Co19 플랜데믹은 빅테크들의 인간게놈 인체실험

 

From Emergencies To Moonshots, Can AI Help Find The Next Blockbuster Drug?

 

긴급상황에서 문샷까지, 인공지능이 차세대 블록버스터 약물을 찾는 데 도움이 될 수 있을까?

 

대유행은 10년 혹은 그 이상의 변혁을 몇 달로 압축시켰다고 한다.

 게티

 

 

딥 러닝 기술을 통해 토론토에 기반을 둔 생명공학 회사인 Cyclica는 연구원, 기업 및 정부가 COVID-19 위기를 포함하여 기록적인 시간에 약물 발견을 할 수 있도록 지원합니다. 

 

• 신체에서 고려해야 할 수백만 개의 단백질 조합으로 인해 약물 개발은 비용이 많이 들고 시간이 많이 걸리며 잠재적으로 위험합니다. 

 

• AI 모델은 신약 성분을 찾기 위해 인간 프로테옴을 조사하여 개발 시간과 비용을 줄이고 결정적으로 유해한 부작용을 제한할 수 있습니다. 

 

• 토론토에 기반을 둔 생명공학 회사 Cyclica의 공동 설립자이자 CEO인 Naheed Kurji는 클라우드가 어떻게 이 연구를 가능하게 할 뿐만 아니라 COVID-19와 같은 의료 위기 동안 협업을 강화하는지 공유합니다. 

 

2020년 1월 27일, 세계에서 SARS-COV2의 확인된 사례가 1,000건 미만이었으며 대부분 중국에 국한되었지만 첫 번째 양성 테스트는 미국 워싱턴주에서도 나타났고 곧 북부 이탈리아에서도 뒤따를 것입니다 

 

같은 날 토론토에 기반을 둔 데이터 기반의 신약 개발 생명 공학 회사 인 Cyclica 의 리더십 팀은 어떻게 관련될 수 있는지 논의하기 위해 만났습니다.

일주일 만에 중국의 물질 의학 연구소(Institute of Materia Medica)와 Cyclica의 AI 지원 플랫폼인 Polypharm DB를 공유하여 기계 학습을 통해 잠재적인 치료법을 격리하기 시작하는 플랫폼에 대한 논의가 시작되었습니다 .  

 

3월 5일 양측은 파트너십을 공식화했으며 

 

며칠 후 접종 및 구제책을 모색할 것을 예상하여 Cyclica는 곧 COVID-19로 널리 알려지게 될 치료법을 연구하는 모든 연구원에게 이 플랫폼을 무료로 제공했습니다. 그렇게 함으로써 Cyclica는 세계를 정지시킨 위기를 해결하기 위해 인간의 지식과 독창성을 최대한 활용하는 것을 목표로 지난 2년 동안 수천 개의 혁신적이고 용감한 파트너십에 합류했습니다.

그러한 많은 벤처와 마찬가지로 이 작업은 지구상에서 가장 작은 분자 중 일부에 대한 깊은 이해를 촉발했습니다. 클라우드가 없었다면 달성하기 어려웠고 공유하고 협업하기가 훨씬 더 어려웠을 이해였습니다. 

 

AI를 사용하여 프로테옴 분해

 

/인간 프로테옴에 대한 새로운 이해는 앞으로 몇 년 동안 새롭고 더 효과적인 약물의 개발을 더욱 가속화할 플라이휠을 시작했습니다.  

게티/

 

인체 내 세포는 15,000~25,000개의 비중복 단백질을 생산하며, 그 사이에 수백만 개의 변이가 존재하며, 이는 인간 프로테옴으로 알려진 것을 매핑하는 연구원에 의해 입증되었습니다 . 전통적인 제약 개발에서 분자는 신체의 단백질과 잠재적인 상호 작용에 대해 연구된 다음 실험실 실험과 실제 실험에서 약물의 효과를 결정하는 분자 상호 작용을 테스트하기 시작했습니다. 

