{"id":12457,"date":"2025-07-16T09:00:00","date_gmt":"2025-07-16T07:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/haimagazine.com\/?p=12457"},"modified":"2025-07-11T08:50:17","modified_gmt":"2025-07-11T06:50:17","slug":"czlowiek-i-ai-w-jednym-zyli-labie-jak-dzis-odkrywamy-leki","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/haimagazine.com\/pl\/bez-kategorii\/czlowiek-i-ai-w-jednym-zyli-labie-jak-dzis-odkrywamy-leki\/","title":{"rendered":"Cz\u0142owiek i AI w jednym \u017cyli labie. Jak dzi\u015b odkrywamy leki?"},"content":{"rendered":"

Wed\u0142ug danych SNS Insider<\/mark><\/a>, globalna warto\u015b\u0107 rynku sztucznej inteligencji w farmacji wynosi\u0142a w 2024 roku 1,73 miliarda dolar\u00f3w. Do 2032 roku ma urosn\u0105\u0107 do 13,46 miliarda. Oznacza to roczne tempo wzrostu (CAGR) w okresie 2025\u20132032 na poziomie 29,33%.<\/p>

Warto od razu spojrze\u0107 r\u00f3wnie\u017c na bud\u017cety. Tradycyjna metoda odkrywania lek\u00f3w mo\u017ce kosztowa\u0107 \u015brednio 2,6 miliarda dolar\u00f3w. AI sprawia, \u017ce ten koszt spada do oko\u0142o. 1,5 miliarda dolar\u00f3w. Z kolei wed\u0142ug badania Boston Consulting Group<\/mark><\/a>, 75 moleku\u0142 odkrytych przez AI wesz\u0142o do bada\u0144 klinicznych do 2023 roku, z czego 67 pozostawa\u0142o w aktywnych testach. Dzi\u015b te liczby z pewno\u015bci\u0105 s\u0105 du\u017co wi\u0119ksze. Co ciekawe, sama onkologia stanowi oko\u0142o 50%\u00a0 udzia\u0142u w odkrytych moleku\u0142ach w pierwszych fazach bada\u0144.\u00a0<\/p>

AI nie jest ju\u017c futurystyczn\u0105 ciekawostk\u0105 w badaniach farmaceutycznych, lecz pe\u0142noprawnym uczestnikiem procesu odkrywania lek\u00f3w. Od analizy danych biologicznych po projektowanie cz\u0105steczek i planowanie bada\u0144 przedklinicznych. Zmieni\u0142o si\u0119 nie tylko tempo pracy w laboratorium, ale te\u017c jako\u015b\u0107 podejmowanych decyzji.<\/p>

Strategia bada\u0144 farmaceutycznych\u2026<\/strong><\/h4>

\u2026opiera si\u0119 przede wszystkim na wykorzystaniu uczenia maszynowego, kt\u00f3re pozwala analizowa\u0107 ogromne wolumeny danych biologicznych w kr\u00f3tkim czasie. W praktyce oznacza to szybsz\u0105 selekcj\u0119 cz\u0105steczek, dok\u0142adniejsze przewidywanie interakcji lek\u00f3w oraz identyfikacj\u0119 nowych cel\u00f3w terapeutycznych. <\/p>

AI wspiera naukowc\u00f3w w podejmowaniu decyzji, sugeruje hipotezy, generuje modele i automatyzuje procesy, co  przyspiesza nie tylko prace laboratoryjne, ale i proces dokumentacyjny oraz analiz\u0119 ryzyka.<\/p>

Wp\u0142yw AI na globalne badania<\/strong><\/h4>

Opracowanie nowego leku w tradycyjnym cyklu zajmuje zwykle kilkana\u015bcie lat. AI mo\u017ce skr\u00f3ci\u0107 ten czas nawet o po\u0142ow\u0119. Modele. kt\u00f3re ucz\u0105 si\u0119 na danych historycznych, pozwalaj\u0105 identyfikowa\u0107 obiecuj\u0105ce cz\u0105steczki ju\u017c na przestrzeni kilku miesi\u0119cy.<\/p>

Narz\u0119dzia AI analizuj\u0105 dane z bada\u0144 in vitro, wspieraj\u0105 identyfikacj\u0119 biomarker\u00f3w, prognozuj\u0105 odpowied\u017a organizmu na substancj\u0119 czynn\u0105 i umo\u017cliwiaj\u0105 wcze\u015bniejsze wykrycie toksycznych efekt\u00f3w ubocznych. Jak to wygl\u0105da w praktyce? Na przyk\u0142ad tak:<\/p>

Insilico Medicine (Chiny\/Hongkong) opracowa\u0142o rentosertib<\/mark><\/a> \u2013 pierwszy lekiem, w kt\u00f3rym zar\u00f3wno cel terapeutyczny, jak i sama moleku\u0142a zosta\u0142y odkryte w ca\u0142o\u015bci przez generatywn\u0105 sztuczn\u0105 inteligencj\u0119. Co jeszcze bardziej imponuj\u0105ce \u2013 ca\u0142y proces, od identyfikacji potrzeby po zako\u0144czenie bada\u0144, trwa\u0142 mniej ni\u017c 30 miesi\u0119cy i kosztowa\u0142 zaledwie 2,6 miliona dolar\u00f3w.<\/p>

