هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در داروسازی - تحقیق و توسعه، کارآزمایی‌های بالینی و پزشکی دقیق

آنچه یاد خواهید گرفت:

• به‌کارگیری مدل‌های مولد (GANs/VAEs) و AlphaFold برای طراحی و بهینه‌سازی مولکول‌های جدید از ابتدا
• ارزیابی تأثیر هوش مصنوعی بر شناسایی اهداف درمانی با استفاده از داده‌ multi-omics و گراف‌های دانش
• طراحی پروتکل‌های هوشمند کارآزمایی بالینی و بهینه‌سازی انتخاب سایت با استفاده از شبیه‌سازی داده‌ تاریخی
• پیاده‌سازی استراتژی‌هایی برای کارآزمایی‌های بالینی غیرمتمرکز (DCTs) با بهره‌گیری از نشانگرهای زیستی دیجیتال
• تحلیل شواهد واقعی (RWE) برای نظارت پس از ورود به بازار و گسترش برچسب‌های نظارتی
• درک چشم‌انداز قانونی هوش مصنوعی به‌ عنوان یک وسیله پزشکی (SaMD)، از جمله راهنمایی‌های FDA و EMA
• ارزیابی سم‌شناسی پیش‌بینانه و ویژگی‌های ADME برای کاهش نرخ ریزش در مراحل پیش‌بالینی
• یکپارچه‌سازی داده‌ چندوجهی برای پزشکی دقیق و توسعه تشخیص همراه

پیش‌نیازهای دوره

• درک کلی از چرخه عمر توسعه دارو، از کشف تا تجاری‌سازی
• آشنایی با مفاهیم پایه زیست‌شناسی و شیمی مفید است، اما الزامی نیست.
• هیچ تجربه برنامه‌نویسی لازم نیست؛ این دوره بر استراتژی، کاربرد و مفاهیم تمرکز دارد.

توضیحات دوره

«این دوره شامل استفاده از هوش مصنوعی است.»

صنعت داروسازی در حال حاضر در حال عبور از یک تغییر ساختاری بنیادین است؛ تغییری از روش‌های کشف مبتنی بر شانس به سمت پیش‌بینی‌پذیری مهندسی‌ شده و داده‌ محور

این دوره جامع، بررسی دقیقی از این موضوع ارائه می‌دهد که چگونه هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین (ML) در سراسر زنجیره ارزش توسعه دارو، از تولید فرضیه در مراحل اولیه تا نظارت پس از ورود به بازار به‌کار گرفته می‌شوند.

در چشم‌انداز 2024 تا 2025، یکپارچه‌سازی زیست‌شناسی محاسباتی و تحلیل‌های پیشرفته دیگر آزمایشی نیست؛ بلکه یک ضرورت رقابتی حیاتی است. این برنامه آموزشی برای متخصصان صنعت طراحی شده که می‌خواهند کاربردهای عملیاتی، علمی و راهبردی هوش مصنوعی را در زیست‌داروسازی درک کنند. ما فراتر از واژه‌های پرزرق‌وبرق سطح بالا می‌رویم و الگوریتم‌های مشخص، موارد استفاده و الزامات زیرساختی لازم برای توسعه داروی مدرن را بررسی می‌کنیم.

دامنه و ساختار دوره

این برنامه آموزشی در چهار ماژول مجزا و منطقی سازماندهی شده که چرخه عمر داروسازی را بازتاب می‌دهند.

• کشف و تحقیق و توسعه اولیه: بررسی می‌کنیم که چگونه یکپارچه‌سازی multi-omics و گراف‌های دانش به شناسایی اهداف درمانی کمک می‌کنند. یادگیرندگان نقش Generative AI (GANs و VAEs) را در طراحی مولکول‌های جدید از ابتدا و نیز اینکه ابزارهایی مانند AlphaFold چگونه طراحی دارو مبتنی بر ساختار را متحول کرده‌اند، مطالعه خواهند کرد.
• توسعه بالینی: این دوره به بهینه‌سازی کارآزمایی‌های بالینی از طریق دوقلوهای دیجیتال، شبیه‌سازی داده‌ تاریخی و انتخاب سایت هوش مصنوعی محور می‌پردازد. همچنین عملیاتی‌سازی کارآزمایی‌های بالینی غیرمتمرکز (DCTs) با استفاده از پوشیدنی‌ها و نشانگرهای زیستی دیجیتال برای کاهش بار بیمار را بررسی می‌کنیم.
• پزشکی دقیق و RWE: شرکت‌کنندگان مطالعه خواهند کرد که هوش مصنوعی چگونه از تشخیص همراه پشتیبانی می‌کند و چگونه شواهد واقعی (RWE) برای ارائه به نهادهای نظارتی و گسترش برچسب دارو به‌کار می‌رود. این بخش همچنین درمان‌های دیجیتال (DTx) و مدل‌سازی پایبندی بیمار به درمان را پوشش می‌دهد.
• حاکمیت و زیرساخت: پذیرش موفق هوش مصنوعی نیازمند MLOps قدرتمند و انطباق با قوانین است. ما چارچوب‌های قانونی مربوط به نرم‌افزار به عنوان یک دستگاه پزشکی (SaMD)، حاکمیت اخلاقی هوش مصنوعی و مدیریت مالکیت معنوی در نوآوری الگوریتمی را به‌تفصیل توضیح می‌دهیم.

کاربرد حرفه‌ای

این دوره پلی میان علم داده و علوم زیستی است. این برنامه برای دانشمندان تحقیق و توسعه، مدیران عملیات بالینی و مدیران کسب‌وکار که باید پیچیدگی‌های تحول دیجیتال را مدیریت کنند، ضروری است. در پایان دوره، شرکت‌کنندگان چارچوبی برای ارزیابی ابتکارات هوش مصنوعی، درک پیامدهای مقرراتی تصمیم‌گیری الگوریتمی و افزایش بهره‌وری در خطوط توسعه دارویی خواهند داشت.

این دوره برای چه کسانی مناسب است؟

• متخصصان داروسازی و زیست‌فناوری که در R&D، عملیات‌های بالینی یا امور پزشکی فعالیت می‌کنند.
• دانشمندان داده و بیوانفورماتیست‌هایی که می‌خواهند مهارت‌های ML را در صنعت علوم زیستی به‌کار بگیرند.
• مشاوران و تحلیلگران حوزه مراقبت‌های بهداشتی که به دنبال درک چشم‌انداز فناوری انقلاب صنعتی چهارم در داروسازی هستند.
• مدیران محصول و رهبران تحول دیجیتال در بخش مراقبت‌های بهداشتی و علوم زیستی