AI Sweden

Så kan maskininlärning förbättra processen för framtagande av läkemedel

Dela
För tre veckor sedan utmanade AI Sweden och bioläkemedelsföretaget AstraZeneca experter på maskininlärning att hitta en lösning för att slippa använda infärgning när man testar nya läkemedel på cellkulturer. Igår utsågs ett vinnande lag vars algoritm skall användas för att hjälpa AstraZeneca att accelerera utvecklingen av läkemedel.

Åtta lag, bestående av svenska och internationella representanter från både universitet och privat sektor, har deltagit i ”Adipocyte Cell Imaging Challenge”. Lagen har tagit sig an uppgiften att med hjälp av maskininlärning effektivisera framtagandet av läkemedel. Det vinnande laget, HASTE team, består av forskare från Uppsala Universitet och valdes ut av en jury bestående av representanter från AstraZeneca, Vinnova och AI Sweden.

- Vi på AstraZeneca ser att vi kommer att kunna ha nytta av resultaten omgående. Vårt partnerskap med AI Sweden och lagens bidrag har öppnat upp för både nya idéer och nya samarbeten. Det kommer att ge oss en språngbräda för att öka vår kapacitet och potentiellt snabbare få ut nya läkemedel på marknaden.

Anders Holmén, Vice President and Head of Pharmaceutical Sciences BioPharmaceuticals R&D, AstraZeneca

Ett verktyg som används för att utveckla system för målstyrda läkemedel är högupplöst mikroskopi. Förändringar av cellstrukturen analyseras för att bedöma effekten av olika typer av läkemedel. För att mikroskopet ska kunna differentiera mellan olika cellstrukturer krävs det att man i ett första steg förbereder cellerna genom att färga dem. Detta är både tidskrävande och kostsamt. Dessutom kan infärgningen påverka cellerna på ett artificiellt sätt vilket inkräktar på slutresultatet och försvårar insamlingen av tillförlitlig data över tid, till exempel när man ska studera effekten av läkemedelsintag under en längre period.

Det är här maskininlärning kommer in i bilden. Det vinnande laget HASTE team har nämligen hittat en lösning så att man med hjälp av maskininlärning kan läsa av även de gråskaliga bilderna av celler som inte är färgade med toxisk färg. De använde sig av en teknik som dels fokuserar på att samla in datapunkter för att skapa en överblick av cellstrukturen, dels söker specifikt efter information om cellens kärna, så kallad privilegierad information. Tack vare detta är det möjligt att hoppa över infärgningen av celler och direkt få en förståelse för hur cellen är uppbyggd och reagerar på nya läkemedel.

En avgörande faktor i arbetet har varit tillgången till AI Swedens datafabrik, vilken innefattar en av Nordens kraftigaste datorer. Datan kommer att tillgängliggöras här för relevanta aktörer inom kort.

Laguppställning HASTE Team

Philip J Harrison, Uppsala Universitet
Håkan Wieslander, Uppsala Universitet
Ankit Gupta, Uppsala Universitet
Ebba Bergman, Uppsala Universitet
Erik Hallström, Uppsala Universitet

Nyckelord

Kontakter

Bilder

Om

AI Sweden är Sveriges nationella center för artificiell intelligens. AI Sweden stöds av
svenska staten samt näringsliv och offentlig sektor över hela Sverige. Målet är
att accelerera användningen av AI för att stärka Sveriges välfärd och konkurrenskraft, och
förbättra livet för alla som lever i Sverige.

För att lyckas med detta driver centret AI-projekt av nationellt intresse inom områden som
informationsdriven hälsa, svenska språkmodeller och datadriven mobilitet. AI Sweden
tillhandahåller också riktade kompetensutvecklingsinsatser till partners och allmänhet.

Följ AI Sweden

Abonnera på våra pressmeddelanden. Endast mejladress behövs och den används bara här. Du kan avanmäla dig när som helst.

Senaste pressmeddelandena från AI Sweden

Nationellt industrisamarbete ska lägga grunden för ett nytt elsystem19.12.2023 08:17:49 CET | Pressmeddelande

Det svenska elsystemet står inför stora förändringar. Priset på förnybar elproduktion faller snabbt, elbehovet i samhället ökar kraftigt och näringslivet och samhället i stort behöver bättre underlag för att kunna fatta väl underbyggda beslut. Därför lanseras nu ett nytt initiativ backat av tunga näringslivsaktörer såväl som offentlig sektor och akademin. Behovskartan är en interaktiv simulering där användarna kan laborera med olika förutsättningar för behov av el, teknikutveckling, klimatförändringar och andra faktorer. Målet är att underlätta beslutsfattande kring investeringar, produktion och konsumtion av el, från lokal till nationell nivå.

Svensk ledande språkmodell görs fritt tillgänglig – första stora språkmodellen för nordiska språk16.11.2023 07:33:00 CET | Pressmeddelande

Nu gör AI Sweden den första stora språkmodellen för de nordiska språken, GPT-SW3, fritt tillgänglig för företag och andra organisationer att använda i produkter och tjänster. Sverige som land får därmed tillgång till en grundläggande resurs som ökar vår förmåga att använda AI för att stärka konkurrenskraft och välfärd. GPT-SW3, som är utvecklad av AI Sweden i samarbete med WASP och RISE, är framtagen för svenska och nordiska språk.

AI-råd tar fram rekommendationer för accelererad AI-utveckling i Sveriges kommuner24.8.2023 09:02:30 CEST | Pressmeddelande

Representanter från 12 av landets kommuner går samman för att presentera en rad rekommendationer för initiativ som ska stärka svenska kommuners förmåga att använda artificiell intelligens. – AI-rådet är ett viktigt initiativ för Sveriges kommuner. Vår förhoppning är att vi kan sätta en gemensam riktning för kommunsveriges strategiska arbete med AI och skapa möjligheter för alla kommuner, stora som små, att fullt ut nyttja möjligheterna med artificiell intelligens, säger Katarina Lagerqvist, digitaliseringschef i Kristinehamns kommun och en av rådets representanter.

I vårt pressrum kan du läsa de senaste pressmeddelandena, få tillgång till pressmaterial och hitta kontaktinformation.

Besök vårt pressrum
HiddenA line styled icon from Orion Icon Library.Eye