תהליך הבאת תרופה חדשה לשוק לוקח בדרך כלל למעלה מעשור ועולה בסביבות 2 מיליארד דולר. התהליך הממושך כולל גילוי מולקולות חדשות, סינתזה של מולקולות העופרת באמצעים כימיים או ביולוגיים, עריכת ניסויים במכרסמים ולבסוף בבני אדם. לאחר מכן, הרגולטורים של הרשות לוקחים את התוצאות הללו ומחליטים אם התרופה בטוחה לציבור. בעזרת למידה בעיבוד שבבי ובינה מלאכותית גנרטיבית, תהליך זה יכול להתקצר מאוד לשנתיים. לכן, האקדמיה וחברות התרופות מאמצות בינה מלאכותית בתחום גילוי התרופות.
באופן מסורתי מציאת תרופה חדשה כרוכה בזיהוי חלבונים שתפקידם במחלה ברור. לאחר מכן חוקרים חוקרים את המבנים של חלבונים כאלה ומוצאים בהם כיסים שניתן לכוון אליהם. אחר כך הם מוצאים או מעצבים מולקולות שיכולות לשנות את פעילות החלבונים על ידי התאמה לכיסי החלבונים. תהליך זה הוא מייגע ויקר ובדרך כלל כרוך בכיוונון של מאות או אפילו אלפי תרכובות לבדיקה. בעזרת מודלים של למידת מכונה, תהליך פרה-קליני זה מואץ וניתן למצוא את המולקולות הממוטבות בתוך מסגרת זמן מקוצרת משמעותית.
מקורות:
- https://cen.acs.org/physical-chemistry/computational-chemistry/AI-השתלטות-על-step-drug/103/web/2025/10