 

지난 8년 동안 Cyclica는 AI를 포함한 전산 기술을 사용하여 신약을 구성할 수 있는 다양한 분자 및 화합물과 함께 인간 프로테옴을 분석하는 새로운 종류의 연구를 진행해 왔습니다. 이 기술은 처음에 신약의 잠재적인 부작용을 추적 및 줄이고 개발 및 출시 시간을 단축하기 위해 개발되었습니다. 

 

COVID-19 응용 프로그램의 경우 Cyclica의 연구원과 Polypharm DB를 사용하는 연구원은 이 새로운 코로나바이러스에 대한 잠재적 치료법을 보다 신속하게 식별하기 위해 동일한 기술을 사용할 수 있습니다. 

 

6개월 이내에 Cyclica는 생명공학, 학계 및 연구 파트너를 비롯한 다양한 협력자와 함께 20개 이상의 프로젝트를 시작했습니다. 이러한 협력 중 하나는 10,000개 이상의 분자 데이터베이스 를 COVID-19에 감염된 환자의 회복을 도울 수 있는 매우 가능성 있는 약물 후보 인 capmatinib으로 좁힐 수 있었습니다. 

 

그러나 이 작업이 중요하기 때문에 가장 큰 혁신 중 일부가 앞에 놓여 있을 수 있습니다. 

 

관련: 웨비나 " 클라우드 기반 생물의학 연구 플랫폼의 필요성 " 보기 

 

클라우드에서 약물 발견 혁신 

 

팬데믹으로 인해 10년 이상의 변화가 몇 개월로 단축되었다고 합니다. 그리고 mRNA 연구가 앞으로 몇 년 동안 백신 및 기타 약물의 특성을 변화시켰을 가능성이 있는 것처럼, 생물의학 커뮤니티가 연구하고 있는 인간 프로테옴에 대한 새로운 이해는 새로운 약물의 개발을 더욱 가속화할 플라이휠을 시작했습니다.,

더 효과적인 약물. 

 

|클라우드는 생명 과학 분야 및 그 외의 모든 노력에서 민첩성과 기회를 위한 불꽃입니다.| 

 

클라우드 없이는 거의 불가능합니다. Cyclica가 추구하는 종류의 측량할 수 없는 연구를 가능하게 할 뿐만 아니라 의학적 발견의 미래의 핵심으로 만드는 것은 이러한 슈퍼컴퓨팅 능력에 저렴하고 어디서나 액세스할 수 있는 능력입니다. 이는 글로벌 위기를 극복하는 데 필요한 속도와 규모뿐 아니라 일상적인 발견에서도 마찬가지입니다. 

 

이것은 개인화 의학 혁명의 씨앗이며, 여기서 우리는 증상 치료를 중단하고 전인적 치료를 시작합니다. 가장 민감한 개인 의료 데이터에 대한 가시성, 상호 운용성, 그리고 무엇보다도 보안이 필요합니다. 클라우드에서만 가능한 작업이지만 제대로 수행되면 말 그대로 삶을 바꿀 수 있습니다. 

 

클라우드는 생명 과학 분야 및 그 외의 모든 노력에서 민첩성과 기회를 위한 불꽃입니다. 

 

 

의료 혁신의 분권화 및 민주화

 

/Cyclica는 의료 혁신을 분권화하고 민주화할 수 있다는 믿음을 바탕으로 설립되었습니다.

게티/ 

 

섹션 작성자 Naheed Kurji. 

 

기술과 약리학의 융합은 제가 Cyclica에 공동 창립자로 처음 합류했을 때 8년 동안 계속해서 일할 수 있었던 이유입니다. 

 

내가 자랄 때 사랑하는 삼촌과 할머니의 예기치 않은 죽음으로 처음에는 의사가 되고 싶다는 열망이 생겼고 나중에는 확신이 없었습니다. 토론토 대학교 경영대학원의 창업 경쟁에서 Cyclica의 공동 설립자인 Jason Mitakidis를 만났을 때 의학에 대한 열정이 다시 불타올랐을 뿐만 아니라 기업가 정신이 의료 혁신을 새로운 차원으로 끌어올릴 수 있는 방법을 보여주었습니다. 

 

Cyclica는 의료 혁신을 분권화하고 민주화할 수 있다는 믿음을 바탕으로 설립되었습니다. 우리의 목표는 간단하게 시작되었지만 응용 프로그램은 거기에서 성장했습니다. 

