Hoe zal systematisch AI-gebruik de biotechnologische industrie beïnvloeden?

In hoeverre zal AI tegen het einde van 2025 onze dagelijkse taken in het "wetlab" beïnvloeden? 

25%, 50%, 70%? 

Aan de ene kant kan AI leiden tot nauwkeurigere gegevens, wat kan leiden tot meer onderbouwing voor de ontwikkeling van biotech- en farmaceutische oplossingen en dus tot meer natte labwerk. Aan de andere kant kan AI zo voorspellend zijn dat de behoefte aan laboratoriumwerk afneemt. Op de korte termijn zal er waarschijnlijk een evenwicht zijn tussen deze twee scenario's, afhankelijk van de AI-toepassing. Hoe dan ook, het uitbesteden van het genereren en analyseren van gegevens en veel bedrijven die geld willen besparen op laboratoriumwerk, richten zich steeds meer op het implementeren van een sterk, fundamenteel en systematisch systeem voor het genereren en analyseren van gegevens. Strategie digitaal lab. Uiteindelijk zullen veel laboratoria een digitale beslissing over hun digitaliseringsniveau en de implementatie van systematische AI.

Digitaal beslissen met systematische AI

Mensen vertrouwen steeds meer op de gegevens die aan ons worden verstrekt, vooral als ze de gegevensbron vertrouwen. Google is bijvoorbeeld vertrouwd door de meeste Amerikanen. Door een vraag te Googlen en de eerste 2-3 regels van een zoekresultaat te lezen, zullen veel mensen die aan het browsen zijn deze inhoud als waarheid aannemen. Voor diepgaand machinaal leren en analyseren, waarbij gegevens in kaart worden gebracht en duizenden onderling verbonden gegevenspunten worden geanalyseerd, wordt vertrouwen opgebouwd en zijn testen en validatie nodig. 

Laboratoria die jaren geleden hebben geïnvesteerd in het structureren van hun gegevens, bevinden zich nu in de perfecte positie voor exponentiële groei. Beginnende laboratoria hebben een geweldige kans om een sterke basis te leggen die niet alleen de verzamelde gegevens optimaal benut, maar ook talloze integraties kan en zal maken met gewenste databases, robots en aanvullende zeer gespecialiseerde software.

Wat is systematische AI?

Systematische AI is de georganiseerde en gestructureerde aanpak voor het ontwikkelen en implementeren van kunstmatige intelligentie (AI)-systemen. Het gaat om het zorgvuldig plannen, uitvoeren en evalueren van AI-initiatieven om specifieke doelen te bereiken of bepaalde problemen op een systematische manier op te lossen.

Belangrijkste aspecten van systematische AI

Voor laboratoria die systematische AI implementeren, kan het volgen van dit georganiseerde proces in 8 stappen ervoor zorgen dat je het meeste uit je inspanningen haalt:

