wellnessfitproMême si je suis optimiste quant au développement de meilleurs candidats médicaments par l’IA, cela ne peut à lui seul garantir une « abondance thérapeutique » pour plusieurs raisons. Premièrement, parce que l’histoire du développement de médicaments montre que même lorsqu’il existe des modèles précliniques solides pour une maladie telle que l’ostéoporose, les coûts élevés requis pour faire progresser un médicament au travers des essais découragent les investissements, en particulier dans les maladies chroniques qui nécessitent de grandes cohortes. Et deuxièmement, parce qu’il existe un problème de rétroaction entre le développement de médicaments et les essais cliniques. Pour que l’IA puisse générer des candidats médicaments de haute qualité, elle doit d’abord être entraînée à l’aide de nombreuses données humaines. en particulier à partir des premières et petites études.
…Recruter 1 000 patients sur 10 sites prend du temps ; Comprendre et respecter des exigences réglementaires peu claires est fastidieux et souvent frustrant. et l’expédition de flacons sensibles à la température vers des hôpitaux de recherche dans plusieurs États coûte du temps et de l’argent.
…Cependant, pour de nombreuses maladies, il faut beaucoup de temps avant que les paramètres pertinents soient observés. Cela est particulièrement vrai pour les maladies chroniques qui se développent et progressent au fil des années ou des décennies. Il faut beaucoup de temps pour que les résultats les plus importants – comme l’invalidité, la défaillance d’un organe ou la mort – soient mesurés dans les essais cliniques. Le cas le plus extrême est le vieillissement. Pour démontrer un impact sur la mortalité ou sur la santé à long terme, il faudrait suivre un grand nombre de patients pendant des décennies. La taille et la durée des tests qui en résultent sont énormes, ce qui rend les études extrêmement coûteuses. Cette ampleur constitue un obstacle majeur à l’investissement dans des thérapies ciblant directement le vieillissement.
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