 

일반적인 환자 이야기부터 시작하겠습니다. 그녀를 Abby라고 부르는 사람이 심장 질환 진단을 받고 의사는 표준 치료 약을 처방합니다. Abby는 처방된 대로 약을 복용하고 약은 몸을 통해 이동합니다. 약이 그녀의 상태를 개선함에 따라 그녀는 기분이 훨씬 나아지기 시작합니다. 몇 주가 지나면 Abby는 심한 복통을 느끼기 시작합니다. 약물이 간독성을 유발하는 것으로 확인되었습니다. 흔하지는 않지만 알려진 부작용입니다. 

 

일반적으로 약물은 특정 목적을 염두에 두고 설계되었습니다. 즉, 질병이나 질병과 같은 근본적인 의학적 상태를 해결하거나 치료하는 것입니다. 수십 년 동안 이것은 근본적인 건강 문제(Abby의 상황에서 심장 상태)와 관련된 생물학적 단백질 표적과 상호 작용하도록 약물을 설계함으로써 이루어졌습니다. 그러나 환자로서 우리 중 많은 사람들은 약물이 의도한 한 가지 이상을 종종 수행하는 경험이 있습니다. 예를 들어, 특정 충혈 완화제는 졸음이나 주의력을 유발할 수 있습니다. 

 

이는 약물이 기저 질환이나 질병과 관련된 단백질과 상호 작용하도록 설계되었지만 수십에서 수백 개의 예기치 않거나 알려지지 않은 단백질과 상호 작용할 수 있기 때문입니다. 이 현상을 다약리학이라고 합니다. 이러한 의도하지 않은 상호 작용을 표적 외(off-target)라고 하며 예상치 못한 유해한 부작용과 연결될 수 있습니다. 

 

이러한 작지만 의도하지 않은 결과는 의료 수입의 문제일 뿐만 아니라 재정적 문제이기도 합니다. 제약 회사가 잠재적인 생물학적 상호 작용을 놓치면 부정적인 부작용이 완전히 드러났을 때 시험 중에 궁극적으로 수백만 달러짜리 약물이 뽑히거나 취소될 수 있습니다. 

 

관련: 새로운 연구: COVID-19는 의료 혁신을 가속화하지만 기술 채택은 여전히 ​​뒤쳐져 있습니다

 

 

신약 개발 가능성을 높이기 위해 단백질 표적 확장 

 

다약리학을 위한 한 가지 잠재적인 솔루션은 약물 설계에 AI와 같은 계산 기술을 사용하는 초기 관행입니다. 이 작업은 최신 기계 학습의 방대한 기능을 사용하여 분자를 인간 프로테옴의 모든 단백질과 일치시키는 동시에 이러한 분자가 올바른 약물과 같은 특성을 갖도록 하는 것으로 시작됩니다.

 

 

수백만 개의 단백질과 분자를 연구자가 마음대로 사용할 수 있기 때문에 AI 없이는 불가능할 정도로 시간이 많이 걸리는 작업이 될 것입니다. 그리고 AI 자체가 계산적으로 말하면 너무 크고 복잡하기 때문에 언제 어디서나 효과적으로 액세스할 수 있도록 클라우드에서만 호스팅할 수 있습니다. 사실, 많은 COVID-19 파트너십을 가능하게 한 것은 바로 클라우드의 존재입니다. 

 

보다 전통적인 환경에서 약물 발견에 대한 이러한 총체적 접근 방식은 Abby와 같은 사람들이 겪을 수 있는 부작용을 줄이는 동시에 분자가 환자 임상 시험을 통해 더 빠른 속도로 발전하도록 할 가능성이 있습니다. 혁명적이지만 인간 프로테옴의 모든 단백질에 대한 분자의 일치는 엄청난 계산 위험입니다.  

 

|데이터 기반 약물 발견은 의료 연구 및 개발 비용을 단축하고 절감하는 수단으로서 건강 형평성에 도움이 될 수 있습니다.