1. Probleemstelling: Systematische AI begint met het duidelijk definiëren van het probleem of de doelstelling die het AI-systeem moet aanpakken. Dit houdt in dat de context van het domein moet worden begrepen, de behoeften van belanghebbenden moeten worden geïdentificeerd en meetbare doelen en succescriteria moeten worden vastgesteld.
2. Verwerving en voorbereiding van gegevens: Gegevens spelen een cruciale rol in AI-systemen. Systematische AI omvat het verzamelen van relevante gegevens uit verschillende bronnen, het waarborgen van de kwaliteit en het voorbewerken van de gegevens om ze geschikt te maken voor het trainen van AI-modellen.
3. Algoritmeselectie en -ontwikkeling: Systematische AI omvat het selecteren van geschikte AI-algoritmen of methodologieën op basis van de probleemvereisten en gegevenskenmerken. Dit kan inhouden dat er met verschillende algoritmen wordt geëxperimenteerd, parameters worden afgestemd en prestaties worden geoptimaliseerd.
4. Modeltraining en -validatie: Zodra het algoritme is geselecteerd, bestaat systematische AI uit het trainen van het AI-model op de voorbereide gegevens en het valideren van de prestaties met behulp van geschikte evaluatiemetrieken. Dit kan technieken omvatten zoals kruisvalidatie, holdout validatie of bootstrapping.
5. Implementatie en integratie: Systematische AI houdt in dat het getrainde AI-model wordt ingezet in productieomgevingen en wordt geïntegreerd in bestaande systemen of workflows. Dit kan samenwerking vereisen met IT-teams, software-engineers en domeinexperts om een naadloze integratie en functionaliteit te garanderen.
6. Monitoring en onderhoud: Systematische AI omvat het instellen van mechanismen voor het bewaken van de prestaties van ingezette AI-systemen en het onderhouden van hun functionaliteit in de loop van de tijd. Dit kan inhouden dat gegevensdrift, modeldegradatie en systeemprestaties worden gemonitord om problemen proactief op te sporen en aan te pakken.
7. Ethische en wettelijke overwegingen: Systematische AI vereist dat gedurende de hele levenscyclus van de AI-ontwikkeling rekening wordt gehouden met ethische en wettelijke implicaties. Dit omvat het waarborgen van eerlijkheid, transparantie, verantwoordingsplicht en privacy in AI-systemen en het naleven van relevante regelgeving en normen.
8. Voortdurende verbetering: Systematische AI houdt in dat AI-systemen voortdurend worden aangepast en verbeterd op basis van feedback, nieuwe gegevens en veranderende eisen. Dit kan betekenen dat modellen opnieuw moeten worden getraind, algoritmen moeten worden bijgewerkt of systemen opnieuw moeten worden ontworpen om te voldoen aan veranderende behoeften en prestaties te verbeteren.

Door een systematische aanpak te volgen, kunnen organisaties AI effectief inzetten om complexe uitdagingen aan te pakken, innovatie te stimuleren en gewenste resultaten te behalen in verschillende domeinen, waaronder gezondheidszorg, financiën, productie en meer.

Systematische AI in biotechnologie en biowetenschappen

Systematische AI in biotechnologie en biowetenschappen verwijst naar de holistische integratie van kunstmatige intelligentie (AI)-technologieën in verschillende aspecten van onderzoek, ontwikkeling en toepassing binnen deze domeinen. Het gaat om het gebruik van AI-methodologieën en -technieken om complexe uitdagingen en kansen aan te pakken bij het ontdekken van geneesmiddelen, gepersonaliseerde geneeskunde, genomica, bio-informatica en biomedische beeldvorming. 

Dit is hoe systematische AI zich manifesteert in de biowetenschappen en biotech:

