eiginleika mögulegra lyfjaSameinda til að kanna samhæfi þeirra við markprótín, sem gæti aukið lyfjaáhrif og auðveldað að finna ný markmið, allt meðan tekið er tillit til flókins líffræðilegs umhverfis inni í sjúklingum. Fjölmargar líffræðilegar gögn sem myndast um allan heim leggja sterkan grunn að AI-forritum í lyfjaþróun. Hins vegar er gæði gagna enn mikilvægur þáttur, oft hindruð af ósamræmum tilraunaaðferðum og tilhneigingu til að birta aðeins jákvæðar niðurstöður. Á meðan sumir telja að aukning gagnaumfangi leysi þessi vandamál, leggja margir sérfræðingar áherslu á nauðsyn þess að samstarf sé milli háskóla og iðnaðar til að auka gæðagögn fyrir AI líkön. Lyklaráðleggingar fela í sér staðla skýrslugerð og aðferðir fyrir tilraunir til að draga úr ósamræmi milli gagna frá mismunandi rannsóknarstofum.

Framtak eins og Human Cell Atlas miðar að því að búa til samræmd gögn fyrir AI greiningu, meðan Polaris verkefnið er að þróa leiðbeiningar til að bæta gagnasýnileika og gæði. Auk þess er skýr skekkja við að birta aðeins árangursríkar niðurstöður, sem skekur AI líkön í átt að jákvæðum niðurstöðum. Að takast á við þetta í gegnum framtak sem safnar bæði jákvæðum og neikvæðum niðurstöðum er nauðsynlegt fyrir nákvæmari skilning á lyfjaáhrifum og öryggi. Verkefni eins og „avoid-ome“ framtakið miðar að því að veita dýrmæt innsýn um PFME þætti sem tengjast lyfjaþróun. Að auki halda lyfjafyrirtæki oft miklum gögnum en eru treg til að deila þeim, sem takmarkar möguleg ítök fyrir AI. Samstarfsverkefni eins og Melloddy hafa sýnt að sameinað nám getur bætt nákvæmni líkana á meðan því er enn haldið utan við dýrmæt gögn. Í stuttu máli, að auka lyfjaþróun með AI mun krefjast betri staðfestrar gagna, viðurkenningu á gildi neikvæðra niðurstaðna og aukins samstarfs í gagnaskiptum. Með því að takast á við þessar áskoranir er vonin sú að hækka enn frekar afköst og áhrif lyfjaþróunar.