دکتر زهرا معماری آرانی: هوش مصنوعی می‌تواند انقلابی در پیش‌بینی فارماکوکینتیک و فارماکودینامیک در توسعه دارو به پا کند

به گزارش سینا رسانه دانشگاه علوم پزشکی تهران دانشکده داروسازی، سمینار کاربردی گروه فارماسیوتیکس ۱ دی ۱۴۰۳ به ارائه دکتر زهرا معماری آرانی دستیار تخصصی این گروه با عنوان"هوش مصنوعی برای فارماکوکینتیک و فارماکودینامیک" اختصاص یافت.

 

چکیده سمینار دکتر معماری به شرح زیر است: 

 

 توسعه دارو فرایند پیچیده‌ای است که مراحل مختلفی همچون کشف دارو، مطالعات پیش‌بالینی، آزمایش‌های بالینی و دریافت تأییدیه‌های نظارتی را شامل می‌شود. در این مسیر، فارماکوکینتیک و فارماکودینامیک نقش حیاتی در تعیین دوز بهینه، مسیر تجویز و ایمنی دارو در بدن دارند. بااین‌حال، مطالعات این دو جنبه از داروسازی می‌توانند زمان‌بر و پرهزینه باشند و اغلب پیش‌بینی دقیقی از کارایی و ایمنی داروها ارائه نمی‌دهند.

 

مطالعات فارماکوکینتیک و فارماکودینامیک عمدتاً با استفاده از روش‌های تجربی مانند آزمایش‌های حیوانی و انسانی انجام می‌شوند. این روش‌ها علاوه بر اینکه زمان زیادی می‌طلبند، هزینه‌های زیادی نیز دارند و ممکن است همیشه نتایج دقیق و قابل اطمینانی به دست ندهند. این چالش‌ها مانع از تسریع فرایندهای تحقیقاتی و توسعه دارو می‌شود.

 

برای غلبه بر این محدودیت‌ها، مدل‌های محاسباتی و هوش مصنوعی به‌سرعت در حال تغییر روندهای موجود در صنعت داروسازی هستند. هوش مصنوعی با استفاده از الگوریتم‌های پیشرفته و یادگیری ماشین، این امکان را فراهم می‌آورد تا فارماکوکینتیک و فارماکودینامیک داروها را سریع‌تر، دقیق‌تر و مقرون‌به‌صرفه‌تر پیش‌بینی کرد.

 

با بهره‌گیری از هوش مصنوعی در فارماکوکینتیک، محققان قادر به ساخت مدل‌های پیش‌بینی برای مراحل مختلف دارو مانند جذب، توزیع، متابولیسم و حذف دارو هستند. این الگوریتم‌ها با تحلیل ویژگی‌های فیزیکوشیمیایی، ساختار مولکولی و مشخصات خاص بیمار می‌توانند پیش‌بینی‌های دقیقی در مورد نحوه واکنش دارو در بدن انجام دهند.

 

 در زمینه فارماکودینامیک، هوش مصنوعی نقش حیاتی در مدل‌سازی تعاملات گیرنده - دارو و پیش‌بینی اثربخشی و سمیت دارو دارد. استفاده از هوش مصنوعی در این مرحله می‌تواند فرایند شناسایی اثرات ناخواسته داروها را تسهیل کرده و پیش‌بینی‌های دقیق‌تری ارائه دهد.

 

تجزیه‌وتحلیل داده‌های پیچیده با استفاده از هوش مصنوعی به شناسایی الگوهای پنهان کمک کرده و بینش‌های جدیدی در مورد رفتار داروها به دست می‌آورد. این فناوری نه‌تنها به بهینه‌سازی تجویز دارو کمک می‌کند، بلکه می‌تواند اثرات ناخواسته داروها را کاهش دهد و نتایج درمانی را بهبود بخشد. همچنین، هوش مصنوعی در افزایش پایبندی بیماران به درمان‌ها نقش مهمی ایفا می‌کند.

 

هوش مصنوعی با توانایی پیش‌بینی فارماکوکینتیک و فارماکودینامیک داروها، به‌سرعت در حال بازتعریف فرایندهای توسعه دارو است. این فناوری به تسریع تحقیقات، کاهش هزینه‌ها و بهبود دقت پیش‌بینی‌ها کمک کرده و می‌تواند به ساخت داروهایی ایمن‌تر، مؤثرتر و با نتایج درمانی بهتر منجر شود.