firma AI / sursa foto: arhiva EvZ
Adaugă-ne ca sursă preferată în Google
Urmărește-ne pe Google News
Din cuprinsul articolului
Cercetători de la Stanford au construit o companie de biotehnologie virtuală în care aproximativ 37.000 de „angajați” sunt agenți de inteligență artificială (AI), capabili să lucreze simultan la etape diferite ale procesului de descoperire a medicamentelor, potrivit Stanford Medicine.
Sistemul a analizat zeci de mii de studii clinice și a identificat inclusiv o posibilă strategie terapeutică pentru cancerul pulmonar.
Proiectul, condus de James Zou, profesor asociat de biomedical data science la Stanford Medicine, și de doctorandul Harrison Zhang, a fost prezentat într-o lucrare publicată pe 17 septembrie 2026 în revista Science.
Conceptul încearcă să reproducă structura unei companii de biotehnologie, dar înlocuiește echipele umane cu agenți AI specializați.
Cum funcționează compania fără angajați umani
Sistemul nu reprezintă o companie tradițională și nu are birouri, laboratoare sau angajați în sensul clasic. „Angajații” sunt agenți AI care primesc sarcini diferite și colaborează într-o structură asemănătoare organigramei unei firme de biotehnologie.
În partea de sus se află un agent care joacă rolul de director științific. Acesta coordonează mai multe divizii specializate, dedicate unor activități precum identificarea țintelor moleculare, proiectarea medicamentelor, analiza siguranței și proiectarea studiilor clinice.
Pentru una dintre demonstrații, sistemul a alocat 37.075 de agenți AI, câte unul pentru fiecare studiu clinic analizat în cadrul respectivei etape. Agenții au extras și organizat informații despre rezultatele tratamentelor, inclusiv date referitoare la eficiență și siguranță.
Stanford precizează că sistemul a analizat și catalogat aproximativ 50.000 de studii clinice în mai puțin de o săptămână, o activitate care, potrivit lui Zou, ar fi necesitat ani de muncă pentru o echipă umană.
Inteligența artificială a identificat factori asociați
Unul dintre obiectivele proiectului a fost identificarea unor caracteristici biologice care ar putea indica dacă un medicament are șanse mai mari să avanseze în procesul de dezvoltare.
Agenții au analizat inclusiv date privind activitatea genelor la nivelul celulelor individuale. Cercetătorii au identificat două caracteristici asociate cu rezultate mai bune: capacitatea unui medicament de a ținti mai precis un anumit tip de celulă și un comportament al anumitor gene asemănător unui comutator „pornit-oprit”.
Potrivit Stanford, medicamentele care vizau gene cu aceste caracteristici au avut o probabilitate cu 40% mai mare de a trece de la faza 1 la faza 2, cu 48% mai multe șanse să ajungă pe piață și cu 32% mai puține evenimente adverse decât medicamentele cu acțiune mai largă. Rezultatele au fost observate în mai multe categorii de boli, inclusiv cancer, afecțiuni neurologice, cardiace, renale și pulmonare.
Un posibil tratament pentru cancerul pulmonar
Cercetătorii au testat apoi dacă sistemul poate merge mai departe și poate propune o strategie terapeutică.
Agenții AI au investigat proteina B7-H3, cunoscută și sub denumirea CD276, în contextul cancerului pulmonar. Analiza datelor biologice a indicat că proteina este exprimată în anumite celule din țesutul din apropierea tumorilor și poate avea legătură cu mecanisme prin care tumora evită răspunsul sistemului imunitar.
Pe baza acestor informații, sistemul a conceput un conjugat anticorp-medicament, o structură în care un anticorp recunoaște ținta biologică și transportă către aceasta o substanță cu efect anticanceros.
Sursa foto: Arhiva companiei
Un element important este că proiectul AI s-a bazat pe informații disponibile înainte de ianuarie 2025. Ulterior, o companie farmaceutică a ajuns independent la o strategie terapeutică similară împotriva B7-H3.
Tratamentul respectiv a primit ulterior desemnarea de Breakthrough Therapy din partea Administrației pentru Alimente și Medicamente din SUA (FDA), desemnare destinată accelerării dezvoltării și evaluării unor terapii promițătoare.
Rezultatele nu înseamnă că AI poate înlocui laboratoarele
În ciuda rezultatelor, cercetarea nu demonstrează că medicamentele proiectate de agenții AI sunt deja pregătite pentru utilizare la pacienți.
Nature subliniază că Virtual Biotech nu a fost încă testată în condițiile reale ale procesului de descoperire și dezvoltare a medicamentelor, iar predicțiile sale nu au fost validate prin experimente sau studii clinice.
De altfel, chiar echipa Stanford consideră că următoarea etapă trebuie să fie verificarea în laboratoare reale a rezultatelor obținute în mediul virtual. Inteligența artificială poate analiza volume foarte mari de informații și poate genera ipoteze, însă acestea trebuie testate experimental înainte ca eficiența și siguranța lor să poată fi stabilite.
Sistemul folosește versiuni ale modelelor Claude dezvoltate de Anthropic, iar cercetătorii spun că arhitectura ar putea fi adaptată și pentru alte modele lingvistice avansate.
Ce schimbă experimentul Stanford
Proiectul arată o direcție diferită față de utilizarea unui singur chatbot pentru sarcini de cercetare. În loc ca un model AI să primească o întrebare și să ofere un răspuns, mii de agenți specializați sunt organizați într-o structură care imită departamentele unei organizații științifice.
Pentru cercetarea farmaceutică, avantajul potențial este capacitatea de a împărți simultan o problemă complexă în mii de sarcini mai mici. Totuși, validarea experimentală rămâne etapa decisivă înainte ca astfel de rezultate să poată fi transformate în tratamente.
Recomandările noastre