 

Cyclica는 8년 전 분석 플랫폼을 구축하기 시작했을 때 Google 플랫폼 의 규모, 방대한 컴퓨팅 성능 및 분석 제품 덕분에 Google Cloud 와 파트너 관계를 맺었습니다 . 

 

Pipeline API 및 Google Cloud Healthcare Data Engine 과 의 통합을 통해 Cyclica는 신약 개발에서 단백질 표적의 수를 크게 확장할 수 있었습니다. 따라서 신약 발견 가능성을 높이고 환자에게 도달하는 데 걸리는 시간을 단축할 수 있었습니다. . Healthcare Data Engine은 Google BigQuery 분석 도구 의 통찰력을 활용하여 페타바이트 규모의 민감한 환자 데이터를 안전하게 처리할 수 있는 능력 때문에 특히 중요한 도구였습니다 . 

 

Cyclica의 최신 통합은 Google 계열사 DeepMind에서 제공 됩니다. 2021년 7월, 회사와 여러 유럽 과학 기관에서 일하는 연구원들은 실험 환경에서 달성한 것과 동일한 확신으로 수백만 개의 단백질 변이를 컴퓨터로 매핑할 수 있었습니다. (만약 그것으로 충분하지 않다면 과학자들이 의학 연구를 수행할 때 일반적으로 의존하는 20개의 추가 유기체에 대해서도 동일한 결과를 얻었습니다.) 

 

Google Cloud를 통해 Cyclica는 새로 예측된 ​​구조( 여기 ) 와 함께 작동하도록 프로테옴 파이프라인을 즉시 조정할 수 있었습니다 . 이 작업을 통해 Cyclica는 단백질 데이터베이스의 크기를 두 배로 늘려 18,000에 가깝고 해당 단백질 데이터베이스에서 200,000개 이상의 포켓을 확보할 수 있었습니다. 이것은 업계에서 가장 큰 것으로 알려진 컴퓨터 기반 인간 프로테옴을 나타내며 Cyclica가 박테리아, 바이러스, 곰팡이 및 설치류와 같은 인간이 아닌 종의 단백질을 효율적으로 처리할 수 있도록 합니다. 

 

약물 연구를 새로운 영역으로 더 빠르게 

 

비인간 단백질을 다루는 것은 전임상 연구, 동물 건강 및 농업 응용 외에도 전염병에서 특히 중요합니다. 다양한 종에 대해 수십, 심지어 수천 개의 프로테옴을 구축, 테스트 및 운영하면 계산 능력과 처리량에 대한 요구가 극적으로 증가할 것입니다. Cyclica는 Google Cloud와 협력하여 이러한 계산상의 장애물을 극복할 수 있다고 확신합니다.

 

 

COVID-19에 대한 작업 외에도 Cyclica의 AI 기반 약물 발견 플랫폼은 암, 뇌 질환, 염증성 질환 및 호흡기 질환을 포함하되 이에 국한되지 않는 다양한 질병 전반에 걸쳐 분자 발견을 발전시키는 데 사용되었습니다. . 

 

이러한 발전은 그 자체로 가치가 있지만 이 신기술의 가장 흥미로운 부분은 달성된 속도와 가치입니다.  

 

데이터 기반 약물 발견은 의료 연구 및 개발 비용을 단축하고 절감하는 수단으로서 건강 형평성에 도움이 될 수 있습니다. 그리고 환자 수가 매우 적고 매우 유동적인 희귀 질병과 소위 고아 질병을 다루는 능력은 클라우드 솔루션을 통해 기하급수적으로 성장할 수 있습니다. 데이터가 많을수록 입력이 많을수록 생명 과학 분야에서 더 많은 연결성과 협력이 가능해지며 더 많은 혁신을 이룰 수 있습니다. 

 

다시 말해 더 많은 생명을 개선하고 구할 수 있습니다

 

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https://band.us/band/66741510/post/6251

 

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https://m.facebook.com/story.php?story_fbid=903278513702894&id=100020622605496

 

Deep-learning technology allows Toronto-based biotech firm Cyclica to help researchers, companies and governments do drug discovery in record time—including in the COVID-19 crisis.

/It has been said that the pandemic has compressed a decade or more of transformation into a matter of months

GETTY/

 

 

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