• Ontdekking en ontwikkeling van geneesmiddelen: Systematische AI bij het ontdekken van geneesmiddelen omvat het gebruik van AI algoritmen voor verschillende takenZoals virtuele screening, doelwitidentificatie, leadoptimalisatie en farmacologische modellering. Door grootschalige biologische en chemische gegevens te analyseren, kan AI de ontdekking van geneesmiddelen versnellen, veelbelovende kandidaat-geneesmiddelen identificeren en de therapeutische werkzaamheid optimaliseren en bijwerkingen minimaliseren.
• Gepersonaliseerde geneeskunde: Systematische AI maakt de ontwikkeling mogelijk van benaderingen van gepersonaliseerde geneeskunde afgestemd op individuele patiëntkenmerken, zoals genetische samenstelling, moleculaire profielen en klinische voorgeschiedenis. AI-algoritmen analyseren patiëntgegevens om de gevoeligheid voor ziekten te voorspellen, patiëntenpopulaties te stratificeren, behandelingsschema's te optimaliseren en biomarkers te identificeren voor vroegtijdige diagnose en prognose.
• Genomica en bio-informatica: In genomica en bio-informaticaSystematische AI vergemakkelijkt de analyse en interpretatie van genomische gegevens, waaronder DNA-sequentiebepaling, genexpressieprofilering en genetische variatieanalyse. AI-algoritmen kunnen genetische varianten identificeren die verband houden met ziekten, genregulatienetwerken karakteriseren en functionele gevolgen van genetische mutaties voorspellen, waardoor ons begrip van complexe biologische systemen toeneemt.
• Biomedische beeldvorming en diagnostiek: Systematische AI verbetert biomedische beeldvorming en diagnostiek door geautomatiseerde beeldanalyse, kenmerkextractie en patroonherkenning in medische beelden mogelijk te maken. AI-gestuurde beeldvormingstechnieken, zoals beeldclassificatie en -segmentatie op basis van deep learning, verbeteren de diagnostische nauwkeurigheid, maken vroegtijdige opsporing van ziekten mogelijk en sturen de planning van behandelingen in de radiologie, pathologie en medische beeldvorming.
• Integratie en analyse van biologische gegevens: Systematische AI integreert diverse biologische datasetsmet inbegrip van genomische, transcriptomische, proteomische en metabolomische gegevens, om onderliggende moleculaire mechanismen en biologische routes bloot te leggen. AI-gestuurde benaderingen, zoals netwerkanalyse, verrijking van pathways en multi-omics integratie, leggen complexe interacties binnen biologische systemen bloot, identificeren nieuwe therapeutische doelen en voorspellen de respons van geneesmiddelen.
• Ondersteunende systemen voor klinische beslissingen: Systematische AI ontwikkelt ondersteunende systemen voor klinische beslissingen die professionals in de gezondheidszorg helpen bij het diagnosticeren van ziekten, het voorspellen van de resultaten van patiënten en het optimaliseren van beslissingen over behandelingen. AI-algoritmen analyseren patiëntgegevens uit elektronische patiëntendossiers, medische beeldvorming en draagbare apparaten om op bewijs gebaseerde aanbevelingen te doen, de gezondheidszorg te verbeteren en de resultaten voor patiënten te verbeteren.
• Naleving van regelgeving en veiligheid: Systematische AI zorgt voor naleving van reglementaire vereisten en veiligheidsnormen in biowetenschappen en biotechnologische toepassingen. AI-tools helpen bij het indienen van registraties, het monitoren van ongewenste voorvallen, farmacovigilantie en het beoordelen van de veiligheid van geneesmiddelen, waardoor de transparantie, verantwoording en naleving van de regelgeving tijdens de hele levenscyclus van het product worden verbeterd.

In het algemeen maakt systematische AI in de biowetenschappen en biotechnologie gebruik van AI-technologieën om wetenschappelijke ontdekkingen te versnellen, de gezondheidszorg te verbeteren en wereldwijde gezondheidsuitdagingen aan te pakken. Door de kracht van AI te benutten in het hele continuüm van onderzoek, ontwikkeling en toepassing, stimuleert systematische AI innovatie, bevordert het samenwerking en transformeert het de toekomst van geneeskunde en biotechnologie.

Tekortkomingen van systematische AI

Kwaliteit en beschikbaarheid van gegevens

AI-algoritmen zijn sterk afhankelijk van hoogwaardige, diverse en goed geannoteerde datasets voor training en validatie. Het verwerven van dergelijke datasets in de biowetenschappen en biotech kan een uitdaging zijn vanwege verschillende factoren. Ten eerste vertonen biologische gegevens vaak een hoge dimensionaliteit, heterogeniteit en complexiteit, waardoor het moeilijk is om alle relevante kenmerken nauwkeurig vast te leggen. Daarnaast kunnen datasets beperkt van omvang zijn of vertekeningen vertonen, zoals een ondervertegenwoordiging van bepaalde populaties of experimentele omstandigheden. Bovendien kan de toegang tot bedrijfseigen of gevoelige gegevens voor onderzoek juridische en ethische problemen opleveren. Deze beperkingen kunnen de ontwikkeling en generalisatie van AI-modellen in biowetenschappen en biotechnologie belemmeren.