Z kolei DeepMind i jego AlphaFold udost\u0119pni\u0142y modele strukturalne milion\u00f3w bia\u0142ek<\/mark><\/a>, z kt\u00f3rych dzi\u015b regularnie korzystaj\u0105 instytuty badawcze i zespo\u0142y medyczne na ca\u0142ym \u015bwiecie. Co oznacza tyle, \u017ce w praktyce AI pomaga dzi\u015b rozwi\u0105zywa\u0107 problemy biologii strukturalnej, kt\u00f3re latami opiera\u0142y si\u0119 klasycznym metodom.\u00a0<\/p>

Wp\u0142yw AI na badania w Polsce<\/strong><\/h4>

Podobnie, cho\u0107 na mniejsz\u0105 skal\u0119, dzieje si\u0119 na naszym rodzimym podw\u00f3rku. Molecule.one nawi\u0105za\u0142 strategiczne partnerstwo z Ameryka\u0144skim Towarzystwem Chemicznym<\/mark><\/a> (CAS). Firma wykorzystuje generatywn\u0105 AI do planowania syntezy chemicznej. Technologia pozwala przewidywa\u0107 najlepsze \u015bcie\u017cki produkcji zwi\u0105zk\u00f3w chemicznych i znacz\u0105co przyspiesza wczesne etapy odkrywania lek\u00f3w. Za\u015b Ingenix.ai pozyska\u0142 9 milion\u00f3w euro<\/mark><\/a> w rundzie seed od funduszy. Celem firmy jest stworzenie multimodalnego modelu AI do symulacji bada\u0144 klinicznych, kt\u00f3ry to model mia\u0142by przewidywa\u0107 skuteczno\u015b\u0107 lek\u00f3w i niepo\u017c\u0105dane dzia\u0142ania jeszcze przed rozpocz\u0119ciem kosztownych test\u00f3w. Z kolei NaturalAntibody, kt\u00f3ry wsp\u00f3\u0142pracuje z Astr\u0105Zenec\u0105, korzysta z system\u00f3w uczenia maszynowego do wynajdywania i optymalizacji przeciwcia\u0142<\/mark><\/a>. Bazuje przy tym na danych naukowych, kt\u00f3re wcze\u015bniej pozostawa\u0142y niewykorzystane.<\/p>

AI jako element standardu badawczego<\/strong><\/h4>

Sztuczna inteligencja nie zapowiada nowej ery odkrywania lek\u00f3w, lecz j\u0105 wsp\u00f3\u0142tworzy. Oczekuje si\u0119, \u017ce w kolejnych latach b\u0119d\u0105 rozwijane modele wyspecjalizowane w konkretnych obszarach terapeutycznych \u2013 chorobach rzadkich i neurologii.<\/p>

Dzi\u0119ki precyzyjnym predykcjom mo\u017cliwe b\u0119dzie opracowywanie terapii dostosowanych do indywidualnego profilu genetycznego i biologicznego pacjenta. Dla system\u00f3w ochrony zdrowia to tak\u017ce szansa na optymalizacj\u0119 koszt\u00f3w i popraw\u0119 skuteczno\u015bci leczenia.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Sztuczna inteligencja wspiera badania nad nowymi lekami w coraz bardziej praktyczny i systemowy spos\u00f3b. Jak wygl\u0105da laboratorium farmaceutyczne z AI u boku?<\/p>\n","protected":false},"author":8,"featured_media":12459,"comment_status":"closed","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"rank_math_lock_modified_date":false,"footnotes":""},"categories":[19],"tags":[],"popular":[],"difficulty-level":[],"ppma_author":[660],"class_list":["post-12457","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-bez-kategorii"],"acf":[],"authors":[{"term_id":660,"user_id":8,"is_guest":0,"slug":"kamil-swidzinski","display_name":"Kamil \u015awidzi\u0144ski","avatar_url":{"url":"https:\/\/haimagazine.com\/wp-content\/uploads\/2025\/06\/freepik__retouch__63609.png","url2x":"https:\/\/haimagazine.com\/wp-content\/uploads\/2025\/06\/freepik__retouch__63609.png"},"first_name":"Kamil","last_name":"\u015awidzi\u0144ski","user_url":"","job_title":"","description":"\u015aledz\u0119 najnowsze technologiczne trendy, w tym AI. Jako Innovation Manager jestem blisko nowych rozwi\u0105za\u0144 wsp\u00f3\u0142pracuj\u0105c ze startupami."}],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/haimagazine.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/12457","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/haimagazine.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/haimagazine.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/haimagazine.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/users\/8"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/haimagazine.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=12457"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/haimagazine.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/12457\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":12458,"href":"https:\/\/haimagazine.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/12457\/revisions\/12458"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/haimagazine.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/media\/12459"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/haimagazine.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=12457"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/haimagazine.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=12457"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/haimagazine.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=12457"},{"taxonomy":"popular","embeddable":true,"href":"https:\/\/haimagazine.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/popular?post=12457"},{"taxonomy":"difficulty-level","embeddable":true,"href":"https:\/\/haimagazine.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/difficulty-level?post=12457"},{"taxonomy":"author","embeddable":true,"href":"https:\/\/haimagazine.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/ppma_author?post=12457"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}