Interpretabiliteit en verklaarbaarheid - De gegevens in kaart brengen

Een andere belangrijke uitdaging bij het toepassen van AI in biowetenschappen en biotechnologie is het gebrek aan interpretabiliteit en uitlegbaarheid van AI-modellen. Hoewel deep learning-technieken, zoals neurale netwerken, vaak state-of-the-art prestaties leveren in verschillende taken, zijn het inherent black-box-modellen, waardoor het een uitdaging is om het onderliggende besluitvormingsproces te begrijpen. Op gebieden waar transparantie en interpreteerbaarheid cruciaal zijn, zoals klinische beslissingsondersteunende systemen of het ontdekken van medicijnen, belemmert dit gebrek aan uitlegbaarheid de betrouwbaarheid en acceptatie van AI-oplossingen. Onderzoekers en regelgevers hebben methoden nodig om AI-voorspellingen te interpreteren, het belang van eigenschappen te begrijpen en mogelijke vertekeningen te identificeren om de betrouwbaarheid en veiligheid van AI-gestuurde toepassingen te garanderen.

Uitdagingen voor gegevensstandaardisatie

Een van de belangrijkste tekortkomingen van AI in biowetenschappen en biotechnologie draait om problemen met gegevensstandaardisatie. Biologische gegevens zijn vaak afkomstig van verschillende bronnen, waaronder verschillende laboratoria, experimenten en technieken om gegevens te genereren. Het gebrek aan gestandaardiseerde gegevensformaten, annotaties en metadata stelt AI-algoritmen dan ook voor grote uitdagingen. Inconsistente gegevensformaten en -structuren belemmeren interoperabiliteit, waardoor het integreren en analyseren van datasets uit verschillende bronnen moeilijk wordt. 

Bovendien wordt het standaardisatieproces verder bemoeilijkt door variaties in gegevenskwaliteit, voorbewerkingsmethoden en experimentele protocollen. Zonder gestandaardiseerde gegevens kunnen AI-modellen moeite hebben om te generaliseren tussen datasets, wat leidt tot vertekende of onbetrouwbare voorspellingen. Om de uitdagingen op het gebied van datastandaardisatie aan te pakken, zijn gezamenlijke inspanningen nodig om gestandaardiseerde formaten, ontologieën en metadataschema's voor het representeren van biologische data te ontwikkelen en aan te nemen. Samenwerkingsinitiatieven zoals de FAIR-principes (vindbaar, toegankelijk, interoperabel, herbruikbaar)Het doel is om de standaardisatie van gegevens te bevorderen en het delen en hergebruiken van gegevens in de biowetenschappen te vergemakkelijken. 

Door datastandaardisatie te bevorderen, kunnen onderzoekers de betrouwbaarheid, reproduceerbaarheid en interoperabiliteit van AI-gestuurde analyses in de biowetenschappen en biotechnologie verbeteren, waardoor wetenschappelijke ontdekkingen en innovatie uiteindelijk worden versneld.

Duurzame weg voorwaarts met systematische AI

Om de komende jaren te komen tot een duurzame en systematische toepassing van AI in de biotechnologische industrie en biowetenschappelijke laboratoria, moeten er verschillende belangrijke acties worden ondernomen:

1. Investeer in gegevensinfrastructuur en standaardisatie: Een robuuste gegevensinfrastructuur opzetten om de opslag, het beheer en het delen van uiteenlopende biologische datasets te ondersteunen. Implementeren van datastandaardisatieprotocollen, ontologieën en metadataschema's om interoperabiliteit en consistentie tussen datasets te garanderen. Investeren in gegevensconservering, annotatie en kwaliteitscontroleprocessen om de integriteit en betrouwbaarheid van gegevens te handhaven.
2. AI-talent en -expertise ontwikkelen: Investeren in trainingsprogramma's en mogelijkheden voor professionele ontwikkeling om AI-expertise op te bouwen binnen biotechnologische en biowetenschappelijke laboratoria. Bied interdisciplinaire opleidingen aan op het gebied van biologie, computationele wetenschappen en AI-methodologieën om onderzoekers uit te rusten met de vaardigheden en kennis die nodig zijn om AI effectief in te zetten. Stimuleer samenwerking tussen biologen, datawetenschappers en AI-onderzoekers om kennisuitwisseling en interdisciplinaire innovatie te bevorderen.
3. Ethische en verantwoorde AI-praktijken bevorderen: Ethische richtlijnen en regelgevingskaders opstellen voor AI-toepassingen voor biotechnologie en biowetenschappen. Zorgen voor naleving van privacyregels, gegevensbeveiligingsnormen en ethische principes voor AI-onderzoek en -ontwikkeling. Een cultuur van transparantie, verantwoordingsplicht en verantwoord AI-gebruik bevorderen, met mechanismen voor het aanpakken van ethische kwesties en het beperken van mogelijke vooroordelen in AI-algoritmen.
4. Het delen en samenwerken van gegevens vergemakkelijken: Het delen van gegevens en samenwerking tussen biotechnologische en biowetenschappelijke laboratoria bevorderen om de uitwisseling van gegevens, instrumenten en methodologieën te vergemakkelijken. Overeenkomsten voor het delen van gegevens, samenwerkingsnetwerken voor onderzoek en platforms met open toegang opzetten voor het delen van datasets, AI-modellen en onderzoeksresultaten. Stimuleer precompetitieve samenwerking en kennisdeling om wetenschappelijke ontdekkingen en innovatie te versnellen.
5. Robuuste AI-oplossingen ontwikkelen voor specifieke toepassingen: Investeren in de ontwikkeling van AI-gestuurde oplossingen op maat voor specifieke toepassingen en onderzoeksgebieden binnen biotech en biowetenschappen. Zich richten op het aanpakken van domeinspecifieke uitdagingen, zoals het ontdekken van geneesmiddelen, gepersonaliseerde geneeskunde, genomica en biomedische beeldvorming, door middel van AI-gebaseerde benaderingen. Samenwerken met industriële partners, academische instellingen en technologieleveranciers om samen AI-oplossingen te ontwikkelen en te valideren die voldoen aan de unieke behoeften van de biowetenschappelijke gemeenschap.
6. Zorg voor interoperabiliteit en schaalbaarheid: AI-systemen ontwerpen met interoperabiliteit en schaalbaarheid in gedachten om integratie in bestaande workflows en infrastructuur te vergemakkelijken. Open-source standaarden en modulaire architecturen gebruiken om naadloze integratie met laboratoriumautomatiseringssystemen, gegevensbeheerplatforms en analytische tools mogelijk te maken. Ervoor zorgen dat AI-oplossingen kunnen worden aangepast aan groeiende datavolumes, veranderende onderzoeksbehoeften en opkomende technologieën.
7. Prestaties en impact evalueren: Mechanismen implementeren voor het evalueren van de prestaties en de impact van AI-implementaties in biotechnologische en biowetenschappelijke laboratoria. Belangrijke prestatie-indicatoren (KPI's) en metriek definiëren om de effectiviteit, efficiëntie en betrouwbaarheid van AI-oplossingen bij het bereiken van de gewenste resultaten te meten. Regelmatige evaluaties, audits en beoordelingen uitvoeren om gebieden voor verbetering en optimalisatie te identificeren.
8. Technische diversiteit bevorderen: Diversiteit in technische kennis bevorderen bij AI-onderzoek en -ontwikkeling binnen de laboratoria. Diversiteit bevorderen bij het werven van AI-talent, onderzoekssamenwerkingen en leiderschapsposities. Zorgen voor vertegenwoordiging van verschillende perspectieven, achtergronden en expertise om innovatie te stimuleren.

Samenvatting

Door deze acties kunnen biotech- en biowetenschappelijke laboratoria een duurzaam en systematisch AI-implementatietraject uitzetten, zodat ze het volledige potentieel van AI-technologieën kunnen benutten om wetenschappelijke ontdekkingen te versnellen, de resultaten in de gezondheidszorg te verbeteren en wereldwijde gezondheidsuitdagingen aan te pakken. Als u meer wilt weten over de implementatie van AI in uw laboratorium en/of bedrijf, contact opnemen met eLabNext hier om te bespreken hoe we kunnen helpen.